Akıllandığı iddia edilen depolar, iş emniyeti ile ilgili sorunları azaltır mı?

İş kazası, 12 yılda Türkiye genelinde 4 kat artarken depolarda 8 kat artmış (1). İş kazası ve iş emniyeti ile ilgili sorunlar, niçin artıyor? Oysa yıllardır yasal mevzuat ve iş emniyeti uzmanları var. Peki eksik olan nedir? Akıllanan (!) veya akıllandığı iddia edilen depolar, iş emniyeti ile ilgili sorunları ve tabii ki kazaları azaltır mı?

İş emniyeti için eksik olan, şirketin bütün yöneticilerinde ve çalışanlarında iş emniyeti kültürünün olmamasıdır. İş emniyeti, sadece depolarda değil şirketin bütünde iş emniyeti kültürü olursa sağlanır. Şirkette ve depoda iş emniyeti kültürü yoksa hiçbir iş emniyeti uygulaması, başarılı olamaz ve iş kazası sürekli artar.

Sosyal medyada (2) yayınlandığı için rahatlıkla söyleyebilirim. Bir Bakan, 19 Temmuz 2022 tarihinde Adana’da sitrik asit üretimi yapan fabrikayı ziyaretinde (3) fabrikanın deposunda forklift kullanıyordu ve bir sürü insan bir iki metre mesafede onu izleyerek alkışlıyordu.

Depolarda forklift, RT, VNA gibi taşıma ekipmanları, konveyör ve sorter gibi taşıma bantları, AS/RS gibi yatay veya dikey hareket eden vinç ve mekikleri olan raf sistemleri, Carousel raf sistemleri kullanılıyor. Son zamanlarda bunlara AMR ve AGV gibi otonom araçlar ve robotik ekipmanlar da ekleniyor.

Ekipmanlar, depolarda operasyonun hızını ve verimliliğini artırırken “insan–makine ve makine–makine” etkileşiminden doğan operasyonel riskleri de arttırıyor.

Geleneksel iş emniyeti yaklaşımı, çoğunlukla fiziksel bariyerler, işaretlemeler, tabelalar, hız limitleri, periyodik bakım ve eğitimlerine dayanırken; yapay zekâ (AI) ile iş emniyeti “proaktif” ve “öngörücü (kestirimci)” yapıya dönüşebilir. Peki AI, doğal zekânın yani insanların yapamadığını (beceremediğini) yapabilir (becerebilir) mi? AI, depolarda iş emniyeti sorunlarını (kaza) azaltabilir ve sıfırlayabilir mi? İş emniyeti kültürü, şirkette ve depoda yoksa yapay zekâ bile zorlanır mı?

Depoların akıllanması (otomasyon, dijitalleşme, robotik sistemler, AI kullanımı) artması, operasyonun hızını ve verimliliğini arttırırken beraberinde yeni riskleri de getirmektedir. Yukarıda sayılan ekipmanlar, artık depo operasyonlarının önemli bir parçasıdır. Bu nedenle iş emniyeti, yalnızca çalışanların sağlığı açısından değil ekipmanların sürekli çalışabilirliği, operasyonun  sürekliliği ve siber güvenlik açısından da ele alınmalıdır.

Yapay zekâ, geleneksel yaklaşımda çoğunlukla olay gerçekleştikten sonra devreye giren “reaktif” risk yönetimi anlayışının “proaktif” ve “öngörücü” bir yapıya dönüşmesini sağlayabilir.

Yapay zekâ destekli akıllı depolar, başta depolarda çalışanların sağlığını ve deponun genelindeki iş emniyetini sağlayabilir.

Etkileşim …  “insan–makine” ve “makine–makine”

Depolardaki en önemli tehlike, forkliftler ve diğer hareketli ekipmanlarla çalışanların aynı alanları paylaşması sonucunda olası ekipmanın ekipmana, ekipmanın insana, insanın ekipmana çarpmasıdır. İnsan hatası, özellikle kör noktalar, raf araları, yükleme/boşaltma alanları ve yoğun trafik bulunan bölgelerde ciddi kazalara yol açabilir. Bu tehlikelere ilaveten forklift ve diğer ekipmanlar, depoda raf sistemine çarpabilir, depo duvarına çarpabilir, sürüşte iken devrilebilir, rampadan düşebilir.

