Yapay Zekâ Destekli Denetim Sistemleri

İş Güvenliğinde Yeni Çağ: Veri Odaklı, Proaktif ve Akıllı Denetim

Yapay zekâ (YZ) destekli denetim sistemleri, kamera, sensör, drone ve veri analitiği gibi teknolojileri birleştirerek iş sahasındaki riskleri gerçek zamanlı izleyen ve uygunsuzlukları önceden tespit eden dijital güvenlik çözümleridir.
Bu sistemler, klasik denetim süreçlerini tamamlar; gözden kaçabilecek riskleri algoritmik analizlerle yakalayarak iş kazalarını azaltır.

Yapay Zekâ İş Güvenliğinde Nasıl Kullanılır?

1. Bilgisayarlı Görü ile KKD Takibi

Bilgisayarlı görü (Computer Vision) teknolojisi, kamera görüntülerini analiz ederek baret, gözlük, yelek gibi kişisel koruyucu donanımın (KKD) takılı olup olmadığını algılar.
Yeni nesil sistemler;

  • Baret ve yelek tespiti,

  • Forklift–yaya mesafesi kontrolü,

  • Yasak bölge ihlali uyarısı gibi kritik analizleri anında yapabiliyor.

2024 – 2025 yıllarına ait sistematik incelemeler, CV tabanlı KKD uygulamalarının yüksek doğruluk oranına ulaştığını ancak saha koşullarında (ışık, görüş açısı, kir gibi faktörler) yeniden kalibrasyon gerektirdiğini gösteriyor.

2. IoT Sensörleri ve Kestirimci Analitik

Sensörlerden gelen titreşim, sıcaklık, gaz yoğunluğu veya akım verileri yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek ekipman arızaları ve kaza riskleri önceden tahmin edilir.
Amerikan Ulusal Güvenlik Konseyi (NSC) raporlarına göre, veri bilimiyle entegre EHS programları kaza öncesi uyarı sistemlerinde %30’a varan başarı sağlamıştır.

IoT sensörleri, “Internet of Things” yani Nesnelerin İnterneti kavramının temel bileşenleridir. Çevredeki fiziksel verileri (ısı, nem, gaz, titreşim, basınç, hareket, konum vb.) algılayıp bunları internet üzerinden ileten akıllı sensörlerdir.

Daha fazla bilgi için bu makalemize de göz atabilirsiniz:

"İş Güvenliği Perspektifinden IoT Sensörlerinin Önemi"

3. Drone ve Termal Görsel Denetimler

Yüksekte ya da dar alanlarda riskli kontrolleri yapay zekâ destekli drone’lar üstleniyor.
Termal kameralar sayesinde gaz kaçağı, ısı anomalisi veya izolasyon bozukluğu gibi riskler erken aşamada tespit ediliyor.
Bu yöntem, çalışanların tehlikeli bölgelerde bulunma süresini %40’a kadar azaltabiliyor.

4. Doğal Dil İşleme (NLP) ile Rapor Analizi

Denetim formları, kaza raporları ve ramak kala kayıtları NLP algoritmalarıyla incelenerek tekrarlayan risk kalıpları tespit edilir.
Böylece “öğrenen bir iş güvenliği kültürü” oluşur ve önleyici aksiyonlar daha hızlı alınır.

Dünya Çapında Kullanım Alanları

Uygulama Kullanım Alanı Kanıtlanan Fayda
KKD Takibi İnşaat, üretim, liman sahaları Gerçek zamanlı uygunsuzluk tespiti
Drone Denetimi Enerji, petrokimya Çalışan maruziyetinde azalma
Kestirimci Bakım Sanayi, lojistik Arıza ve kaza öncesi uyarı
NLP Analitiği İş güvenliği raporları Tekrarlayan risklerin azalması

Bu uygulamalar, “Safety 4.0” yaklaşımının temel bileşenleri olarak değerlendiriliyor.

