Kocaeli’nin Gebze–Çayırova–Dilovası lojistik aksından İzmit–Başiskele–Kartepe üretim sahalarına uzanan hat, Türkiye’nin en yoğun depo trafiğini barındırıyor. Bu yoğunlukta kayıp (shrinkage) ve mis-pick (hatalı toplama), hem kârlılığı hem de müşteri memnuniyetini doğrudan etkiliyor. Geleneksel kamera sistemleri çoğu zaman “olduktan sonra izleme” sağlarken, AI video analitiği sayesinde sorunlar olurken görülür, anında uyarı üretir ve kanıt klip ile kayıt altına alınır. Bu yazı, Kocaeli’deki depolar için AI video analitiği + WMS/ERP entegrasyonuyla kayıp ve mis-pick tespitini uçtan uca nasıl kurabileceğinizi anlatır.
Neden AI Video Analitiği? 🎯
- Anında tespit: Hatalı toplama, bant üzerinde “görünmez” ürün değişimi, izinsiz ürün çıkışı gibi olaylar o an yakalanır.
- Kanıt üretimi: Her uyarı, zaman damgalı video klibi ile desteklenir; denetim ve disiplin süreçleri hızlanır.
- Yanlış alarm azaltma: Klasik hareket algılamaya göre kişi/araç/ürün ayrımı yaparak gürültüyü düşürür.
- Operasyonel görünürlük: Kapı açık kalma süreleri, pick-pack verimi, forklift kuralları gibi proses KPI’ları izlenir.
- Hızlı geri dönüş: Sadece %0,3–%1 shrinkage düşüşü bile birçok projede yatırımı aylar içinde amorti eder.
Depolarda Kritik Riskler (Örneklem) 🧭
- Mis-pick: Yanlış SKU, yanlış varyant, eksik/fazla adet, lokasyon sapması.
- Ghost-pick/ghost-drop: Barkod/RFID geçmemiş ürünün banda/koliye girmesi ya da koliden “sessizce” çıkması.
- Tote/koli karışması: Konveyör birleşimlerinde taşıyıcı kutuların swap olması.
- İade sahteciliği: Kutuda doğru SKU yerine benzeri veya boş/eksik içerik.
- Yüksek değerli alan ihlali: Kilitli kafes/raf koridorlarına yetkisiz erişim.
- Forklift güvenliği: Yaya alanı ihlali, ters yön, hız kuralı, palet taşımada uygunsuzluk.
Kullanım Senaryoları 📦
- Pick İstasyonu Mis-Pick: Ürün tezgâha bırakıldığında AI, SKU görüntü/etiket deseni ve çekme hareketini algılar; WMS satırına göre uyumsuzlukta uyarı verir.
- Pack Doğrulama: Paket kapanmadan önce kamera, koli içeriğini sayım/nesne sınıflandırma ile doğrular; eksik/fazla tespitinde ışıklı/sesli uyarı.
- Konveyör Birleşimi (Merge): Tote ID (etiket/OCR) + nesne takibi (Re-ID) ile kutu karışması yakalanır.
- İade Kontrol: İade masasında açılan ürün, AI ile model/varyant doğrulamasından geçer; şüphede manuel onay istenir.
- Yüksek Değerli Bölge: Kafes kapısı açılınca AI, yetkili kişi mi değil mi (kart geçiş logu eşleşmesi) kontrol eder; yetkisiz ise olay klibi ve siren.
- Forklift Güvenliği: Şerit ihlali, yaya-forklift çakışması, ters yön ve yük düşmesi riski anında alarm üretir.
Temel Bileşenler ve Görevleri 🔧
Aşağıdaki tablo manuel kopyalanabilir formatta hazırlanmıştır:
| Bileşen | Görev | Öne Çıkan Özellikler |
|---|---|---|
| IP Kamera (4–8 MP) | Görsel veri kaynağı | WDR, 30 fps, koridor modu, düşük ışık performansı |
| Aydınlatma | Görüş kalitesi | Flicker-free LED, gölgesiz, renk doğruluğu |
| Edge AI Cihazı/NVR | Gerçek zamanlı analiz | GPU/TPU ivmelendirme, ONVIF, düşük gecikme |
| VMS (Video Yönetimi) | Kayıt/olay klibi | Olay etiketleme, hızlı arama, rol bazlı erişim |
| AI Analitik Motoru | Model çalıştırma | Nesne tespiti, sayma, ROI/çizgi ihlali, Re-ID |
| WMS/ERP Entegrasyonu | Veri eşlemesi | OrderID/SKU/istasyon kimliği, REST/Webhook |
| HMI/Işık-Ses Uyarı | Operatör bildirimi | Strob/siren, pick-pack tezgâhına yakın konum |
| RFID/Barkod/OCR (ops.) | Kimlik doğrulama | SKU/kolİ/tote eşlemesi, çoklu doğrulama |
| Ağ (PoE Switch) | Güç+veri | VLAN/QoS, PoE bütçe, yedek WAN/LTE |
| UPS | Süreklilik | 1–4 saat köprü, kritik hat koruması |
Hangi AI Analitikleri? 🤖
| Analitik | Ne Yapar? | Nerede Kullanılır? |
|---|---|---|
| Object Detection | Ürün/koli/tote/forklift algılar | Pick/pack, konveyör, forklift alanları |
| Action Recognition | Alma-bırakma, değiş-tokuş davranışı | Tezgâh üstü, iade masası |
| Counting/Verification | Adet doğrular | Pack kapanış, koli içi kontrol |
| OCR | Etiket/tote ID okur | Kutu/tote izlenebilirliği |
| Re-ID (Takip) | Kutu/araç kişi takibi | Konveyör birleşimi, bölümler arası iz |
| ROI/Çizgi İhlali | Bölge/sınır ihlali tespiti | Yüksek değerli alan, yaya-forklift ayrımı |
| Anomali Tespiti | Olağandışı davranış | Gece vardiyası, duruş saatleri |
Not: En iyi sonuç, AI + RFID/Barkod gibi çoklu doğrulama kurgularıyla alınır.
