Proje İçeriği

Projemiz, elektrik dağıtım sahasında bulunan elektrik panoları ve elektrik direklerinin görüntülerini yapay zekâ ve bilgisayarlı görü teknolojileri kullanarak analiz eden, fiziksel durumlarını değerlendiren, olası anomalileri tespit eden ve elde edilen sonuçları standart bir puanlama sistemi ile raporlayan bir yapay zekâ destekli saha denetim ve kalite kontrol çözümüdür.

Elektrik dağıtım altyapısının güvenli, düzenli ve sürdürülebilir şekilde işletilebilmesi için sahadaki pano ve direklerin belirli periyotlarla kontrol edilmesi gerekmektedir. Ancak geniş coğrafi alanlara yayılan elektrik altyapısında gerçekleştirilen manuel kontroller; zaman, insan kaynağı ve operasyon maliyeti açısından yüksek yük oluşturabilmekte, ayrıca değerlendirmelerin kişiden kişiye değişebilmesi nedeniyle standardizasyon problemi ortaya çıkabilmektedir.

Geliştirdiğimiz sistem ile sahadan toplanan pano ve direk görüntüleri yapay zekâ analiz süreçlerine aktarılmakta ve görüntüler üzerinde çok boyutlu bir değerlendirme gerçekleştirilmektedir.

Sistem temel olarak;

• Pano veya direğin fiziksel durumunu,
• Görsel olarak tespit edilebilen anomalileri,
• Temizlik ve bakım durumunu,
• Yapısal ve çevresel risk göstergelerini,
• İşlem/bakım öncesi ve sonrası durumu,
• Genel uygunluk ve kalite seviyesini

değerlendirerek sonuçları anlamlandırılmış bir çıktı haline getirmektedir.

Böylece saha görüntüleri yalnızca arşivlenen fotoğraflar olmaktan çıkarılarak karar destek mekanizmasının bir parçası haline getirilmektedir.

Elektrik panoları ve direkler, dağıtım altyapısının kritik fiziksel bileşenleridir. Bu yapılarda zaman içerisinde çeşitli fiziksel bozulmalar, bakım eksiklikleri, çevresel etkiler, kirlilik veya güvenlik açısından risk oluşturabilecek durumlar meydana gelebilmektedir.

Geleneksel saha kontrol süreçlerinde bir personel tarafından çekilen görüntülerin incelenmesi ve değerlendirilmesi gerekmektedir. Büyük miktarda görüntünün manuel olarak incelenmesi;

• İş gücü ihtiyacını artırmakta,
• Kontrol sürelerini uzatmakta,
• Değerlendirmelerde subjektif farklılıklar oluşturabilmekte,
• Kritik anomalilerin gözden kaçma ihtimalini artırabilmekte,
• Saha ekiplerinin önceliklendirme yapmasını zorlaştırabilmekte,
• İşlem öncesi ve sonrası kalite kontrolünün standartlaştırılmasını güçleştirebilmektedir.

Projemiz bu problemleri azaltmak amacıyla görüntü tabanlı denetim sürecini yapay zekâ ile desteklemektedir.Buradaki temel yaklaşımımız, insan kontrolünü tamamen ortadan kaldırmak yerine insanın karar verme sürecini yapay zekâ ile desteklemek, standartlaştırmak ve ölçeklendirmektir.

İşlem adımları: Sahadan pano ve direk görsellerinin toplanması → görsellerin yapay zekâ sistemine aktarılması → görüntülerin işlenmesi ve analiz edilmesi → anomali, temizlik ve yapısal/güvenlik durumlarının tespit edilmesi → sonuçların kriterlere göre puanlanması → işlem yapılmış ve yapılmamış görsellerin karşılaştırılması → analiz sonuçlarının raporlanması. Bu süreç sayesinde saha kontrollerinin hızlandırılması, standartlaştırılması, hataların erken tespit edilmesi ve yapılan bakım çalışmalarının kalite kontrolünün otomatikleştirilmesi hedeflenmektedir.

