Tahmine Dayalı Güvenlik: Kaza Olasılığını Önceden Hesaplamak

Predictive safety: ihlal desenleri, vardiya yorgunluğu ve saha yoğunluğu verisiyle kaza riski tahmin modelleri.

Yazar: CX Teknoloji Uzman Ekibi

Tahmine dayalı güvenlik, kameraların aylar boyunca topladığı ihlal verisini vardiya, saat, bölge ve operasyon yoğunluğuyla birleştirip hangi bölgede hangi gün kaza olasılığının yükseldiğini hesaplamaktır. Çıktı bir kişi puanı değil, bölge ve vardiya bazında günlük risk skorudur. Böylece brifing, ek gözetim ya da sevkiyat planı değişikliği gibi önlemler kazadan sonra değil, risk yükseldiği gün alınır.

Güvenlik analitiğinin sonraki eşiği tespitten tahmine geçiş. Elimizde artık aylara yayılan ihlal verisi var: hangi bölgede, hangi saatte, hangi koşulda ihlal yoğunlaşıyor? Bu veri, kaza olasılığını modellemeye yeter.

Veri nereden geliyor?

Modelin hammaddesi, hâlihazırda çalışan tespit modüllerinin ürettiği olay kayıtlarıdır: KKD uyumsuzlukları, tehlikeli bölgeye girişler, forklift-yaya yakınlaşmaları, riskli duruş ve hareketler. Alan ve bölge ihlali tespiti bu kayıtların önemli bir kısmını üretir; kurallar giriş, süre ve sayı üzerine kurulur ve makine durumuna bağlanabilir. Güvenli davranış ve poz analizi ise vücudun 17 eklem noktasından duruşu ölçerek eğilme, uzanma, tırmanma gibi hareketleri sınıflandırır. Bu olaylara vardiya planı, sevkiyat takvimi ve personel devri gibi operasyon verileri eklenir. Kaza ve ramak kala kayıtları da modelin neyi tahmin etmeye çalıştığını belirleyen hedef veridir.

Veri kalitesi, modelin doğruluğundan önce gelir. Bir kamera arızalandığında ya da açısı değiştiğinde o bölgeden gelen ihlal sayısı düşer; model bunu risk azalması sanabilir. Bu nedenle her bölge için kameranın çalıştığı süre de kaydedilir ve olay sayıları kapsama süresine göre değerlendirilir. Kurallar ya da eşikler değiştiğinde bu değişiklik de tarihiyle not edilir; aksi hâlde kural değişikliğinden kaynaklanan bir sıçrama, sahadaki gerçek bir değişim gibi okunur.

Risk sinyalleri

Vardiyanın son iki saatinde ihlal artışı (yorgunluk), yoğun sevkiyat günlerinde forklift-yaya yakınlaşma sıklığı, yeni personel oranı yüksek vardiyalarda KKD uyum düşüşü. Bu değişkenler birleşince bölge bazlı günlük risk skoru çıkar.

Yorgunluk sinyali örneğinde dikkat edilmesi gereken bir nokta var: vardiya sonunda ihlal artışı yorgunluktan olabileceği gibi, o saatlerde yapılan temizlik, devir teslim ya da sevkiyat yüklemesinden de kaynaklanabilir. Model bu olasılıkları ayırt edemez; ayırt eden, sahayı bilen ekiptir. Bu yüzden her yüksek skor, hangi sinyallerin skoru yükselttiğini gösteren kısa bir açıklamayla birlikte sunulur.

Tek bir sinyal çoğu zaman yanıltıcıdır; bir bölgede ihlal sayısının yüksek olması, orada daha çok kamera ya da daha çok trafik olmasından da kaynaklanabilir. Bu yüzden sayılar bölgenin trafiğine göre normalize edilir ve eğilim, mutlak değerden daha çok önemsenir. Ardışık olayların oluşturduğu zincirler de ayrı bir sinyaldir: olay grafikleri ile bulunan tekrarlayan desenler, zincirin ilk halkası görüldüğünde riskin yükseldiğini haber verir.

Model nasıl kurulur?

İlk aşama tanımlayıcıdır: aylar boyunca birikmiş olaylar bölge, saat ve vardiya ekseninde haritalanır, ekip hangi desenlerin gerçek olduğunu sahayla karşılaştırır. İkinci aşamada basit, açıklanabilir bir model kurulur; hangi değişkenin skoru ne kadar yükselttiği görülebilmelidir. Karmaşık ama açıklanamayan bir skor, sahada güven kazanmaz. Modelin başarısı, geçmiş dönemler üzerinde geriye dönük test edilerek ve sonra birkaç ay boyunca gerçek günlerle karşılaştırılarak ölçülür. Kazalar nadir olduğu için hedef olarak çoğu zaman ramak kala olayları ve ciddi ihlaller de kullanılır.

Skorun kendisi de izlenir. Önlem alınan günlerde riskin düşmesi beklenir; bu da modelin değerlendirilmesini zorlaştırır, çünkü başarılı bir önlem tahmini “yanlış” gösterebilir. Bunu yönetmek için önlem kayıtları modele girdi olarak eklenir ve değerlendirme, önlem alınmamış karşılaştırılabilir dönemler üzerinden yapılır. Saha düzeni, üretim planı ya da personel yapısı değiştiğinde model yeniden gözden geçirilir; eski desenler yeni düzeni temsil etmeyebilir.

