Endüstriyel Yapay Zekâ ve İş Güvenliği Sözlüğü

Fotosel, bir ışık kaynağı ile alıcı arasındaki ışığın kesilip kesilmediğini algılayarak elektrik sinyali üreten fotoelektrik sensördür; sahada güvenlik ışık bariyerleri için de bu ad sıkça kullanılır. Tek ışınlı fotoseller otomatik kapılarda, konveyörlerde ürün sayımında ve seviye kontrolünde yaygın olarak kullanılır. Karşılıklı (verici-alıcı), reflektörlü ve cisimden yansımalı tipleri vardır. Bu sensörler genel otomasyon amaçlıdır; bir ürünün geçtiğini veya bir kapının önünde biri olduğunu söyler ama tek başına makine güvenliği için tasarlanmamıştır.

Pres, robot hücresi ve paketleme makinelerinde kullanılan güvenlik ışık bariyerleri ise farklı bir sınıftır. Çok sayıda ışından oluşan bir koruma alanı oluştururlar ve IEC 61496 gibi standartlara göre sertifikalandırılırlar; herhangi bir ışın kesildiğinde güvenlik çıkışları makinenin tehlikeli hareketini durdurur. Montaj mesafesi makinenin duruş süresine göre hesaplanır. Sahada her ikisine de fotosel denmesi karışıklığa yol açabilir; makine güvenliği söz konusu olduğunda kullanılan donanımın güvenlik sertifikalı olup olmadığı mutlaka kontrol edilmelidir.

Işık bariyerleri yalnızca tanımlı bir çizgiyi veya düzlemi korur ve eli malzemeden ayırt edemez. ISEE-CAM gibi yapay zekâ kameraları bu noktada ek bir katman sağlar: daha geniş bir alanı izler, eli malzemeden ayırır ve bariyeri geçip tehlikeli bölgede kalan kişiyi algılar. Kameranın çıkışı makinenin güvenlik sistemiyle birlikte çalışır, sertifikalı ışık bariyerinin yerini almaz. İki yaklaşımın karşılaştırması ışık bariyeri mi, AI kamera mı yazısında, kameranın sahadaki kontrol sistemine nasıl bağlandığı ise ISEE-CAM PLC entegrasyonu sayfasında anlatılıyor.

Bir fotosel veya ışık bariyeri seçerken algılama mesafesi, ışın aralığı, ortam ışığına ve toza dayanıklılık ile çıkış tipi birlikte değerlendirilmelidir. Makine güvenliği uygulamalarında ise bunlara ek olarak güvenlik sınıfı, makinenin duruş süresine göre hesaplanan montaj mesafesi ve güvenlik devresine bağlantı şekli belirleyici olur. Pres fotoselinin çalışma prensibi ve güvenlik mesafesi hesabı pres fotoseli ve ışık perdesi rehberinde anlatılır.

Görüntü işleme, kamera ile elde edilen görüntülerin bilgisayar yazılımlarıyla analiz edilerek nesne tanıma, ölçüm, sayım veya kusur tespiti gibi bilgilere dönüştürülmesidir. Klasik görüntü işleme, mühendisin yazdığı kurallara dayanır: iki kenar arasındaki mesafeyi ölçmek, bir bölgenin parlaklığını kontrol etmek, barkod okumak gibi. Parça, ışık ve konum sıkı kontrol altında olduğunda bu yöntem çok iyi çalışır ve üretim hatlarında uzun yıllardır standart olarak kullanılır. Endüstriyel uygulamalarda bu alana makine görüsü de denir.

Günümüzde görüntü işlemenin önemli bir kısmı derin öğrenmeyle yapılıyor. Kural yazmak yerine bir yapay sinir ağı, örnek görüntülerden insanın, forkliftin veya kusursuz bir ürünün nasıl göründüğünü öğrenir. Bu yaklaşım farklı biçimlerdeki çizikleri, kumaş dokularını ya da farklı kıyafet ve duruşlardaki insanları kurallara göre çok daha iyi ayırt eder. YOLO gibi nesne tespit algoritmaları bu alanın en yaygın örnekleridir; konunun temelleri bilgisayarlı görü ve nesne tespiti yazısında anlatılıyor.