• Kamera, sensör ve yapay zekâ tabanlı görüntü işleme teknolojileri, forkliftlerin çevresindeki insanlar, diğer araçları ve engelleri gerçek zamanlı tespit edilebilir. Yapay zekâ destekli WMS ve WCS sistemi, kısaca sistem, yakınlaşma durumunda sürücüyü ve depocuyu uyarırken aracın hızını azaltır veya  durdurur.
• Örneğin “yayayla çarpışma, devrilme, ekipmanla çarpışma” gibi tehlikeler, AI destekli örneğin “kamera, sensör esaslı güvenli alan analizi, görüntü işleme, yaya algılama, hız analizi, dinamik rota, engel tanıma” sayesinde örneğin otomatik uyarı, gerçek zamanlı rota değiştirme, hız azaltma gibi anlık tedbirler alabilir.
• AMR ve AGV, insan hareketin ve diğer ekipmanların hareketini algılayarak güzergâhını değiştirerek veya yavaşlayarak olası çarpışmayı önleyebilir. Böylece iş emniyeti, yalnızca fiziksel bariyerlere ve sabit rotalara bağlı olmaktan çıkarak değişen depo koşullarına uyum sağlayabilen dinamik bir yapıya dönüşür.
• Forkliftler, örneğin kamera, sensör ve yapay zekâ tabanlı görüntü işleme sistemleri ile çevresindeki çalışanları, diğer ekipmanları ve engelleri gerçek zamanlı algılayabilir. Sistem, bu durumda yalnızca operatörü uyarmakla kalmayıp risk seviyesine göre forkliftin hızını otomatik düşürebilir (gerekirse durdurabilir) Depodaki kör noktalar, kavşaklar ve yoğun yaya trafiğinin bulunduğu bölgeler, dinamik olarak izlenebilir.
• Akıllı konveyör, konveyör bandına eşarbı ile yaklaşan çalışanı uyarabilir (depoda eşarbı takılan depo çalışanını gördüm).

Ramak Kala …

Geleneksel sistemlerde “ramak kala” olaylarının önemli bir bölümü raporlanmayabilir. Yapay zekânın önemli kullanım alanlarından biri de henüz kazaya dönüşmemiş riskli durumların, yani “ramak kala” olayların tespit edilmesidir.

Yapay zekâ destekli kamera ve analiz sistemleri ise forkliftin bir çalışana tehlikeli şekilde yaklaşmasını, hız sınırının aşılmasını, uygunsuz güzergâh kullanılmasını veya belirli bölgelerde tekrarlanan riskli hareketi otomatik olarak belirleyebilir. Bu verilerin otomatik olarak analiz edilmesiyle depo içerisinde bir dinamik risk haritası oluşturulabilir. Örneğin; Belirli bir kavşakta sürekli forklift–yaya yakınlaşmaları yaşanıyorsa sistem, henüz bir kaza meydana gelmeden bu alanın yüksek riskli olduğunu gösterebilir. Yönetim de trafik akışını değiştirmek, yaya yolunu ayırmak gibi önleyici aksiyonlar alabilir. Depo genelindeki ramak kala olaylar, AI destekli örneğin “ örneğin kamera ve hareket analiz” ile riskli bölgeler, anlık revize edilebilir.

Depocunun kolundaki akıllı saat, depocunun olası yorgunluğu veya örneğin şeker hastalığı etkisiyle bayılma olasılığı için depocuyu ve yöneticisini uyarabilir.

Ekipmanların durumu … ekipmanların sürekli çalışabilirliği ve operasyonun durmadan sürekliliği

Ekipman arızaları, hem çalışanların sağlığı hem de operasyon sürekliliği açısından önemli risk oluşturur.

Sıcaklık, titreşim, enerji tüketimi, çalışma süresi, mekanik arıza, hata kayıtları, bant hareketleri, konveyörlerdeki sıkışma ve sensör verileri, depoda çalışan ekipmanlardan anlık toplanabilir. Yapay zekâ, toplanan verilerdeki anormallikleri analiz ederek bir ekipmanın arızalanma ihtimalini önceden tahmin edebilir. Böylece bakım faaliyetleri, yalnızca belirli periyotlara veya ekipmanın arızalanmasına bağlı olmaktan çıkar. Kestirimci bakım (predictive maintenance) sayesinde olası arızalara daha erken müdahale edilerek plansız duruş, ekipman hasarı ve arıza kaynaklı iş emniyeti riskleri azaltılabilir. Bu kestirimci bakım yaklaşımı, yalnızca plansız duruşları azaltmakla kalmaz; ekipman arızasından kaynaklanabilecek yaralanma, yangın veya ürün hasarı gibi risklerin de önüne geçilmesine yardımcı olur. Örneğin AI destekli sensör verisi ve anomali analizi, “sıkışma, mekanik arıza” gibi tehlikeler için arıza öncesi uyarı vererek plansız duruşlar ı azaltılabilir.

