Otomotiv Analizi
DNAEksper
ECU yazılım dosyalarını analiz edip yapılandırılmış ekspertiz raporu üreten sistem.
AnalizBütünlükRapor
OtomatikDosya analizi
HashBütünlük
WebhookRapor teslimi
Yapay Zekâ
Yapay Zekâ Mühendisliği
Demoda kalmayan yapay zekâ: önce iyileşecek kararı ve nasıl ölçüleceğini tanımlar, sonra modeli kurarız.
Makine ÖğrenmesiÖngörücü AnalitikMLOps ve Model OperasyonuÜretken Yapay ZekâGörüntü İşlemeDoğal Dil ve LLM Entegrasyonu
Yapay zekâ projelerinin çoğu demoda kalır çünkü modelden önce problemin tanımı, veriden önce operasyonun gerçeği ele alınmaz. Biz işin tersinden başlıyoruz: hangi kararı iyileştireceğiz, bu karar hangi veriyle beslenir, sonuç nasıl ölçülür.
Model geliştirmenin yanında modelin yaşadığı ortamı da kuruyoruz: veri hattı, sürüm yönetimi, izleme ve geri besleme. Üretime çıkmayan model iş değeri üretmez.
Nasıl çalışıyoruz
Kullanım senaryosu keşfiYapay zekânın gerçekten fark yaratacağı kararların belirlenmesi.
Veri hazırlığıKaynakların birleştirilmesi, temizlik ve etiketleme süreci.
Model geliştirmeDoğruluk kadar açıklanabilirlik ve maliyet gözetilerek model seçimi.
Üretime almaServisleştirme, sürüm yönetimi ve geri dönüş planı.
İzlemeModel kaymasının, doğruluk düşüşünün ve maliyetin takibi.
Kurum içi yetkinlikEkibin sistemi devralabilmesi için aktarım ve eğitim.
Neler teslim ediyoruz
- ✓Kullanım senaryosunu ve başarı ölçütünü tanımlayan keşif raporu
- ✓Veri değerlendirmesi: ne var, ne eksik, ne kadar temiz
- ✓Basit bir temel çizgiyle karşılaştırılmış çalışan model
- ✓Servisleştirilmiş model ve sürüm yönetimi
- ✓Başarım izleme panosu ve alarm kuralları
- ✓Ekibinize aktarım belgesi ve eğitim
Nasıl ilerliyoruz
1 · Karar noktasıModelin hangi kararı besleyeceği ve hatanın maliyeti yazılır.
2 · Veri değerlendirmesiGeçmiş veri, etiket ve kalite gerçekçi biçimde ölçülür.
3 · Temel çizgi ve modelBasit bir kuralı geçemeyen model üretime alınmaz.
4 · Üretime almaİnsan onayıyla, sınırlı kapsamda devreye alma.
5 · İzleme ve devirBaşarım izlenir, yeniden eğitim rutine bağlanır, ekibiniz devralır.
Doğru seçim olduğu durumlar
- Tekrarlayan ve hacimli bir kararın daha hızlı ya da daha tutarlı verilmesi gerekiyorsa
- Belge, e-posta veya görüntü gibi yapılandırılmamış veriden bilgi çıkarılacaksa
- Geçmişte yeterli örneği olan bir olay — arıza, iade, gecikme — önceden sezilmek isteniyorsa
Doğru seçim olmadığı durumlar
- Basit bir kural ya da rapor aynı sonucu veriyorsa
- Karar için yeterli geçmiş veri yoksa ve toplanması da mümkün değilse
- Hatanın bedeli yüksek olup insan onayı noktası kurulamıyorsa
Bu hizmette kullandığımız ürünler
Bakım ve Varlık Yönetimi
Bainten
Ekipman, bakım planı ve arıza geçmişini tek yerde toplayan bakım yönetimi.
Bakım Planıİş EmriVarlık
PeriyodikBakım
MobilSaha girişi
BarkodVarlık takibi
Endüstriyel Operasyon
Bella SCADA
Kritik altyapı için tarayıcıdan çalışan gerçek zamanlı izleme ve kontrol.
İzlemeKontrolAlarm
OPC UAProtokol
ModbusSaha bağlantısı
Webİstemcisiz
İlgili çözümler
Sık sorulanlar
Verimiz az, yine de başlayabilir miyiz?+
Veri değerlendirmesi adımı tam olarak bunu ölçüyor. Yetersizse ya veri toplamaya dönük bir ilk faz öneriyoruz ya da yapay zekâ yerine kural tabanlı bir çözümün yeterli olduğunu açıkça söylüyoruz.
Dış yapay zekâ servislerine veri gönderiliyor mu?+
Proje başında yazılı olarak belirleniyor. Verinin dışarı çıkmaması gereken işlerde şirket içinde çalışan modeller kullanılıyor.
Proje ne kadar sürer?+
Kapsama ve verinin durumuna bağlı. Takvimi veri değerlendirmesinden sonra, gerekçesiyle birlikte yazılı olarak veriyoruz.
Modeli kendi ekibimiz yönetebilir mi?+
Hedefimiz bu. Veri hattı, model sürümleri ve izleme kuralları belgelenerek devrediliyor.
Diğer hizmetler
Yapay Zekâ Mühendisliği için ilk adımı atalım.
Kısa bir keşif görüşmesinde ihtiyacınızı dinleyip kapsamı ve yaklaşımı yazılı olarak paylaşalım.