OnsiteIQ, 360 derece iş sahalarında segmentasyon modelleri çalıştırarak inşaat ilerlemesini, güvenlik risklerini ve operasyonel sorunları gerçek zamanlı olarak tespit eden, Ultralytics YOLO11 destekli bir inşaat zekâsı platformu geliştirdi ve proje gecikmelerini %20 azalttı.
İnşaat sektöründe bilgi eksiklikleri pahalıya mal olur. Bir proje takvimin gerisinde kaldığında, nedenini belirlemek, sorumluluğu atamak ve işverenler, geliştiriciler ile alt yükleniciler arasında çözüm üzerinde anlaşmak haftalar sürebilir. Bu sırada gecikmeler katlanır, bütçeler erir ve gelir kaybedilir. İki ay geciken bir otel için bu fark, başlangıçta öngörülen yatırım getirisinin önemli bir bölümünü oluşturabilir.
Temel sorun görünürlüktür. İnşaat projelerinde, geniş ve karmaşık sahalarda aynı anda çalışan onlarca farklı iş kolu bulunur. Nelerin, ne zaman ve kim tarafından tamamlandığını gösteren güvenilir ve kesintisiz bir kayıt olmadan anlaşmazlıkları hızla çözmek, ilerlemeyi de doğru şekilde tahmin etmek zordur.
OnsiteIQ bu açığı kapatmak için kuruldu. Şirket, proje gereksinimlerine bağlı olarak haftalık, iki haftada bir veya günlük düzenli aralıklarla, 360 derece kameralar kullanarak her iş sahasının %100'ünü kaydeden bir uzman ağı aktif inşaat sahalarına gönderiyor.
Bu görüntüler daha sonra coğrafi konum bilgisi içeren görsellere dönüştürülüyor ve inşaat ilerlemesini tespit eden, güvenlik risklerini işaretleyen ve operasyonel içgörüler sunan, tümüyle Ultralytics YOLO11 ile desteklenen tescilli bir yapay zekâ işlem hattından geçiriliyor.
Her iş sahasına inşaat zekâsı getiriyor#
OnsiteIQ, gayrimenkul sektöründeki işverenlere ve geliştiricilere inşaat zekâsı sunuyor. Bugüne kadar OnsiteIQ, ABD ve Kanada'da 200'den fazla şehirde 3.000'den fazla projeyi izledi ve 34 milyar doların üzerinde yeni geliştirme projesini kapsadı. Platform, proje ekiplerinin fiziksel olarak sahada bulunmalarına gerek kalmadan, iş sahasında neler olup bittiğini neredeyse gerçek zamanlı olarak anlamalarını sağlıyor. Bir milyon fit karelik bir geliştirme projesini yöneten ekip, kat, iş kolu ve alan bazında ilerlemeye ilişkin yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörülerle tüm sahayı tek bir iş günü içinde inceleyebiliyor.
Platform, basit bir değer önerisi etrafında tasarlandı: yatırılan sermayenin hedeflenen sonuca, zamanında ve bütçe dâhilinde ulaşmasını sağlamak. İnşaat gecikmelerinin doğrudan finansal etkisi vardır. Bir otel iki ay geç teslim edilirse, bu dönemde kaybedilen oda geliri projenin yatırım getirisini doğrudan düşürür. OnsiteIQ, proje ekiplerine sıralama sorunlarını erkenden fark etme olanağı sunuyor; örneğin alçıpan işlerinin takvimin önünde gittiğini belirleyip, bu sorunlar daha geniş çaplı gecikmelere yol açmadan önce elektrik ve sıhhi tesisat işlerini yürüten ekipleri aynı tempoda ilerlemeleri için uyarıyor.
Platform, ilerleme takibinin yanı sıra güvenlik ve risk izlemeyi de destekliyor. Yangın söndürücüleri, yangın alarmlarını, su sızıntılarını ve diğer saha koşullarını tespit etmek, proje ekiplerine normalde özel olarak görevlendirilmiş saha denetim turları gerektirecek ek bir gözetim katmanı sağlıyor.
Sürekli değişen bir iş sahasında ilerlemeyi takip etmenin zorluğu#
İnşaat sahaları dinamik ortamlardır. Aynı alan, kazı ve taşıyıcı sistem inşasından mekanik tesisatın kaba montajına, alçıpan işlerine ve iç mekânların tamamlanmasına kadar projenin her aşamasında tamamen farklı görünür. Nelerin tamamlandığını ve nelerin tamamlanmadığını takip etmek için, tüm bu aşamalarda sahanın görsel durumunu aynı anda anlayabilen bir sistem gerekir.