Mimari Seçenekleri 🧠
A) Edge AI (İstasyonda analiz)
- Düşük gecikme, bant tasarrufu.
- Olay klibi merkez VMS’e aktarılır.
B) Merkezî Sunucu (GPU) + İnce İstemci
- Tüm akışlar merkezde; yönetim kolay.
- Ağ trafiği ve sunucu GPU kapasitesi dikkat ister.
C) Hibrit (Edge ön-filtre + Merkez inceleme)
- Edge’de tetik/özet; merkezde yüksek doğruluk modeli.
- Dengeli maliyet ve performans.
Konumlandırma İpuçları 📐
- Pick/Pack Tezgâhı: Üstten 45° veya karşıdan hafif açı; eller-ürün-etiket aynı kadrajda.
- Konveyör Birleşimi: Geniş açı + tote ID’ye yakın netlik; bulanıklığı önlemek için 1/1000 s enstantane.
- Kafes/Değerli Alan: Kapı-kilit bölgesi yakın plan + koridor kamerayla destek.
- Forklift Şeritleri: Yüksekten koridor modu; şerit/çizgi ihlali analitiğine uygun açı.
- Aydınlatma: Gölge ve parlamayı azaltacak difüz yerleşim; lens ışımasına dikkat.
Kurulum Öncesi Kontrol Listesi 🔍
- Işık ve parlama analizi (örnek vardiyada test).
- Kamera FOV/çözünürlük hedefleri (etiket okunurluğu gerekiyorsa OCR için ppi hesabı).
- Edge/merkez GPU kapasitesi (akış sayısı × fps × model).
- WMS/ERP alan eşleşmesi: orderID, istasyon ID, SKU, kullanıcı.
- KVKK & İSG: Maskeleme, uyarı levhaları, erişim rol-log.
- Pilot (PoC): 2–4 hafta deneme; yanlış alarm, gecikme, operatör kabulü.
Entegrasyon: Olaydan Kayıta Veri Akışı 🔄
- WMS’te pick emri açılır → istasyonda SKU beklenir.
- Kamera/AI alma-bırakma eylemini ve ürünü algılar.
- Uygunsuzluk (SKU türü/adet/lokasyon) varsa ışık-ses uyarı + VMS klip.
- WMS’e olay ID ve video linki düşer (sipariş satırından izlenebilir).
- Supervisor panelinde canlı olaylar, KPI dashboard ve raporlar görünür.
KPI’lar (Örnek Hedefler) 📊
| KPI | Tanım | Hedef |
|---|---|---|
| Mis-pick Oranı | Hatalı satır / toplam satır | −%30 (3 ay) |
| Shrinkage | Envanter kaybı / ciro | −%0,3 ila −%1 |
| Yeniden İşleme (Rework) | Düzeltilen sipariş oranı | −%25 |
| Olaydan Kanıta Süre | Alarm → klip inceleme | < 2 dk |
| Yanlış Alarm | AI tetiklerinde gürültü | −%40 (kalibrasyonla) |
| MTTR | Arıza→çözüm süresi | ≤ 24 saat |
Basit ROI Hesabı 💹
- Aylık ciro: 60 M₺
- Mevcut shrinkage: %0,8 → 480.000₺/ay
- Hedef shrinkage: %0,4 → 240.000₺/ay
- Aylık kazanım: ≈ 240.000₺
- Proje maliyeti (örnek): 2,8 M₺
- Geri dönüş: ~12 ay (yalnız shrinkage).
Rework, iade sahteciliği ve denetim işçilik kazanımları eklendiğinde 6–9 ay yaygın görülür.
SOP Örneği (Operatör Akışı) 📘
- Pick: Terminalde görev → ürünü al → tezgâha bırak.