ISEE Vision görüntü işlemeyi iki alanda kullanır. İş güvenliğinde ISEE-CAM personel, forklift ve KKD'yi cihaz üzerinde tespit edip alarm veya PLC sinyali üretir. Kalite kontrolde ise endüstriyel kalite kontrol sistemleri, her ürünü öğretilmiş kusursuz referansla gerçek zamanlı karşılaştırır ve sapmaları ısı haritası ile işaretler. Bir görüntü işleme projesine başlarken tespit edilecek olay veya kusur, hat hızı, gereken hassasiyet ve tespit anında beklenen aksiyon donanım seçiminden önce netleştirilmelidir. Kontrollü aydınlatma ve sabit kamera konumu, hangi yöntem seçilirse seçilsin sonucun güvenilirliğini belirleyen en önemli etkenlerdendir.

Görüntü işleme sistemleri insan görüntüsü işlediğinde KVKK yükümlülükleri de devreye girer. Görüntünün cihaz üzerinde işlenmesi ve yalnızca olay kaydının dışarı aktarılması, hem veri güvenliğini artırır hem de saklanan kişisel veri miktarını azaltır; çalışanların neyin, hangi amaçla izlendiği konusunda açıkça bilgilendirilmesi gerekir. Endüstriyel kalite kontroldeki uygulamalar için anomali tespiti ve endüstriyel uygulamaları yazımıza bakabilirsiniz.

İş kazası, 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu'na göre işyerinde veya işin yürütümü nedeniyle meydana gelen, ölüme sebebiyet veren ya da vücut bütünlüğünü ruhen veya bedenen engelli hâle getiren olaydır. Sosyal güvenlik mevzuatı iş kazasını daha ayrıntılı tanımlar: Sigortalının işyerinde bulunduğu sırada, işveren tarafından görevle başka bir yere gönderilmesi sırasında, emziren kadın çalışanın süt izni sırasında veya işverence sağlanan taşıtla işin yapıldığı yere gidiş-dönüş sırasında yaşanan olaylar da bu kapsama girer. İşveren, iş kazasını kazadan sonraki üç iş günü içinde Sosyal Güvenlik Kurumu'na bildirmekle yükümlüdür; kaza işverenin kontrolü dışındaki bir yerde meydana gelmişse süre, kazanın öğrenildiği tarihten itibaren başlar.

İş kazalarının büyük bölümü birkaç tekrar eden senaryodan kaynaklanır: araç ve yaya etkileşimi, makinenin hareketli parçalarına temas, yüksekten düşme, düşen veya sallanan yükler ve uygun KKD kullanılmaması. Önleme yaklaşımı her zaman aynı sırayı izler: önce risk değerlendirmesi, sonra tehlikenin kaynağında giderilmesi, ardından koruyucu düzenekler ve güvenlik donanımları, en son da eğitim, uyarı ve KKD. Ramak kala olayların kaydedilip incelenmesi, kazaya dönüşmeden önce bu senaryoları görünür kılar.

Yapay zekâ kameraları bu zincire ek bir katman olarak girer. ISEE-CAM, forklift ve personel varlığı, riskli makine bölgesinde personel varlığı ve KKD kontrolü gibi modlarla tehlikeli durumu anında algılar, alarm üretir ve PLC üzerinden makinenin güvenlik sistemiyle birlikte çalışacak sinyal gönderir; güvenlik sertifikalı donanımların yerini almaz. Türkiye'deki güncel tablo ve sektörel dağılım Türkiye'de iş kazaları 2025 verileri yazısında ele alınıyor.

Her iş kazası, aynı zamanda risk değerlendirmesinin güncellenmesi için bir fırsattır. Kazanın kök nedeni bulunmalı, benzer görevler ve alanlar aynı açıdan yeniden incelenmeli, alınan önlemler çalışanlara anlatılmalıdır. Kaza sonrası yapılan bu inceleme, aynı senaryonun başka bir vardiyada veya başka bir hatta tekrarlanmasını önlemenin en etkili yoludur. Kazanın SGK'ya bildirimi ve tutanak için iş kazası bildirimi rehberine bakabilirsiniz.