Saha gezileri, ilerleme raporları ve fotoğraf gönderimleri gibi bu soruna yönelik manuel yaklaşımlar genellikle yoğun emek gerektirir, tutarsızdır ve büyük ya da karmaşık projelerde ölçeklendirilmesi zordur.
OnsiteIQ için zorluk; sahaya, aydınlatmaya ve proje aşamasına göre büyük farklılıklar gösteren koşullarda, her proje başına yüz binlerce görüntüde inşaata özgü sınıfları doğru şekilde tanımlayabilen bir tespit sistemi oluşturmaktı. Sistemin büyük miktarda görseli arka planda işleyebilecek kadar hızlı, finansal ve operasyonel karar alma süreçlerini destekleyecek kadar doğru ve şirketin tespit edilebilir sınıflara ilişkin ontolojisi büyümeye devam ettikçe genişleyebilecek kadar esnek olması gerekiyordu.
OnsiteIQ, Ultralytics YOLO11'i nasıl kullanıyor?#
OnsiteIQ'nin yapay zekâ işlem hattı, iş sahasında çekilen her görüntü üzerinde çalışan Ultralytics YOLO11 segmentasyonu etrafında kurulu. Sistem, model eğitimi ve tespit için temel olarak OnsiteIQ tarafından oluşturulup sürdürülen, inşaat sınıflarını içeren yapılandırılmış bir bilgi sistemi olan tescilli bir ontoloji kullanıyor. Baş Ürün Yöneticisi Rammohan Adabala ontolojiyi şöyle açıklıyor: Tespitleri karar almaya elverişli kılan şey ontolojidir; sınıflar yalnızca nesneye göre değil, durumuna göre de tanımlanır. Böylece sistem, asılmış alçıpanı derz bandı çekilmiş veya boyanmış alçıpandan ayırt eder. Bu ayrım, görüntü düzeyindeki tespitlerin işverenlerin harekete geçebileceği ilerleme verilerine dönüştürülmesini sağlar.
İşlem hattı iki aşamada çalışır:
• Görüntü düzeyinde tespit. İş sahasında çekilen her 360 derece görüntü, görüntüde bulunan inşaat unsurlarını tespit edip sınıflandıran YOLO11 segmentasyon modelinden geçirilir. Ontoloji, çıplak beton taşıyıcı sistem ve MEP tesisatının kaba montajından boyanmamış alçıpan, tamamlanmış yüzeyler ve monte edilmiş cihazlara kadar inşaatın her aşamasında geniş bir sınıf yelpazesini kapsar. Örneğin bir buzdolabının veya fırının tespit edilmesi, sisteme bir konut ya da konaklama biriminin ince işler aşamasına ulaştığını bildirir.
• İçgörülere dönüştürmek için toplama. Tek tek görüntülerdeki tespitler, bir projenin tüm veri kümesinde bir araya getirilerek kat ve iş kolu düzeyinde ilerleme ölçümleri oluşturulur. Bu ölçümler, doğrudan işverenlere, geliştiricilere ve proje yöneticilerine sunulan platformun ilerleme takibi, program analizi, risk analizi ve güvenlik panolarına aktarılır.
Segmentasyon kullanmak, OnsiteIQ'ya yalnızca sınırlayıcı kutu tespitinden daha zengin mekânsal bilgi sağlar. Şirketin ontolojisi genişledikçe OnsiteIQ, segmentasyon modelini bir sınıflandırıcıyla birleştiren bir topluluk mimarisi de geliştiriyor; bu yaklaşım, sistemin tek bir modelle mümkün olandan daha verimli biçimde büyüyen bir sınıf kümesinde doğruluğu artırmasını sağlıyor.
Şekil 1. Ultralytics YOLO11'den yararlanan OnsiteIQ platformu iş başında.
Neden Ultralytics YOLO11'i seçmeli?#
OnsiteIQ, tespit doğruluğunu, eğitim esnekliğini ve ekibin kendi tescilli veri kümelerini kolayca oluşturup yineleyebilmesini bir arada sunduğu için Ultralytics YOLO11'i seçti. Baş Mühendis Evgeny Nuger'e göre hızlıca işe koyulup veri kümesi oluşturma, eğitici aracı çalıştırma ve sonuçlar üzerinde yineleme yapma olanağı, sıfırdan özel bir altyapı kurmaktan kayda değer ölçüde daha hızlıydı ve ekibin Ultralytics'e geçmesinin başlıca nedenlerinden biriydi.