Siber Güvenlik … yetkisiz erişim veya siber saldırı

Akıllı depoların gelişmesiyle birlikte, iş emniyeti için siber güvenlik ortaya çıkıyor.

Akıllanan ekipmanlar, giderek daha fazla birbirleriyle ve WMS / WCS gibi merkezi sistemlerle bağlantılı çalışıyor. Bu bağlantı, veri paylaşımını ve otomasyonu mümkün kılarken potansiyel saldırı yüzeyi yaratıyor;  Bu bağlantı, operasyonu akıllı hale getirirken olası siber saldırının etkisiyle ekipman aniden durarak hasara / kazaya yol açabilir.

Depolarda kullanılan internet veya yerel ağ bağlantılı forkliftler, AMR/AGV’ler, robotik sistemler, konveyörler ve IoT sensörleri, operasyonel hızı ve verimliliği artırırken iş emniyeti açığı da yaratıyor. Bu ekipmanlara yönelik yetkisiz erişim veya siber saldırılar; ekipmanın durmasına ve devre dışı kalmasına, yanlış veri üretmesine veya operasyonun kesintiye uğramasına neden olabilir. Bağlantılı bir ekipmana veya kontrol sistemine yetkisiz erişim sağlanması; hem bu ekipmanın  hem de bağlantılı olduğu diğer ekipmanların devre dışı bırakılması, sensör verilerinin değiştirilmesi, sistemlerin yanlış çalışması veya operasyonun kesintiye uğraması gibi sonuçlara neden olabilir.

Fiziksel hareket gerçekleştiren akıllı ekipmanlar için siber güvenlik problemi, yalnızca veri güvenliği sorunu değil depocuların, depodaki malların ve deponun fiziksel güvenliğini etkileyen operasyonel riske dönüşür. Akıllı depolarda “safety (iş emniyeti)” ve “cyber security (siber güvenlik)” birbirinden bağımsız iki alan olarak değerlendirilmemelidir. Ağ segmentasyonu, erişim yetkilendirmesi, cihaz kimlik doğrulaması, yazılım güncellemeleri ve anormal cihaz davranışlarının izlenmesi gibi siber güvenlik önlemleri, operasyonel risk yönetiminin bir parçası haline gelmektedir.

Saldırganın bir otonom cihazın veya kontrol sisteminin ağına erişmesi, örneğin ekipmanını bozabilir, yanlış komutlar oluşturabilir, sensör verilerini manipüle edebilir veya sistemi devre dışı bırakabilir. Bunun sonuçları, yalnızca veri kaybı değildir operasyon durabilir, ürünler zarar görebilir, ekipmanlar çarpışabilir ve çalışan sağlığı tehlikeye girebilir. AI, bir taraftan iş emniyetini artırırken, diğer taraftan depodaki bağlantılı cihaz ve sistem sayısı arttıkça saldırı yüzeyi de genişleyebilir. Dolayısıyla akıllı depoda “safety” ile “cyber security”, artık birbirinden tamamen ayrı düşünülemez.

Peki iş emniyeti kültürü!

İş emniyeti için en önemli problem, şirketin bütün yöneticilerinde ve çalışanlarında iş emniyeti kültürünün olmamasıdır. İş emniyeti, sadece depolarda değil şirketin bütünde iş emniyeti kültürü olursa sağlanır. Şirkette ve depoda iş emniyeti kültürü yoksa hiçbir iş emniyeti uygulaması, başarılı olamaz ve iş kazası gibi olumsuz sonuçlar sürekli artar. Örneğin çalışanların kurallara uymaması, eğitim yetersizliği veya ekipman takibi vb. ayrıca yöneticilerin de vurdum duymazlığı …

1. Çalışanların Kurallara Uymaması: Çalışanların kuralları çiğnemesinin arkasında genellikle “Bana bir şey olmaz” algısı veya kuralların işi yavaşlattığı düşüncesi yatar. Yapay zekâ, burada polisiye bir denetim aracı olarak değil, anlık geri bildirim ve alışkanlık kazandırma aracı olarak konumlandırılmalıdır.

