WG Tech Solutions, fabrika ihlallerini gerçek zamanlı tespit etmek için Ultralytics YOLO'dan yararlanarak güvenlik olaylarını %28 azaltıyor ve mevzuata uyumu artırıyor.
Endüstriyel üretim operasyonlarını izlemek ve iyileştirmek, özellikle de birçok süreç hâlâ elle yürütüldüğünden zor olabilir. Operasyonlara ilişkin görünürlük eksikliği çoğu zaman darboğazlar ve yeterince değerlendirilmeyen iş gücü gibi fark edilmesi güç gizli verimsizliklere yol açar.
Örneğin, çalışanların uygun kişisel koruyucu donanım (PPE) kullanmasını veya malzemelerin doğru biçimde taşınıp istiflenmesini sağlamaya yönelik güvenlik ve uyum denetimleri çoğu zaman elle yapılır; bu da hızlı tempolu ortamlardaki ihlallerin gözden kaçmasını kolaylaştırır.
Bu boşlukları kapatmak için WG Tech Solutions, sürekli izleme sağlayan yapay zekâ destekli video analiz platformu WGDeepInsight'ı geliştirdi. Platform, bilgisayarlı görü modellerini, örneğin Ultralytics YOLO modellerini kullanarak canlı video akışlarını analiz eder ve ekiplere operasyonlara ilişkin gerçek zamanlı görünürlük sağlayarak üretim süreçlerini gözlemlemelerine, analiz etmelerine ve iyileştirmelerine yardımcı olur.
Görsel yapay zekâyla fabrika verimliliğini ve güvenliğini artırmak#
WG Tech Solutions, gerçek dünya ortamları için akıllı sistemler geliştirmeye odaklanan bir uç yapay zekâ şirketidir. Şirket, kuruluşların operasyonları doğrudan uçta izlemesini, analiz etmesini ve iyileştirmesini sağlayan özel donanımı, yapay zekâ modellerini ve uygulama yazılımlarını bir araya getiren uçtan uca yapay zekâ çözümleri geliştiriyor.
Hindistan merkezli şirket; gerçek zamanlı içgörülerin ve sahada zekânın kritik önem taşıdığı üretim, otomotiv, tarım ve tıbbi sistemler gibi birçok sektörde faaliyet gösteriyor.
Şirketin temel platformu WGDeepInsight, yapay zekâ destekli video analiziyle operasyonlara gerçek zamanlı görünürlük sağlamak üzere tasarlanmıştır. Güvenlik, gözetim, güvenlik uyumu ve kalite denetimi kullanım senaryolarına güç vererek kullanıcıların faaliyetleri izlemesine, sorunları tespit etmesine ve iş akışlarını doğrudan uçta iyileştirmesine olanak tanır.
Bilgisayarlı görü modellerini nesnelerin yapay zekâsı (AIoT) yetenekleriyle birleştiren WGDeepInsight, üreticilerin faaliyetleri izlemesini, uyumu denetlemesini ve fabrika ortamlarındaki operasyonel görünürlüğü artırmasını sağlıyor.
Fabrika operasyonlarında görünürlük neden azalıyor?#
Fabrika operasyonlarını büyük ölçekte izlemek tutarlı görünürlük gerektirir; ancak gerçek üretim ortamlarında bunu sağlamak hiç de kolay değildir. Faaliyetler istasyonlara göre değişebilir, çalışanlar genellikle gün boyunca farklı görevleri yerine getirir ve dağıtık fabrika düzenlerinde koşullar farklılık gösterebilir.
Çoğu durumda fabrika ekipleri iş akışlarını izlemek için hâlâ elle gözleme ve sahada denetimlere dayanıyor. Bu geleneksel yöntemler temel düzeyde gözetim sağlasa da işlerin gerçekte nasıl yapıldığına ilişkin içgörüleri sınırlar.
Başka bir deyişle, doğru ve tarafsız zaman-hareket verilerini toplamak zordur. Güvenlik ve emniyet söz konusu olduğunda bu veri eksikliği daha da kritik hâle gelir. PPE kurallarına uyulmaması, yetkisiz erişim veya malzemelerin yanlış taşınması gibi sorunlar kolayca gözden kaçabilir; geciken müdahaleler de ihlallerin tekrarlanmasını önlemeyi zorlaştırır.