KKD, çalışanı işin yürütülmesi sırasında karşılaşabileceği risklere karşı korumak için kişinin giydiği, taktığı veya taşıdığı baret, yelek, eldiven, gözlük, kulaklık ve emniyet kemeri gibi donanımların genel adıdır. Mevzuat, riskin önce kaynağında, ardından toplu koruma önlemleriyle azaltılmasını ister; KKD bu önlemlerle giderilemeyen riskler için son savunma hattıdır. İşveren, risk değerlendirmesine göre uygun KKD'yi seçmek, çalışana ücretsiz sağlamak, kullanımını öğretmek ve gerçekten kullanıldığını denetlemekle yükümlüdür. Son adım en zor olanıdır: Tezgâhın üzerinde unutulan bir baret veya sıcakta çıkarılan bir yelek kimseyi korumaz.

KKD kontrolü genellikle amir denetimi, giriş kontrolleri ve periyodik saha turlarıyla yapılır; bunların hepsi günün yalnızca bir bölümünü kapsar. Yapay zekâ ile KKD tespitinde kamera modeli her donanımı kişinin üzerinde tanımayı öğrenir ve gerekli bir donanım eksik olduğunda uyarı üretir. ISEE-CAM bunu çalışma alanlarında baret ve yelek kontrolü, turnike ve kapılarda ise gerekli donanım algılanmadan geçişe izin vermeyen KKD kontrollü giriş izni olarak sunar. Aynı yaklaşım bone ve önlük gibi hijyen kıyafetleri için catering ve endüstriyel mutfaklarda da kullanılır.

İyi bir KKD programı tespit verisini yalnızca yaptırım için değil, koşulları iyileştirmek için kullanır. İhlaller tek bir girişte veya tek bir vardiyada yoğunlaşıyorsa sebep stok eksikliği, rahatsız donanım ya da yetersiz işaretleme olabilir. Kamera görüntüsü kişisel veri içerdiği için KVKK kapsamında çalışanların bilgilendirilmesi, saklama süresinin sınırlanması ve mümkünse görüntünün cihaz üzerinde işlenmesi önemlidir. Tespitin teknik tarafı yapay zekâ ile KKD tespiti yazısında, temel kavramlar ise KKD nedir yazısında ele alınıyor.

KKD seçimi yapılırken donanımın ilgili standarda uygunluğu, çalışanın bedenine uyumu ve işin gerektirdiği hareket serbestliği birlikte değerlendirilmelidir. Rahatsız veya uygun ölçüde olmayan donanım, kurallara rağmen çıkarılmaya en açık donanımdır; çalışanların seçim sürecine katılması kullanım oranını belirgin biçimde artırır.

Makine emniyeti, makinelerin tasarımı, imalatı, kurulumu ve kullanımı boyunca çalışanların hareketli parçalar, sıkışma, ezilme ve kesilme gibi tehlikelerden korunmasını sağlayan önlemlerin bütünüdür. Türkiye'de piyasaya arz edilen makineler, 19.01.2027'ye kadar Avrupa Birliği'nin 2006/42/AT sayılı Makine Direktifi esas alınarak hazırlanan Makina Emniyeti Yönetmeliği'ne, 20.01.2027'den itibaren ise (AB) 2023/1230 sayılı Makine Tüzüğü esas alınarak hazırlanan Makine Emniyeti Yönetmeliği'ne (RG 16.10.2026/33402) uymak zorundadır. İmalatçı risk değerlendirmesi yapar, temel sağlık ve güvenlik gereklerini karşılar, teknik dosyayı hazırlar ve uygunluk beyanıyla CE işaretini iliştirir. İşyerinde ise iş ekipmanlarının kullanımına ilişkin mevzuat, makinenin güvenli kurulmasını, periyodik kontrollerini ve çalışanların eğitimini işverenin sorumluluğuna verir.

Koruma önlemleri belirli bir öncelik sırasıyla uygulanır. Önce tehlike tasarım aşamasında ortadan kaldırılır veya azaltılır. Ardından sabit ve kilitlemeli (interlock) koruyucular, ışık perdeleri, iki el kumandası ve basınca duyarlı paspaslar gibi güvenlik sertifikalı koruyucu düzenekler kullanılır. Bunlar makinenin güvenlik devresine, gerekiyorsa güvenlik rölesi veya güvenlik PLC'si üzerinden bağlanır. Son olarak uyarı işaretleri, eğitim ve KKD devreye girer.