Yasal Çerçeve: AB Yapay Zekâ Yasası ve Türkiye

Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası (AI Act), 2025 – 2026 döneminde kademeli olarak yürürlüğe girecek.
Bu yasa, işyerinde YZ kullanımını “yüksek riskli sistemler” sınıfına alıyor ve şu ilkelere bağlıyor:

  • Amaç Sınırlaması: YZ yalnızca güvenlik amaçlı kullanılabilir.

  • Veri Minimizasyonu: Kişisel veriler gereksiz şekilde işlenemez.

  • İnsan Gözetimi: Nihai karar insan tarafından verilmelidir.

  • Şeffaflık: Çalışanlara YZ’nin ne yaptığı açık şekilde bildirilmelidir.

Türkiye’de de İSG Kanunu’nun 6331 sayılı maddesi ve Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) çerçevesinde, YZ tabanlı izleme uygulamaları benzer şeffaflık ilkelerine tabidir.

İş Güvenliği Denetimlerinde YZ Entegrasyonu İçin Adımlar

1. Pilot Uygulama Başlatın

Küçük bir üretim hattında ya da liman alanında pilot kamera/sensör ağı kurarak model doğruluğunu ölçün.
İlk hedef, yalancı alarm oranını %10’un altına indirmektir.

2. Çoklu Sensör Entegrasyonu

Tek kamera yerine, kamera + LiDAR + RFID verilerini birleştirin.
Bu yaklaşım, algoritmanın doğruluk oranını %90’ın üzerine çıkarır.

3. İnsan Onay Döngüsü

Her kritik uyarı öncesinde “insan onaylı filtre” oluşturun.
Bu, hem etik hem de hukuki uyumluluğu sağlar.

4. Veri Yönetişimi ve Eğitim

Çalışanlara YZ’nin amacını, işleyişini ve veri mahremiyetini açıklayan kısa farkındalık eğitimleri verin.
Böylece “izlenme korkusu” yerine “güvenlik kültürü” oluşur.

Ölçülebilir Kazanımlar

  • Kaza sıklık oranında %25 azalma

  • Forklift–yaya temas vaka sayısında %40 azalma

  • Ramak kala bildirimlerinde %60 artış

  • Bakım planlama isabetinde %35 artış

Bu veriler, yapay zekâ denetim sistemlerinin yalnızca teknolojik yatırım değil, aynı zamanda “ekonomik verimlilik” unsuru olduğunu gösteriyor.

2025 ve Sonrası: Yapay Zekâ ile Sıfır Kaza Hedefi

Yakın gelecekte yapay zekâ tabanlı denetim sistemlerinin öncelikli gelişim alanları:

  • Açıklanabilir YZ (XAI): Algoritmanın neden uyarı verdiğini açıklayabilen şeffaf modeller.

  • Federatif Öğrenme: Veri paylaşmadan kolektif model eğitimi.

  • Drone + Termal + CV füzyonu: Karma veriyle daha az yanlış pozitif sonuçlar.

  • Gerçek Zamanlı Risk Haritaları: Saha için anlık “tehlike ısı haritaları”.

Sonuç: Teknoloji + İnsan + Kültür

Yapay zekâ destekli denetim sistemleri, insanı dışlayan değil, güçlendiren çözümlerdir.
İş güvenliğinde başarı; doğru veri, etik uyum ve sürekli eğitim üçgeninde mümkündür.
An Kar İş Güvenliği olarak vizyonumuz, teknolojiyi insan güvenliğini artıran bir kültürle birleştirerek “sıfır kaza” hedefine ulaşmaktır.

Anahtar Kelime Odakları

yapay zekâ denetim sistemleri, iş güvenliği yapay zekâ, PPE takip sistemi, drone denetimi, kestirimci bakım, Safety 4.0, iş sağlığı ve güvenliği teknolojileri, AI Act Türkiye, endüstri 4.0 ve İSG