• Yapay zekâ destekli kamera analitiği (Computer Vision): Mevcut güvenlik kameralarına entegre edilen yapay zeka yazılımları, çalışanların baret, yelek, emniyet kemeri gibi Kişisel Koruyucu Donanım takıp takmadığını anlık olarak tarar.
• Ceza yerine “Dürtme”: Yapay zekâ, ihlali tespit ettiğinde doğrudan yöneticiye şikâyet etmek yerine çalışanın yakınındaki bir ekrana veya akıllı saatine “Lütfen baretinizi takınız” uyarısı gönderir. Bu, çalışana kuralları hatırlatır ve yöneticiden baskı görmeden kendi davranışını düzeltme şansı verir.
• IoT ve Akıllı Ekipmanlar: Forkliftlere veya tehlikeli makinelere yerleştirilen yapay zekâ sensörleri, çalışan yaklaşım mesafelerini ölçer. Çalışan kör noktaya girdiğinde iş makinesini otomatik olarak yavaşlatır veya durdurur. Yani insan, hata yapsa bile yapay zekâ, olası kazayı engeller.

2. Eğitim Yetersizliği ve Unutkanlık: Yılda bir kez yapılan, saatlerce süren teorik slayt gösterileri eğitim yetersizliğini çözmez. Yapay zekâ, eğitimi “yaşayan ve kişiselleştirilmiş” bir sürece dönüştürür.

• Mikro öğrenme ve yapay zekâ koçluğu: Yapay zekâ, çalışanın sahadaki davranış geçmişine bakar. Örneğin, son bir ayda sürekli yüksekte çalışma kurallarını ihlal etme eğiliminde olan bir çalışanın telefonuna veya paneline, işe başlamadan önce 1 dakikalık “Yüksekte Çalışma” videosu veya mini testi gönderir.
• Üretken yapay zekâ ile anında soru-cevap: Depocu, kararsız kaldığında (örneğin: “Bu kimyasalı nasıl imha etmeliyim?”), yapay zekâ destekli bir sesli asistan veya WhatsApp botu aracılığıyla şirketin İSG prosedürlerine anında ulaşır ve kendi dilinde net cevaplar alır.

3. Yöneticilerin vurdumduymazlığı ve ilgisizliği: Yöneticilerin vurdumduymazlığının arkasında genelde “veri eksikliği”, “bana sorumluluk gelmez” rahatlığı veya üretim baskısı (hızın iş emniyetinin önüne geçmesi) yatar. Yapay zekâ, yöneticilerin bu konudaki bahanelerini ortadan kaldırır. Örneğin

• Risk skorları (Dashboard): Yapay zekâ, sahadaki tüm ihlalleri, ramak kala olaylarını ve ekipman arızalarını analiz ederek bölümlere göre bir “Risk Skoru” çıkarır. Depo müdürünün ekranına her sabah ” mal kabul rampasında dün kaza olma ihtimali %82’ye yükseldi.” raporu gelebilir. Bu aşamadan sonra hiçbir yönetici “Haberim yoktu” diyerek vurdumduymazlık yapamaz.
• Maliyet Skoru: Yapay zekâ, olası ramak kala olayların şirkete/depoya olası iş gücü kaybı, tazminat ve duruş süresi maliyetlerini finansal olarak raporlar. İş emniyetinin bir “masraf” değil, aslında geliri ve kârlılığı koruyan bir unsur olduğunu gören yöneticinin bakış açısı değişir.
• Sorumluluk dağıtımı ve otomatik Görevlendirme: Yapay zeka, Sahada bir risk tespit edildiğinde (örneğin arızalı bir yangın kapısı) bakım yöneticisine otomatik iş emri açar. İş emri tamamlanana kadar sistem yöneticiyi uyarır ve süreyi aşarsa bir üst amire durumu raporlar. Bu da yöneticiyi proaktif olmaya zorlar.

Geleneksel iş emniyeti vs. yapay zekâ destekli iş emniyeti

Bütün bu uygulamaların ortak noktası, “risk yönetimi” yaklaşımını değiştirmesidir.

Geleneksel yaklaşım, büyük çoğunlukla “Kaza / Arıza → İnceleme → Nedenin belirlenmesi → Önlem alınması” şeklinde işlerken, yapay zekâ destekli yaklaşım ise “Veri → Anormallik veya riskin tespiti → Tahmin → Erken müdahale → Olayın önlenmesi” şeklinde çalışabilir.

Depo genelinde toplanan veriler, tek bir AI destekli risk yönetim platformunda birleştirilebilir. Forkliftlerin hızları ve rotaları, ramak kala olaylar, yaya hareketleri, AMR trafiği, ekipman arızaları ve geçmiş kazalar birlikte analiz edildiğinde sistem depo içerisinde sürekli güncellenen bir risk haritası oluşturabilir. Örneğin belirli bir koridorda son bir ay içerisinde forklift–yaya yakınlaşmalarının arttığını tespit ederek henüz bir kaza gerçekleşmeden yönetime uyarı verebilir.