Yapay zekâ kameraları bu yapının içinde tamamlayıcı bir katmandır. ISEE-CAM, riskli makine bölgesinde personel varlığı ve riskli bölge el varlığı kontrolü modlarıyla koruyucuların bıraktığı farkındalık boşluklarını izler; örneğin hücre içinde kalan bir kişiyi veya kalıba yaklaşan bir eli algılar. Kameranın çıkışı makinenin güvenlik sistemiyle birlikte çalışır, sertifikalı koruyucu düzeneklerin yerini almaz. Yönetmeliğin özeti makine emniyeti yönetmeliği yazısında, ışık bariyeri ile kameranın karşılaştırması ise ışık bariyeri mi, AI kamera mı yazısında yer alıyor.

Makine emniyetinin sürekliliği bakım ve değişiklik yönetimine bağlıdır. Arızayı gidermek için sökülen bir koruyucunun yerine takılmaması, devre dışı bırakılan bir kilitleme anahtarı veya yeri değiştirilen bir ışık bariyeri, ilk günkü güvenlik düzeyini sessizce ortadan kaldırabilir; bu yüzden her değişiklikten sonra koruyucu düzeneklerin doğru çalıştığı yeniden doğrulanmalıdır.

Ramak kala, işyerinde çalışanı, ekipmanı veya işyerini zarara uğratma potansiyeli taşıdığı hâlde şans eseri ya da son anda yapılan bir müdahaleyle zarara yol açmadan atlatılan olaydır. Bir yayaya bir metre kala duran forklift, boş bir yürüyüş yolunun üzerinde kancadan kayan yük ya da pres strokunun hemen ardından kalıp bölgesine giren bir el: Bunların hiçbiri yaralanmayla sonuçlanmaz, ancak her biri kazanın koşullarının oluştuğunu gösterir. İş sağlığı ve güvenliği mevzuatı ramak kala olayları bu yüzden kayıt altına alınması gereken olaylar arasında sayar; aynı kök neden düzeltilmezse bir sonraki seferde gerçek bir iş kazası yaşanabilir.

Ramak kala bildirim sisteminde çalışanlar olayın ne zaman, nerede ve hangi ekipmanla yaşandığını, sonucunun ne olabileceğini ve olası nedenini kaydeder. Asıl değer analizde ortaya çıkar: Aynı köşede tekrar eden forklift-yaya karşılaşmaları, yerleşim, görüş açısı veya trafik kuralıyla ilgili bir sorunu kimse yaralanmadan önce görünür kılar. Elle bildirimin en büyük zayıflığı eksik bildirimdir; olaylar unutulur, önemsiz görülür ya da bildiren kişinin suçlanacağından çekinilir.

Kamera tabanlı tespit bu tabloya nesnel bir kayıt ekler. ISEE-CAM forklift ve personel varlığı kontrolü aynı bölgede forklift ve personel algıladığında olay, kimse form doldurmasa bile zaman ve görüntüyle kaydedilir. Bu kayıtlar incelendiğinde riskli karşılaşmaların nerede yoğunlaştığı görülür. Ramak kala bildirim sürecinin nasıl kurulacağı ramak kala nedir yazısında anlatılıyor. Kamera kayıtları çalışan bildirimlerinin yerini almaz; insanlar kameranın göremediği bağlamı anlatabildiği için iki kaynak birlikte kullanıldığında en iyi sonucu verir.

Ramak kala kayıtlarından sonuç almak için her olaya bir sorumlu atanmalı, kök neden belirlenmeli ve alınan önlem kayda geçirilmelidir. Aynı türde olayların zaman içinde azalıp azalmadığını izlemek, önlemlerin gerçekten işe yarayıp yaramadığını gösteren en somut göstergedir; bu nedenle bildirim formu sade tutulmalı ve bildirimde bulunan çalışanlara mutlaka geri bildirim verilmelidir.