Örneğin, WG Tech Solutions benzer kısıtlamalarla karşılaşan ve birden fazla fabrikada faaliyet gösteren lider bir özgün tasarım üreticisiyle (ODM) çalıştı. ODM'nin montaj süreçlerinin çoğu hâlâ elle yürütülüyordu; bu nedenle verimlilik, güvenlik ve uyum takibi büyük ölçüde görsel denetimlere dayanıyordu.
Verimliliği ve güvenlik uyumunu iyileştirmek için ODM'nin güvenilir zaman-hareket verilerini toplamak, istasyonlar genelinde standart işletim prosedürlerine (SOP) uyumu izlemek ve güvenlik ihlallerini tespit etmek için daha yapılandırılmış bir yaklaşıma ihtiyacı vardı.
Ayrıca doğru ekiplere gerçek zamanlı geri bildirim sunmanın daha etkili bir yoluna ihtiyaçları vardı. Otomasyon olmadan bu düzeyde görünürlüğü ölçeklendirmek temel bir sorun olmaya devam ediyordu.
Ultralytics YOLO modelleriyle daha akıllı fabrika izleme ve uyum#
WG Tech Solutions, nesne tespiti, nesne takibi ve örnek segmentasyonu gibi temel bilgisayarlı görü görevlerini mümkün kılmak için Ultralytics YOLO modellerini WGDeepInsight platformuna entegre ediyor. Platform, bu modelleri canlı video akışlarına uygulayarak ekiplerin operasyonları sürekli izlemesine, doğru zaman-hareket verilerini toplamasına ve verimsizlikleri gerçek zamanlı belirlemesine olanak tanıyor.
Bu yaklaşım, daha önce bahsedilen lider ODM ile gerçekleştirilen bir kurulumda uygulandı. WGDeepInsight, iş istasyonlarına ve fabrika genelindeki BT ortamına Axelera Metis AI hızlandırıcılarının yerleştirildiği hibrit bir kurulumla devreye alındı; Voyager SDK ise uçta büyük ölçekte kullanıma almayı kolaylaştırdı.
Ultralytics YOLO modellerinin görüntü işleme yetenekleri; fabrika istasyonlarındaki operasyonları izlemek, SOP'lere uyumu takip etmek ve KKD kurallarına uymama, yetkisiz erişim ve malzemelerin uygunsuz biçimde istiflenmesi gibi emniyet ve güvenlik ihlallerini tespit etmek için kullanıldı.
Şekil 1. Düzensiz istiflenmiş kutuları tespit etmek için Ultralytics YOLO modellerinin kullanımına bir örnek.
Bunu desteklemek için üç haftalık bir süre boyunca birden fazla iş istasyonundan video verileri toplandı ve özel bir arayüz kullanılarak etiketlendi. Bu veri kümesi, fabrika ortamına uyarlanmış Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8 dahil olmak üzere Ultralytics YOLO modellerini eğitmek ve ince ayar yapmak için kullanıldı.
Gerçek dünya koşullarında güvenilir performans sağlamak için modeller; ek çıkarım mantığı, parametre ayarlamaları ve optimizasyon teknikleriyle daha da geliştirildi. Platform devreye alındığında gerçek zamanlı izleme ve ihlallerin otomatik olarak tespit edilmesini sağlayarak operasyonlara ilişkin tutarlı, veriye dayalı bir görünürlük sundu.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
WG Tech Solutions için Ultralytics YOLO modelleri, farklı fabrika kullanım senaryolarına hızla uyarlanabilen bilgisayarlı görü çözümleri geliştirmek için güçlü bir temel oluşturdu. Uçta yüksek performanslı çıkarım sunabilmeleri, onları düşük gecikme süresi ve kesintisiz izlemenin kritik olduğu büyük ölçekli üretim tesisleri için harika bir seçenek hâline getirdi.
Ultralytics YOLO modelleri, dağıtım için ONNX, PyTorch ve NCNN dahil olmak üzere çeşitli dışa aktarma biçimlerinde de esneklik sundu. Bu sayede modelleri hem uç cihazlarla hem de merkezi sistemlerle hibrit bir mimaride bütünleştirmek kolaylaştı.
Genel olarak WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak büyük ölçekli fabrika ortamlarında güvenilir performansı korurken özelleştirilmiş çözümleri daha hızlı sunabildi.
