ALGOFACT

İzmir · Yapay zeka

İzmir’in üretim, gıda ve liman verisiyle çalışan yapay zeka sistemleri.

ALGOFACT, İzmir’deki üreticiler, gıda işleyicileri, lojistik şirketleri ve sağlık kuruluşları için görüntü işleme, tahminleme, belge okuma ve yapay zeka ajanı projeleri geliştirir. Modeli kendi verinizle eğitir, ölçülebilir bir pilotla dener ve bulutta, şirket içinde ya da hibrit olarak canlıya alırız. Mühendislik Adana ve Ankara TEKMER’den yürütülür; İzmir’deki ekiplerle çalışma uzaktan ilerler, veri toplama için yerinde ihtiyaç olursa birlikte planlanır.

Proje formuKeşif görüşmesi planlayın

Kısa bilgiler

Son güncelleme:

Ar-Ge merkezi
98, 5746 sayılı Kanun kapsamında[1]
Patent üretimi
Türkiye’de 3. sıra[1]
Teknopark İzmir
250’den fazla Ar-Ge firması[2]
Ege Teknopark odağı
Yaşam bilimleri ve sağlık, kuruluş 2014[4]
Model barındırma
Bulut, şirket içi veya hibrit

Önce problem, sonra model

Yapay zeka projesi, elinizdeki veriyle çözülebilecek ve sonucu ölçülebilecek bir problemle başlar. İzmir’de bu problemler genellikle üç yerde toplanır: üretim hattındaki kalite, gıdanın tarladan ihracata kadar uğradığı kayıp ve liman ile lojistik operasyonunun planlanması. İzmir Kalkınma Ajansı’nın Bölge Planı, ilin ihracatında tekstil, hazır giyim ve deri ürünlerinin yüzde 13,4 ile ilk sırada, gıda, içecek ve tütün ürünlerinin yüzde 11,7 ile ikinci sırada olduğunu aktarır.

Aynı plan, İzmir’de 5746 sayılı Kanun kapsamında 98 Ar-Ge merkezi bulunduğunu, bu merkezlerin en çok otomotiv yan sanayi, tekstil, elektronik, bilgisayar ve iletişim teknolojileri, yazılım ve makine imalatında yoğunlaştığını belirtir. Yani verisi olan, ölçmeye alışkın ve Ar-Ge kültürü gelişmiş bir sanayi tabanı vardır. Bizim işimiz bu veriyi bir karara ya da otomasyona dönüştürmektir.

İzmir’de yapay zekanın karşılık bulduğu problemler

Her satırda önce ihtiyacı, sonra kullandığımız yaklaşımı yazdık.

  1. 01

    Meyve ve sebzede kaybın yerini bulmak

    Bölge Planı, Kemalpaşa ve Torbalı’daki işleme ve depolama işletmelerinde kaybın miktarını ve aşamasını tespit etmek için tedarik zincirinin dijitalleşmesini öngörür.Ayıklama hattında görüntü sınıflandırma, depo sensör verisiyle bozulma riski tahmini ve parti bazında fire raporu.
  2. 02

    Kumaş, döküm ve parça kusurları

    Tekstil ve otomotiv yan sanayi üreticilerinde kalite kontrol çoğunlukla göz ve örneklemeyle yapılır; kusur kaydı ise hat durduğunda tutulur.Hat üstü kamerayla kusur tespiti, kusur türlerine göre etiketlenmiş bir veri seti ve kalite sistemine otomatik kayıt.
  3. 03

    Liman ve depo planlaması

    Bölge Planı, limanlarda dijitalleşme, yapay zeka ve blokzincir entegrasyonunu içeren Port 4.0 kavramını İzmir’in lojistik gündemine taşır.Geçmiş hareket verisiyle varış ve yoğunluk tahmini, saha ve depo yerleşimi için öneri modelleri, tahmin doğruluğunun sürekli izlenmesi.
  4. 04

    İhracat belgelerini okumak

    Menşe şahadetnamesi, çeki listesi, müşteri şartnamesi ve laboratuvar raporları farklı formatlarda gelir ve çoğu zaman elle karşılaştırılır.Belgelerden alan çıkarımı, siparişle tutarlılık kontrolü ve kaynak göstererek yanıt veren bir RAG asistanı.
  5. 05

    Sağlık ve yaşam bilimleri

    Ege Teknopark 2014’te yaşam bilimleri ve sağlık odağıyla kuruldu; Bölge Planı ise yaşlı bireylerin sağlık verisinin uzaktan izlenmesini destekler.Karar destek ve önceliklendirme modelleri, tanı koymayan ve hekim onayına bağlı akışlar, KVKK’ya uygun veri mimarisi.

Veriniz hazır mı? Dört soru

Veri nerede duruyor?

ERP, MES, kamera kayıtları, depo sensörleri veya e-posta ekleri. Verinin dağınık olması engel değildir, ama ilk iş bir veri envanteri çıkarmaktır.

Etiket var mı?

Kusurlu ürün, bozulan parti veya geciken sevkiyat geçmişte kayda geçmiş mi? Etiket yoksa sınırlı bir etiketleme çalışmasıyla başlamak mümkündür.

Başarı nasıl ölçülecek?

Yakalanan kusur oranı, azalan fire, doğru tahmin edilen yoğunluk: ölçüt pilot başlamadan yazılır ve bir değerlendirme setiyle sınanır.