Aksiyona dönüşmesi

Yüksek riskli vardiya öncesi kısa güvenlik brifingi, o gün için ek saha gözetimi ya da sevkiyat planının seyreltilmesi. Önlem, kazadan sonra değil riskin yükseldiği gün alınır.

Skorun işe yaraması için sahiplik gerekir: skoru kim görür, hangi eşikte kim ne yapar? Tipik kurguda vardiya başlamadan önce İSG uzmanı ve vardiya amiri bölge bazında skor tablosunu görür, eşiği aşan bölgeler için önceden tanımlanmış bir önlem listesi uygulanır. Alınan önlem de kaydedilir; böylece zamanla hangi önlemin riski gerçekten düşürdüğü ölçülebilir. Bu kayıt disiplini, İSG'de dijital dönüşüm yazısında anlattığımız kâğıttan veriye geçişin doğal devamıdır.

Önlemler skorun kaynağıyla eşleşmelidir. Yükselişi forklift-yaya yakınlaşmaları sürüklüyorsa, brifingden çok trafik düzeni ya da sevkiyat saatleri değiştirilir; KKD uyumu düşüyorsa, yeni personelin eğitimi ve ekipmanın erişilebilirliği gözden geçirilir. Genel bir “dikkatli olun” uyarısı, zamanla kimsenin dinlemediği bir alarm hâline gelir.

Dikkatli olunmalı

Tahmin modelleri kişi değil koşul hedeflemelidir. Bireysel risk puanlaması hem etik hem hukuki olarak sorunludur; bizim modellerimiz bölge, vardiya ve süreç düzeyinde çalışır.

Bu ilkeyi mimariye de yansıtıyoruz: yüz tanıma kullanılmaz, olaylar kişiyle eşleştirilmez, görüntü varsayılan kurulumda tesis içindeki edge sunucuda işlenir ve olay klipleri tanımlı saklama süresi sonunda otomatik silinir. Çalışanları puanlayan sistemler 6698 sayılı KVKK kapsamında ek değerlendirme gerektirebilir; AB'de faaliyet gösteren tesisler için Yapay Zekâ Yasası'nın istihdamla ilgili sistemlere getirdiği yükümlülükler de gündeme gelebilir. Bu genel bir çerçevedir, hukuki danışmanlık değildir; kurgunun tesisin hukuk birimiyle birlikte gözden geçirilmesini öneriyoruz.

Nereden başlamalı?

Tahmin, tespitin üzerine kurulur. Önce birkaç temel modülün doğru ve kalibre edilmiş biçimde çalışması, olayların güvenilir bir zaman ve bölge bilgisiyle birikmesi gerekir. Bu veri biriktikten sonra tanımlayıcı analizle başlanır ve ekip hazır olduğunda tahmin katmanı eklenir. Sıralamayı atlayan projeler, güvenilmeyen verinin üzerine kurulmuş skorlar üretir. Doğru sırayla ilerlendiğinde ise tahmin katmanı yeni bir sistem değil, zaten toplanan verinin daha ileri bir kullanımı olur; ek kamera çoğu zaman gerekmez (işleme için tesise GPU'lu bir sunucu kurulur).

Sık sorulan sorular

Tahmine dayalı güvenlik modeli kurmak için ne kadar veri gerekir?

Sabit bir süre vermiyoruz; sahanın olay sıklığına bağlıdır. Genel kural, farklı vardiyaları, yoğun ve sakin günleri kapsayan, aylara yayılan kalibre edilmiş olay verisidir. Kazalar nadir olduğu için ramak kala kayıtları da hedef veri olarak kullanılır. Veri yeterliliği tanımlayıcı analiz aşamasında değerlendirilir ve rapora yazılır.

Risk skoru çalışan bazında mı hesaplanıyor?

Hayır. Modellerimiz bölge, vardiya ve süreç düzeyinde çalışır; olaylar kişiyle eşleştirilmez ve yüz tanıma kullanılmaz. Bireysel risk puanlaması hem etik hem hukuki olarak sorunludur. Amaç kimin riskli olduğunu değil, hangi koşulun riski yükselttiğini bulmak ve önlemi o koşula yönelik almaktır.

Mevcut kameralarımızla bu sistem kurulabilir mi?

Tahmin katmanı kamera değil veri üzerinde çalışır; girdisi, mevcut kameralarda çalışan tespit modüllerinin ürettiği olaylardır. Tespit modülleri için ONVIF/RTSP destekli IP kameralar çoğunlukla yeterlidir; poz analizi için yan veya çapraz açı, bölge ihlali için zemini gören sabit kamera tercih edilir. Kamera envanteri keşifte değerlendirilir.

Risk skoru hangi sistemlere aktarılabilir?

Skor ve olay verisi REST API ve MQTT üzerinden yayınlanabildiği için mevcut İSG yazılımına, vardiya planlama aracına ya da raporlama panosuna aktarılabilir. Tipik kullanımda vardiya öncesi bölge bazlı skor tablosu İSG uzmanına ve vardiya amirine iletilir. Entegrasyonun kapsamı keşifte belirlenir.