Geleneksel yaklaşımı, büyük çoğunlukla “Kaza → İnceleme → Önlem” iken Yapay zekâ destekli yaklaşım ise “Veri → Riskin erken tespiti → Müdahale → Kazanın önlenmesi” olabilir.

Depo yönetim sistemleri; forklift hareketi, çalışan konumu, AMR trafiği, ekipman sensörü, bakım kayıtları, ramak kala olaylar ve siber güvenlik uyarıları gibi farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir risk yönetim platformunda birleştirebilir. Böylece yapay zekânın operasyonel risk yönetimindeki temel görevi, yalnızca meydana gelen olayları kayıt altına almak değil henüz kazaya, arızaya veya operasyonel kesintiye dönüşmemiş risk sinyallerini tespit etmek olacaktır.

Sonuç olarak akıllı depolarda iş emniyeti kavramı, giderek genişlemektedir. Çalışanın sağlığı, ekipmanın durumu, kestirimci bakım ve siber güvenlik, artık aynı operasyonel risk ekosisteminin parçasıdır. Yapay zekâ ise bu farklı risk kaynaklarını birlikte değerlendirerek depo için iş emniyetini reaktif bir yapıdan proaktif ve öngörücü bir risk yönetimi modeline dönüşmesini sağlayabilir.

Dikkat…%100 iş emniyeti, yapay zekâ destekli otonom ekipmanlarla bile sağlayamaz. Deponun yerleşimi bile önemlidir …. diyerek kuyuya bir taş daha atalım.

Son olarak Atatürk’ün “Ben, bir işte nasıl başarılı olacağımı düşünmem; o işe neler engel olur, diye düşünürüm. Engelleri kaldırdım mı, iş kendi kendine yürür.” sözü (4) ile bitirmek isterim. Bence her şeyi özetleyen bu söz, onun her sözü gibi yol göstericidir.

(1) SGK İstatistik Yıllıkları, 4-1/A kapsamında İş Kazası ve Meslek Hastalığı İstatistikleri, 2013-2025, 2013 yılında 1.572 kişi ve 2025 yılında 12.525 kişi. NOT: 2025 yılında 2024 yılına göre azalma olması, güzel ve umarım böyle devam eder. Detaylı veri için meraklısı, https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7503718381951401984/ linkine bakabilir.

(2) https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:ugcPost:6955102557631332354/

(2) https://x.com/varank/status/1549336760815075328?s=20

(2) https://www.facebook.com/varank/videos/729083298175709

(3) https://www.aa.com.tr/tr/ekonomi/turkiyeden-90-ulkeye-sitrik-asit-ihracati/2639961

(4) https://atam.gov.tr/basari-ve-basari-yolu/ (Hasan Rıza Soyak, Yakınlarından Hatıralar, 1955, s.10)

AMR (Autonomous Mobile Robot) ve AGV (Automated Guided Vehicle)

WMS (Warehouse Management System): WMS, stok verilerini yönetir (envanter yönetimi), ürünleri mal kabulden sevkiyata kadar takip eder; iş gücünün görevlerini koordine eder.

WCS (Warehouse Control System): WCS, konveyörler, ayırıcılar (sorter), vinçler ve otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV) gibi fiziksel donanımları yönlendirerek gerçek zamanlı ekipman kontrolü sağlar.

Güvenlik (safety), kazara veya kasıtsız meydana gelen zararlara karşı koruma sağlarken, güvenlik (security), kasıtlı veya kötü niyetli tehditlere karşı koruma sağlar. Türkçede her iki kelime de genellikle “güvenlik” olarak karşılık bulsa da aralarındaki temel farkı: Safety (İş Sağlığı/İş Emniyet): Kaza, hata veya doğa kaynaklı afetler gibi “kasıtsız” unsurlardan “korunmayı” ifade eder (emniyet kemeri takmak, baret giymek). Security (Güvenlik/Asayiş): Hırsızlık, saldırı veya siber saldırı gibi “kasıtlı ve kötü niyetli” tehditlerden “korunmayı” ifade eder (şifre kullanmak, kapıyı kilitlemek, siber güvenlik).

NOT: Bu yazımla ilgili olabilecek Genisys (Skynet) yazımı okumanızı tavsiye ederim. https://www.o2lc.com/genisys-skynet/