Model nerede çalışacak?

Fabrika ağı içindeki bir uç sunucuda, şirket içi veri merkezinde ya da AWS, Azure veya GCP üzerinde. Veri gizliliği ve gecikme ihtiyacı bu kararı belirler.

Pilottan üretime

Riskin yüksek olduğu işlerde önce kısa bir kavram kanıtı yaparız: sınırlı bir veriyle modelin işe yarayıp yaramadığını görür, sonucu sizinle birlikte değerlendiririz. Pilot başarılıysa model PyTorch ile geliştirilir ve MLflow ile sürümlenir; eğitim verisi ile canlı veri arasındaki kayma izlenir, performans düştüğünde alarm üretilir.

Canlıya alma erişim kontrolü ve izleme ile yapılır; model bulutta, şirket içinde veya hibrit bir yapıda, gerekirse Kubernetes üzerinde çalışır. Devir teslimde ekibinize modeli yeniden eğitme ve izleme runbook’larını bırakırız. Tüm çalışma ISO/IEC 27001:2022 kapsamındaki bilgi güvenliği yönetimimizle yürür.

İzmir’in yapay zeka ekosistemi ve destekler

Teknopark İzmir, yazılım ekosistemini yapay zeka, makine öğrenmesi, büyük veri analitiği ve siber güvenlik alanlarında çalışan firmalar üzerinden tanımlar ve 250’den fazla Ar-Ge firmasına ev sahipliği yapar. Bölge Planı’na göre İzmir patent üretiminde Türkiye’de üçüncü sıradadır. Bu ortamda bir şirketin üniversite laboratuvarıyla, kendi Ar-Ge merkeziyle ve dışarıdan bir mühendislik ekibiyle aynı projede buluşması olağandır.

Ar-Ge niteliği taşıyan yapay zeka projelerinde TÜBİTAK’ın 1507 KOBİ Ar-Ge Başlangıç Destek Programı ve 1501 Sanayi Ar-Ge Projeleri Destekleme Programı ile İzmir Kalkınma Ajansı’nın çağrıları değerlendirilebilir. Uygunluk ve destek kararı kurumlarındır; biz proje planını, iş paketlerini ve teknik riskleri başvuruya uygun bir dille yazarız.

İzmir’e hizmetimiz Adana ve Ankara TEKMER’deki mühendislik ofislerinden verilir, şehirde kalıcı bir ekibimiz yoktur. Kamera kurulumu, veri toplama veya hat gözlemi için tesisinizde çalışmak gerekiyorsa bu ihtiyaç keşif görüşmesinde konuşulur ve proje planına ayrı bir adım olarak yazılır.

Yapay zeka projesi öncesi İzmir’den gelen sorular

Yaklaşım
01Etiketli verimiz yok, yine de başlayabilir miyiz?

Evet. Çoğu projede ilk aşama, mevcut kayıtlardan küçük ve doğru etiketlenmiş bir set hazırlamaktır. Etiketlemeyi sizin uzmanlarınızla birlikte yapar, modelin bu set üzerindeki sonucuna göre devam kararı veririz.

02Kamera görüntüleri fabrikadan çıkmadan işlenebilir mi?

Evet. Model, tesis ağındaki bir sunucuda veya uç cihazda çalışacak şekilde kurulabilir; merkezi sisteme yalnızca özet sonuçlar gider. Bu seçim gecikme ve veri gizliliği ihtiyacına göre mimari aşamasında yapılır.

03TÜBİTAK destekli bir Ar-Ge projesinde yazılım ortağı olabilir misiniz?

Projenin kurgusuna göre hizmet alımı veya iş birliği yoluyla yer alabiliriz. Hangi giderin desteklenebileceği programın kurallarına bağlıdır; bunu başvuru öncesinde ilgili çağrı metninden birlikte kontrol etmenizi öneririz.

04İzmir’deki tesisimizde veri toplama nasıl yapılır?

Önce mevcut kayıtları uzaktan inceleriz. Yeni kamera veya sensör gerekiyorsa kurulumu sizin ekibiniz ya da tedarikçiniz yapabilir; yerinde destek gerekirse kapsamı keşif görüşmesinde planlanır.

05Pilotun başarılı olduğuna nasıl karar veririz?

Pilot başlamadan önce ölçütü yazarız, örneğin yakalanan kusur oranı veya tahmin hatası. Değerlendirme seti üzerinde bu ölçüt sağlanırsa üretime geçiş planlanır, sağlanmazsa nedeni raporlanır.

İlgili sayfalar

Kaynaklar

  1. 2024-2028 İzmir Bölge Planı (TR31), İzmir Kalkınma Ajansı
  2. Teknopark İzmir ana sayfa, Teknopark İzmir
  3. Teknopark İzmir: Öne çıkan sektörler, Teknopark İzmir
  4. Ege Teknopark üye profili, IASP
  5. 1507 TÜBİTAK KOBİ Ar-Ge Başlangıç Destek Programı, TÜBİTAK
  6. 1501 TÜBİTAK Sanayi Ar-Ge Projeleri Destekleme Programı, TÜBİTAK
  7. Destekler: mali destek, teknik destek ve güdümlü proje programları, İzmir Kalkınma Ajansı

Projenizi anlatın

Sorunu kısaca yazın; 30 dakikalık keşif görüşmesi için bir zaman önerisiyle size dönelim.

Keşif görüşmesi planlayın