WGDeepInsight, Ultralytics YOLO ile çalışan ihlallerini %28 azalttı#
Ultralytics YOLO modellerini kullanan WG Tech Solutions'ın WGDeepInsight platformu, fabrika operasyonlarını kesintisiz izleyip analiz ederek emniyeti, uyumluluğu ve operasyonel görünürlüğü artırıyor.
Önde gelen ODM örneğinde çalışanların emniyet ihlalleri %28 azaldı. Cihaz üzerinde düşük gecikmeyle işlenen gerçek zamanlı uyarılar, müdahale sürelerini kısalttı ve tekrarlanan sorunları azalttı; bunun sonucunda fabrika sahasında emniyet protokolleri daha tutarlı biçimde uygulandı.
Platform, istasyonlarda SOP'lere uyumu takip etti ve ihlalleri gerçekleştiği anda bildirdi. Ayrıca KKD'nin hatalı kullanımı, yetkisiz erişim, aşırı kalabalık ve atlanan ya da yanlış uygulanan süreç adımları gibi sorunları da tespit etti.
Örneğin tepsi taşıma süreçlerinde ürünlerin doğru şekilde alınıp yerleştirilip yerleştirilmediğini ve her adımın gerekli sıraya uyup uymadığını doğrulayarak süreçteki sapmaları bildirdi.
Şekil 2. Ultralytics YOLO modelleri tek elle tepsi taşımayı tespit etmeye yardımcı oluyor.
Buna ek olarak sistem, diğer operasyonel süreçleri ve güvenlik iş akışlarını da kapsayacak şekilde genişletildi. CCTV izleme odalarında personelin varlığını gerçek zamanlı takip etti ve çalışan sayısı gerekli eşiklerin altına düştüğünde uyarı verdi.
Kalite kontrol süreçlerinde ise süreç sıralamasını doğruladı, belirtilen araçların kullanımını pekiştirdi ve her görev için harcanan süreyi izleyerek tutarlı standartları korumak amacıyla sapmaları bildirdi.
Zaman içinde bu görüntü analizleri, süreçlerdeki aksaklıkların nerede meydana geldiğini daha net gösterdi ve hedefe yönelik eğitimlerle düzeltici faaliyetleri destekledi.
Uyarı ve geri bildirim mekanizmaları müşteri gereksinimlerine göre uyarlandı ve mevcut fabrika iş akışlarına esnek biçimde entegre edildi. Bildirimler e-posta, mesajlaşma sistemleri ve role dayalı panolar gibi kanallardan iletilerek ilgili içgörülerin doğru ekiplere gerçek zamanlı ulaşması sağlandı.
Bu sayede doğru araçların kullanılması ve denetimli alanlarda asgari personel sayısının korunması gibi kritik prosedürlere tutarlı biçimde uyulması da sağlandı. Sonuç olarak günlük operasyonlar daha tutarlı hâle geldi ve fabrika sahasındaki uyumluluk güçlendi.
Fabrika ortamlarında gerçek zamanlı izlemenin yaygınlaştırılması#
Endüstriyel otomasyon geliştikçe bilgisayarlı görü, manuel operasyonlarda görünürlüğü ve tutarlılığı artırmanın temel unsurlarından biri hâline geliyor. WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO modellerini özelleştirerek WGDeepInsight platformunu yeni fabrika ortamlarına ve iş akışlarına yaymayı planlıyor.
Bu çözüm, emniyet ve güvenlik izlemeden fabrika sahasındaki süreç kontrollerine kadar çeşitli kullanım senaryolarını destekliyor. Uç tabanlı dağıtım, gerçek zamanlı analizler ve Axelera Metis uç yapay zekâ hızlandırıcılarıyla bir araya geldiğinde, üretim ortamlarında ölçeklenebilir izleme ve tutarlı operasyonel içgörüler sunuyor.
Operasyonel iş akışlarında görüntü yapay zekâsını keşfetmek mi istiyorsun? Ultralytics YOLO modellerini kullanmaya başlamak için GitHub depomuza ve lisanslama seçeneklerimize göz at. Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ ve üretimde görüntü yapay zekâsı gibi uygulamalar ile Axelera AI Dışa Aktarma ve Dağıtım | Ultralytics Belgeleri gibi uç yapay zekâ hızlandırıcıları hakkında bilgi edin.
