Forkliftler, depo ve üretim operasyonlarının vazgeçilmez bir parçasıdır; ancak çalıştıkları ortamlar yüksek risk taşımaya devam etmektedir. Eurostat verilerine göre taşımacılık ve depolama sektöründe 100.000 çalışan başına 2.366 ölümcül olmayan iş kazası, üretim sektöründe ise 1.687 iş kazası kaydedilmiştir. Bu oranlar, her iki sektörü de görece yüksek kaza oranına sahip alanlar arasında konumlandırmaktadır.

Bu tesislerde forkliftler çoğu zaman yayalar, yükleme ekipleri, depolama rafları ve diğer hareketli ekipmanlarla aynı alanı paylaşır. Yapay zeka destekli video analitiği, bu etkileşimler üzerinde ek bir görünürlük katmanı sağlayabilir ve iş güvenliği ekiplerinin dikkat gerektiren durumları daha hızlı belirlemesine yardımcı olabilir.

Forklift kullanılan alanlar neden daha yakından izlenmelidir?

Depo trafiği nadiren tamamen öngörülebilir bir düzende ilerler. Forkliftler; depolama koridorları, yükleme rampaları, üretim alanları ve sevkiyat bölgeleri arasında hareket ederken çalışanlar da aynı güzergahların birçoğunu kullanır.

Risk özellikle kör noktalar, dar koridorlar, yükleme ve boşaltma alanları veya yaya ve araç yollarının kesiştiği noktalarda artabilir. Geri manevra yapan bir forklift ya da aktif bir yükleme alanına beklenmedik şekilde giren bir çalışan kısa sürede tehlikeli bir durum yaratabilir.

Fiziksel işaretlemeler, bariyerler, aynalar ve çalışan eğitimi temel güvenlik önlemleri olmaya devam etmektedir. Ancak bunlar, tehlikeli davranışların hangi noktalarda tekrarlandığını her zaman gösteremez ve aynı anda tüm operasyon alanlarında görünürlük sağlayamaz.

Video analitiği ek bir güvenlik katmanını nasıl sağlar?

Yapay zeka destekli video analitiği, yaya erişiminin daha yakından izlenmesi gereken önceden tanımlanmış alanların takibini destekleyebilir.

Örneğin kameralar, forklift güzergahlarının yanındaki güvenlik bölgelerini veya yükleme operasyonlarının çevresini izleyebilir ve bir kişi yapılandırılmış kısıtlı alana girdiğinde otomatik olarak olay kaydı oluşturabilir. Böylece operatörler birden fazla kamera görüntüsünü sürekli izlemek yerine doğrudan doğrulama gerektirebilecek durumlara odaklanabilir.

Kaydedilen olaylar, olay incelemelerini de destekleyebilir. Ramak kala, çarpışma veya anlaşmazlık yaşanan bir durum meydana geldiğinde ekipler; kişilerin ve ekipmanların konumlarını anlamak ve tekrarlayan risk alanlarını belirlemek için ilgili görüntüleri inceleyebilir.

Zaman içinde bu görünürlük; yaya güzergahlarının, çalışma bölgelerinin veya operasyonel prosedürlerin yeniden düzenlenip düzenlenmemesi gerektiğinin değerlendirilmesine yardımcı olabilir.

TRASSIR daha güvenli endüstriyel alanları nasıl destekler?

TRASSIR; üretim, depo ve lojistik ortamlarında entegre yapay zeka destekli güvenlik ve video gözetim sistemlerinin teknolojik temelini sağlar.

Forklift trafiğinin bulunduğu alanlarda sinirsel algılama (neuro detection), önceden tanımlanmış güvenlik veya kısıtlı bölgelerin izlenmesini destekleyebilir ve erişimin kontrol edilmesi gereken alanlara giren kişilerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Merkezi video yönetimi ve kayıtlı görüntülerle birlikte kullanıldığında bu yaklaşım; yükleme alanları, üretim bölgeleri, depo güzergahları ve insanların hareketli ekipmanların yakınında çalıştığı diğer noktalarda görünürlüğü artırabilir.

Buna güncel bir örnek, Türkiye’de 10.000 m² üretim tesisi işleten mühendislik ve üretim şirketi Altınyıldız A.Ş.’dir. TRASSIR, şirketin mevcut kamera altyapısını yapay zeka tabanlı bölge izleme özellikleriyle geliştirdi. Bir kişi belirlenen kısıtlı alana girdiğinde sistem otomatik olarak olay kaydı oluşturabilmekte ve bağlı hoparlörler üzerinden sesli uyarıyı etkinleştirebilmektedir.

Bu proje doğrudan forklift güvenliğinden ziyade çevre ve kısıtlı alan kontrolüne odaklanmış olsa da aynı ilke endüstriyel trafik alanları için de geçerlidir: Video analitiği tanımlanmış bölgeleri sürekli izleyebilir ve potansiyel olarak güvensiz yaya erişimine dikkat çekebilir.

Hareketli ekipmanların çevresinde daha güçlü görünürlük oluşturmak

Forklift güvenliği yalnızca aracın kendisini izlemekle sınırlı değildir; aynı zamanda insanların aktif malzeme taşıma alanlarının çevresinde nasıl hareket ettiğini anlamayı da gerektirir.

Endüstriyel tesisler; fiziksel güvenlik önlemlerini yapay zeka destekli bölge izleme ve taranabilir video ile birleştirerek denetimi güçlendirebilir, olayları daha hızlı inceleyebilir ve yaya ile ekipman hareketlerinin daha iyi ayrıştırılması gereken alanları belirleyebilir.

Çözüm sağlayıcılar açısından bu durum, mevcut video altyapısına akıllı güvenlik izleme yetenekleri eklemek ve müşterilerin daha güvenli depo ile üretim ortamları oluşturmasına yardımcı olmak için önemli bir fırsat yaratmaktadır.