Projenin Amacı

Projemiz, kurum içerisindeki mevcut saha kontrol süreçlerini yapay zekâ teknolojisiyle geliştirirken aynı zamanda yenilikçi bir uygulama ortaya koymaktadır. Sahadan toplanan pano ve direk görüntüleri yapay zekâ sistemine aktarılmaktadır. Görüntüler otomatik olarak analiz edilerek mevcut durumları değerlendirilmektedir. Anomali, temizlik, yapısal durum ve güvenlik kriterleri kontrol edilmektedir. Tespit edilen bulgular belirlenen kriterlere göre puanlanmaktadır. İşlem öncesi ve sonrası görüntüler karşılaştırılarak yapılan müdahalelerin sonucu değerlendirilmektedir. Bu sayede saha kontrolleri daha hızlı ve standart hale getirilmektedir. Manuel değerlendirme ihtiyacı azaltılmaktadır. Sorunlu ekipmanların daha hızlı tespit edilmesi sağlanmaktadır. Aynı zamanda bakım ve onarım çalışmalarının kalite kontrolü desteklenmektedir. Proje, mevcut sürecin dijitalleşmesini ve yapay zekâ ile güçlendirilmesini sağlamaktadır. Elde edilen veriler operasyonel kararların daha doğru verilmesine katkı sunmaktadır. Bu yönüyle proje, kurum içerisinde yenilikçi bir yapay zekâ destekli denetim yaklaşımı ortaya koymaktadır.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projemizin en büyük inovasyonu, elektrik panosu ve direklerin saha görüntülerini yalnızca arşivleyen bir yapıdan çıkararak, bu görüntüleri yapay zekâ ile anlamlandıran ve karar destek verisine dönüştüren bir denetim sistemine çevirmesidir.

Sahadan alınan görüntüler yapay zekâ tarafından analiz edilerek pano ve direklerin anomali, temizlik, fiziksel/yapısal durum ve güvenlik açısından değerlendirilmesi sağlanmaktadır. Sistem, belirlenen kriterler doğrultusunda tespitlerini puanlayarak ekipmanların durumunu ölçülebilir hale getirmektedir.

Projenin yenilikçi taraflarından biri de işlem öncesi ve işlem sonrası görüntülerin karşılaştırılabilmesidir. Böylece sahada gerçekleştirilen bakım, temizlik veya onarım çalışmalarının gerçekten beklenen iyileşmeyi sağlayıp sağlamadığı yapay zekâ desteğiyle kontrol edilebilmektedir.Bu yaklaşım, yüksek sayıda saha görüntüsünün manuel olarak ve kişisel değerlendirmelere bağlı şekilde incelenmesi yerine, otomatik, standart ve ölçeklenebilir bir kontrol süreci oluşturulmasını sağlamaktadır. Ayrıca tespit edilen anomalilerin ve düşük puanlı ekipmanların önceliklendirilmesine yardımcı olarak saha ekiplerinin daha doğru yönlendirilmesine katkı sunmaktadır.

Özetle projemizin temel inovasyonu; saha görüntüsünü → yapay zekâ analizine → anomali tespitine → puanlamaya → işlem sonrası kalite kontrolüne dönüştüren uçtan uca bir yapı kurmasıdır. Böylece mevcut saha denetim süreci teknolojiyle güçlendirilirken, kurumun operasyonel verimliliğine ve altyapı güvenliğine doğrudan katkı sağlanmaktadır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Projemiz, ağırlıklı olarak Sistem İşletme Müdürlüğü bünyesindeki saha kontrol, bakım ve denetim süreçlerine fayda sağlamıştır. Sistem İşletme Müdürlüğü ile yürütülen çalışmalar kapsamında sahadan toplanan pano ve direk görüntüleri yapay zekâ ile analiz edilerek anomaliler, temizlik durumu ve yapısal/güvenlik kriterleri değerlendirilmiştir. Bu sayede saha ekiplerinin gerçekleştirdiği çalışmaların daha hızlı ve standart şekilde kontrol edilmesi, işlem öncesi ve sonrası durumların karşılaştırılması ve tespit edilen sorunların daha kolay önceliklendirilmesi sağlanmıştır. Proje, özellikle saha operasyonlarının verimliliğinin artırılması ve kontrol süreçlerinin dijitalleştirilmesine katkı sağlamıştır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, projenin hayata geçirilmesi sürecinde üst yönetim tarafından güçlü bir destek alınmıştır. Yazılım Geliştirme ve Veri Analitiği Direktörümüz ve ARGE ve Dijital Süreç Yönetimi Direktörümüz projeyi bizzat takip ederek geliştirme, saha uygulaması ve sonuçların değerlendirilmesi aşamalarında sürece doğrudan katkı sağlamıştır. Bu yakın takip sayesinde proje, ihtiyaçlara göre hızlı şekilde şekillendirilmiş ve Sistem İşletme Müdürlüğü ile koordineli olarak gerçek saha verileri üzerinde uygulanmıştır. Yönetimin desteği, projenin teknik geliştirme sürecinin yanı sıra kurum içerisinde uygulanabilir ve sürdürülebilir bir çözüme dönüşmesinde önemli rol oynamıştır.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet, proje kapsamında elde edilen sonuçları detaylı olarak analiz edebildik. Bugüne kadar 101.150 adet pano ve direk görselinin yapay zekâ destekli kontrolü gerçekleştirilmiştir. Yapılan kontrollerde sistemin genel başarı oranı %90’ın üzerinde gerçekleşmiştir.