OnsiteIQ'nin eğitim verileri, doğrudan aktif iş sahalarından kaydedildiği ve şirketin kendi ontolojisine göre etiketlendiği için tescillidir. Bu nedenle ekip, eğitimi yürütmek ve modelleri güncel tutmak için Ultralytics Python paketi'ni kullanarak AWS üzerindeki kendi altyapısını yönetiyor. Bu yaklaşım, YOLO model ailesinin performans ve güvenilirliğinden yararlanırken OnsiteIQ'ya verileri üzerinde tam kontrol sağlıyor.
YOLO mimarisinin esnekliği, OnsiteIQ'nin kullanım alanı geliştikçe önem kazandı. Tek bir segmentasyon modeliyle başlayan ekip, ontoloji büyüdükçe artık topluluk yaklaşımına geçiş yapıyor; bu doğal ilerleme, temel işlem hattında köklü bir değişiklik gerektirmeden YOLO çerçevesi tarafından destekleniyor.
İnşaat zekâsını büyük ölçekte kullanmanın etkisi#
OnsiteIQ, platformunu kullanıma alan müşterilerdeki operasyonel iyileşmeleri ölçmek için etki çalışmaları yürüttü. Bu çalışmalarda tutarlı biçimde öne çıkan bazı ölçümler şunlardır:
• Anlaşmazlıkların çözümünde 3 kat hız. Kullanıcıların %81'i anlaşmazlıkların daha hızlı çözüldüğünü bildirdi; çözüm süresinde ortalama 3 kat azalma görülürken, proje aşamasına ve karmaşıklığına bağlı olarak bazı durumlarda süreç 7 kata kadar hızlandı. Sahanın her alanına ait kesintisiz ve coğrafi konum bilgisi içeren görsel kayıt sayesinde paydaşlar, bir sorunun ne zaman ve nerede ortaya çıktığını hızla belirleyerek farklı iş kolları arasında gidip gelmek için harcanan zamanı azaltabiliyor.
• 25.000 ila 400.000 dolar arasında maliyet aşımı tasarrufu. Müşteriler, sıralama sorunlarını ve riskleri büyümeden yakalayarak proje başına 25.000 ila 400.000 dolar arasındaki maliyet aşımlarını önlediklerini bildirdi.
• Proje gecikmelerinde %20 azalma. İnşaat projelerinin çoğunun takvimin gerisinde tamamlandığı göz önüne alındığında, gecikmelerdeki %20'lik azalma, teslimat öngörülebilirliğinde ve gelirin gerçekleşmesinde kayda değer bir iyileşme anlamına geliyor.
• Teslimat öngörülebilirliğinde %24 artış. Kullanıcıların %78'i proje teslimatının daha öngörülebilir hâle geldiğini bildirdi; ortalama artış %24 oldu. Böylece işverenler ve geliştiriciler finansal planlama ve paydaşlara raporlama için daha güvenilir bir temel elde etti.
Platform ayrıca uzun vadeli bir varlık kaydı işlevi de görüyor. İnşaat tamamlandıktan sonra tesis yöneticileri, duvarların arkasında neler olduğunu anlamak, boruların yerini bulmak veya tahmine dayalı ya da binaya zarar verecek araştırma çalışmaları yapmadan bina sorunlarını incelemek için OnsiteIQ'nin görsellerinden yararlanabiliyor.
Projenin tüm yaşam döngüsü boyunca kesintisiz görünürlük#
OnsiteIQ, inşaat sektöründeki temel bir bilgi sorununu çözüyor. Büyük projeler yüksek miktarda sermaye, farklı iş kolları arasında karmaşık koordinasyon ve gecikmeler karşısında yüksek finansal risk içerir. OnsiteIQ, 360 derece görüntü kaydını Ultralytics YOLO11 üzerine kurulu bir yapay zekâ işlem hattıyla birleştirerek proje ekiplerine, kazının ilk gününden teslimata ve sonrasına kadar projeleri yolunda tutmak için gereken görünürlüğü sağlıyor.
Sonuçlar ölçülebilir: anlaşmazlıklar üç kat daha hızlı çözülüyor, gecikmeler beşte bir oranında azalıyor ve proje başına yüz binlerce dolarlık maliyet aşımı önleniyor. OnsiteIQ'nin ontolojisi genişlemeyi ve topluluk modeli mimarisi gelişmeyi sürdürürken, Ultralytics YOLO her iş sahasına güvenilir ve kesintisiz zekâ sunmak üzere tasarlanmış platformun merkezinde yer almaya devam ediyor.
İnşaat ve altyapı için görsel yapay zekâyı merak ediyor musun? Bilgisayarlı görü çözümlerini projelerine taşımak için lisanslama seçeneklerimizi keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl.