- AI Doğrulama: Model SKU/adet/lokasyona bakar.
- Uyarı Varsa: Hemen kontrol noktasında doğrula → düzelt → tekrar bırak.
- Pack: Koli kapanmadan AI sayım/uygunluk kontrolü.
- Çıkış: Olay yoksa sevkiyata; olay varsa supervisor onayı.
- Rapor: Hatalar, duruşlar, istasyon bazlı performans günlük raporda.
Yaygın Hatalar ve Çözümler ⚠️
- Yetersiz aydınlatma → hatalı tespit: Flicker-free, difüz aydınlatmaya geçin.
- Yanlış açı/FOV: Etiket/elin görünmediği kadraj; kamera açısını yeniden kurgulayın.
- Sadece AI’ya bel bağlamak: RFID/Barkod/OCR ekleyerek çoklu doğrulama yapın.
- Olay klipsiz kayıt: Denetimde zaman kaybı; etiketli klip zorunlu.
- KVKK ihlali: Maskeleme/rol-log olmadan üretime çıkmayın.
- Eğitimsiz devreye alma: Operatör kabul testleri ve kısa görsel SOP’ler şart.
- Ağ darboğazı: VLAN/QoS yapılmadığında gecikme artar; kritik trafiği önceliklendirin.
KVKK, Güvenlik ve Uyum 🛡️
- Yüz/ekran maskeleme ve rol bazlı erişim ile kişisel veri korunur.
- Erişim logları ve saklama süreleri politika ile tanımlanır (tipik 15–30 gün + olay arşivi).
- Aydınlatma metinleri ve kamera uyarıları görünür konumda olmalıdır.
- Denetim izleri: Olay ID ↔ video linki ↔ WMS satırı üçlemesi korunur.
Bakım, SLA ve Sürekli İyileştirme 🔁
- Aylık: Lens/kapak temizliği, ışık kontrolü, yanlış alarm raporu.
- Çeyreklik: Model yeniden kalibrasyon, firmware güncellemeleri, PoE sağlık kontrolü.
- Yıllık: Kamera yeniden odak/ayar, UPS akü testi, veri saklama politikası gözden geçirme.
- SLA: 4 saat uzaktan müdahale, 24 saat içinde yerinde destek (Kocaeli geneli).
Kocaeli Saha Notları 🔩
- Gebze–Çayırova–Dilovası: Çok hatlı pick bölgelerinde AI + RFID portal ile hatalı toplama anında uyarı.
- Kartepe–İzmit–Başiskele: Mevsimsel piklerde ek istasyon açıldığında AI profilleri kolay kopyalanabilir olmalı.
- Körfez–Derince–Yarımca: Tuzlu/nemli ortam için IP67 ve anti-korozyon donanım seçin; konveyör hızına göre yüksek enstantane ayarı yapın.
Neden Fibersis? 🤝
Fibersis Bilişim Teknolojileri olarak Kocaeli’de:
- AI video analitiği + VMS + WMS/ERP entegrasyonunu tek elden kuruyor,
- RFID/Barkod/OCR ile çoklu doğrulama senaryolarını devreye alıyor,
- KVKK uyum paketleri ve KPI bazlı raporlama ile sürdürülebilirlik sağlıyoruz.
PoC → ölçekleme yaklaşımıyla riski azaltıp yatırım geri dönüşünü hızlandırıyoruz.
Harekete Geçin 📲
Depo AI Video Analitiği ile kayıp ve mis-pick sorunlarınıza bugün çözüm getirelim.
“AI Analitik – Kayıp & Mis-Pick Keşif Talebi” notuyla bize ulaşın; aynı hafta yerinde keşif, ölçümlü PoC ve KPI hedefleri içeren teklif hazırlayalım.
Sorunları geriden izlemek yerine, oluşurken yakalayın. 🔒🧠📦
Benzer Konular
Akıllı teknolojiler hayatımızın her alanına yayılırken, ev otomasyonu da giderek daha fazla ilgi görüyor. Kocaeli Akıllı perde sistemleri, hem konforu artıran hem de enerji tasarrufu sağlayan modern çözümler arasında yer alıyor. Kocaeli’de akıllı ev sistemleri...
Güvenlik sistemleri, teknolojiyle beraber evriliyor ve her yıl daha akıllı, daha hızlı ve daha etkili hale geliyor. 2025 yılı ise bu alanda adeta bir dönüm noktası niteliğinde. Artık yalnızca kameralar ve alarmlar değil; yapay zeka,...
Kocaeli’nin İzmit–Gebze hattında yoğunlaşan KOBİ’ler için güvenlik kamerası altyapısında iki temel yol var: Bulut tabanlı (Cloud VMS/NVR) ya da yerel NVR. Doğru seçim; internet sürekliliği, kayıt süresi hedefi, ölçeklenebilirlik, KVKK gereklilikleri ve toplam sahip olma...
Ziyaretçi Yorumları