Analizler sonucunda görüntülerdeki anomalilerin tespit edilmesi, temizlik ve fiziksel durum değerlendirmelerinin yapılması ve belirlenen kriterlere göre puanlama gerçekleştirilmesi sağlanmıştır. Böylece daha önce manuel olarak gerçekleştirilen yoğun görsel kontrol sürecinin önemli bir kısmı yapay zekâ desteğiyle daha hızlı ve standart şekilde yürütülebilir hale gelmiştir.

Ayrıca işlem öncesi ve sonrası görüntüler karşılaştırılarak yapılan bakım ve onarım çalışmalarının sonuçları değerlendirilebilmektedir. Bu sayede yalnızca mevcut problemlerin tespiti değil, yapılan işlemlerin yeterliliği ve kalite seviyesi de analiz edilebilmektedir.

101.150 görsel üzerinden elde edilen sonuçlar, projenin büyük ölçekli saha verileri üzerinde uygulanabilir olduğunu ve %90’ın üzerindeki başarı oranıyla operasyonel süreçlere anlamlı katkı sağladığını göstermektedir. Elde edilen veriler, modelin geliştirilmesi ve ilerleyen dönemlerde daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşılması için de kullanılmaktadır. 

Proje sayesinde, sahadan toplanan Pano ve Aydınlatma Direği görüntülerinin manuel olarak incelenmesi yerine yapay zekâ tarafından otomatik olarak analiz edilmesi sağlanmış; böylece yüksek hacimli görüntü kontrol süreçlerinde önemli ölçüde personel eforu tasarrufu elde edilmiştir. Yıllık yaklaşık 250.000 adet görüntünün sistem tarafından analiz edilebilmesi sayesinde, mevcut personel kaynağının rutin ve tekrarlayan kontrol faaliyetlerinden ziyade analiz, operasyon, saha koordinasyonu ve karar destek gibi daha katma değerli süreçlere yönlendirilmesi mümkün hale gelmiştir.

• Yıllık yaklaşık 250.000 adet saha görüntüsünün yapay zekâ tarafından otomatik olarak analiz edilmesi sağlanmaktadır.
• Bir iş emrinde ortalama 4 görüntü bulunmakta ve1 iş emrinin manuel incelenmesi yaklaşık 2 dakika personel eforu gerektirmektedir.
• Yıllık 250.000 görüntü, yaklaşık 62.500 iş emrine karşılık gelmektedir.
• Yapay zekâ destekli otomasyon sayesinde yaklaşık 2.084 saatlik personel eforunun sistem tarafından karşılanması sağlanmıştır.
• Bu kazanım, yaklaşık olarak 1 personelin bir yıllık çalışma kapasitesine karşılık gelmektedir.
• Böylece yaklaşık 1 çalışanın yıllık eforuna denk gelen rutin kontrol faaliyeti, herhangi bir ilave personel kaynağı gerektirmeden yapay zekâ tarafından gerçekleştirilebilir hale getirilmiştir.

Anomali ve düşük puanlı ekipmanların otomatik olarak önceliklendirilmesiyle saha personelinin daha etkin ve hedefli kullanılması sağlanmıştır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Projenin hayata geçirilmesi ve yürütülmesi sürecinde toplam 10 kişi aktif rol almıştır. • 3 kişi proje geliştirme ve koordinasyon süreçlerinde, • 3 kişi Yapay Zekâ Ekibi bünyesinde model geliştirme, görüntü analizi ve sonuçların değerlendirilmesinde, • 2 kişi Sistem İşletme Müdürlüğü bünyesinde saha süreçleri, veri temini ve operasyonel ihtiyaçların belirlenmesinde, • 2 kişi SYS Danışman Ekibi bünyesinde teknik danışmanlık ve proje desteği süreçlerinde görev almıştır. Farklı ekiplerin birlikte çalışması sayesinde projenin teknik, operasyonel ve saha ihtiyaçları bir arada değerlendirilerek projenin gerçek saha koşullarına uygun şekilde hayata geçirilmesi sağlanmıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

BS Danışmanlık

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)