Depo Rafında Yanlış Ürün Yerleşimi İçin Yapay Zeka ÇözümüDepo rafında yanlış ürün yerleşimi sorununu yapay zekâ destekli kamera sistemleriyle doğru ve hızlı tespit edin. Hype Vision ile otomasyon avantajını yaşayın.

Lojistik ve depo yönetiminde, ürünlerin yanlış raflara yerleştirilmesi hem stok takibini zorlaştırır hem de siparişlerin yanlış veya gecikmeli teslim edilmesine neden olur. Bu durum, hatalı teslimatlar, stok fazlası veya eksikliği gibi sorunlara yol açarak süreçleri maliyetli hale getirir.

Yanlış yerleşim, üretim tesislerinde de malzeme akışını ve kalite kontrolü olumsuz etkiler. Dolayısıyla, yerleşim hatalarının erken tespiti ve önlenmesi operasyonel verimliliğin artmasını sağlar.

Depolar genellikle elle veya barkod etiket kontrolüyle yanlış ürün yerleşimini önlemeye çalışır. Ancak bu yöntemler zaman alıcı, insan hatasına açıktır ve sürekli denetim gerektirir.

Otomatik barkod okuma sistemleri sadece etiket üzerinden kontrol yapabildiğinden, ürün fiziksel olarak yanlış rafta olduğunda bazı durumlarda tespit edilemeyebilir.

Ayrıca, bu yöntemler gerçek zamanlı ve sürekli izleme imkânı sunmaz, dolayısıyla hataların tespiti gecikebilir.

Hype Vision platformu, IP veya CCTV kameralar üzerinden canlı görüntü alır ve Hype-Model yapay zekâ modelleri ile ürünlerin doğru rafta olup olmadığını tespit eder.

Model ailesi; nesne tespiti, sınıflandırma ve poz/el takibi gibi gelişmiş analizlerle ürünlerin yerleşimini detaylı olarak inceler.

Sistemde, her ürünün doğru yerleşim bilgisi önceden tanımlanır ve kamera görüntüsündeki gerçek yerleşimle karşılaştırılır.

Anormallik tespitinde, operatörlere veya ilgili sistemlere anlık alarm gönderilir.

Kaliteli ve net görüntü alımı başarının temelidir. Mevcut IP veya CCTV kameralar RTSP/ONVIF protokolleri aracılığıyla kolayca entegre edilebilir.

Doğru ürün tanıma için ideal lens seçimi ürün boyutlarına ve raf aralıklarına göre yapılmalıdır. Yakın çekim ve uygun görüntü alanı dengelenmelidir.

Işıklandırma, gölgelerin ve yansımaların minimum olduğu, tutarlı ve homojen olmalıdır. Gerekirse endüstriyel kameralar ve özel aydınlatma sistemleri kullanılabilir.

1. Mevcut sistemdeki IP/CCTV kameraların uygunluğu ve görüntü kalitesi değerlendirilir.

2. Kamera konumları, raf yerleşimleri ve ürün çeşitliliği analiz edilerek kamera, lens ve ışıklandırma ihtiyacı belirlenir.

3. Hype Vision platformu kurulup, Hype-Model ile ürün verileri ve doğru yerleşim şablonları sisteme tanımlanır.

4. Kullanıcı eğitimleri ve sistem testleri gerçekleştirilir, alarm kanalları (WhatsApp/SMS/panel vb.) yapılandırılır.

5. Pilot çalışma aşamasında gerçek ürün hareketleri izlenip, analiz doğruluğu değerlendirilir ve iyileştirmeler yapılır.

6. Sorunsuz çalışması sonrası entegrasyon tamamlanıp operasyonel kullanıma geçilir.

Çözüm, kamera açıları ve görüntü kalitesi ile doğrudan ilişkilidir. Yoğun karışıklık, çok küçük veya benzer ürünler ayrıştırmasını zorlaştırabilir.

Ürünler hızlı hareket ediyor veya sürekli yer değiştiriyorsa, gerçek zamanlı performans bakımından sistemin optimizasyonu gerekir.

Veri gizliliği ve KVKK uyumluluğu, sistemin on-premise kurulumu ile sağlanır. Kimlikli veya kişisel veri içermeyen analiz modülleri kullanılır.

Her lojistik depo ve üretim hattı yapısı farklı olduğundan, özelleştirme gerekebilir.

Hype Vision; Bilişim Vadisi Gebze'de geliştirilen ve 2020'den beri kullanılmakta olan marka bağımsız bir platformdur. ML destekli Hype-Model ailesi ile yüksek başarı oranı sunar.

2–4 haftalık pilot süre zarfında mevcut IP/CCTV kameralar RTSP/ONVIF ile sistemi bağlanır, özel analizler devreye alınır ve raporlama yapılır.

Alarmlar; panel, WhatsApp/SMS, VMS popup, PLC/röle, ERP/MES ve REST API üzerinden anlık iletilir.

Gerekli durumlarda, proses kontrol için endüstriyel kamera ve aydınlatma sistemleri ile entegrasyon yapılır.

Pilot sonrası operasyonda verimlilik artışı ve hata oranında anlamlı azalma sağlanır.