# İmalat ve üretim

> İmalatta yapay zeka en çok kalite kontrol, planlama ve belge yoğun işlerde fark yaratır. Corrplus olarak üreticiler için kameradan hata tespit eden görüntü işleme sistemleri, geçmiş satış ve sipariş verisinden talep tahmini, teknik dokümanlardan cevap veren asistanlar ve ERP ile diğer sistemler arasındaki elle veri aktarımını ortadan kaldıran otomasyonlar kuruyoruz.

URL: https://corrplus.net/tr/sektorler/imalat/
Güncellendi: 2026-10-22
Corrplus Ekibi

## Zorluklar

- Görsel kalite kontrol operatörün dikkatine bağlı; vardiya sonunda hata kaçırma riski artıyor.
- Üretim planı geçmiş deneyimle yapılıyor; stok ya fazla kalıyor ya da sipariş bekliyor.
- Satın alma, sipariş ve sevkiyat verisi Excel, ERP ve e-posta arasında elle taşınıyor.
- Makine kılavuzları, prosedürler ve ISO dokümanları arasında aradığını bulmak zaman alıyor.
- Tedarikçi faturaları, irsaliyeler ve sertifikalar elle kontrol ediliyor.

## Kullanım alanları

- **Görüntü işleme ile kalite kontrol**: Hat üzerindeki kameradan çizik, leke, eksik parça gibi hataları işaretleyen, şüpheli ürünü operatöre gösteren sistem.
- **Talep tahmini**: Geçmiş sipariş, mevsimsellik ve kampanya verisinden ürün bazında talep tahmini çıkaran, planlamacıya öneri sunan model.
- **Teknik doküman asistanı**: Bakım kılavuzları, iş talimatları ve kalite prosedürlerinden kaynak göstererek cevap veren, sahada tablet veya telefondan kullanılan asistan.
- **İrsaliye ve fatura eşleştirme**: e-Fatura, e-İrsaliye ve satın alma siparişini karşılaştırıp farkları satın alma ekibine bildiren akış.
- **ERP veri aktarımı**: Bayi siparişlerini, sevkiyat bilgisini ve üretim kayıtlarını Logo, Mikro, Netsis veya SAP Business One'a aktaran n8n veya RPA akışı.

## Üretimde yapay zeka nerede işe yarar?

Fabrikada yapay zekanın en somut faydası, insanın gözünün ve hafızasının yorulduğu yerlerdedir. Hat üzerinde saatlerce aynı ürüne bakan operatör, yüzlerce sayfalık bakım kılavuzunda doğru talimatı arayan teknisyen, haftalık planı geçmiş tecrübeyle yapan planlamacı. Bu üç işin her birine uygun bir araç vardır.

İkinci büyük alan veri taşımadır. Siparişin ERP'ye girilmesi, irsaliyenin faturayla karşılaştırılması ve raporların elle derlenmesi, üretim şirketlerinde ofis tarafının zamanını en çok alan işlerdir. Bunlar genellikle yapay zekaya bile gerek kalmadan, iyi kurulmuş bir otomasyonla çözülür.

Türkiye'deki birçok üretim şirketinde ERP olarak Logo, Mikro, Netsis veya SAP Business One kullanılır; yanında da çok sayıda Excel dosyası yaşar. Bu Excel dosyaları genellikle ERP'nin karşılamadığı bir ihtiyacı gösterir. Otomasyona başlamadan önce bu dosyaların ne işe yaradığını anlamak, hangi sürecin önce ele alınması gerektiğini de ortaya çıkarır.

## Hangi problem, hangi yöntem?

| Problem | Yöntem | Veri kaynağı |
|---|---|---|
| Görsel hata kaçırma | Görüntü işleme ile kalite kontrol | Hat kamerası |
| Fazla stok veya bekleyen sipariş | Talep tahmini modeli | ERP satış ve sipariş geçmişi |
| Talimat ve prosedür arama | RAG doküman asistanı | Kılavuzlar, iş talimatları, ISO dokümanları |
| Fatura ve irsaliye farkları | Belge karşılaştırma akışı | e-Fatura, e-İrsaliye, satın alma siparişi |
| Sistemler arası elle veri girişi | n8n veya RPA akışı | ERP, Excel, e-posta |

Hangi satırdan başlayacağınızı, hatanın maliyeti ve verinin hazır olup olmadığı belirler. Çoğu zaman en hızlı sonuç, belge ve veri aktarımı tarafından gelir; görüntü işleme daha fazla hazırlık ister.

## Nasıl ilerliyoruz?

Fabrikayı ve ofisi birlikte geziyor, bir siparişin girişten sevkiyata kadar izlediği yolu çıkarıyoruz. Ardından elle yapılan adımları ve verinin nerede tutulduğunu listeliyoruz. İlk proje genellikle tek bir hat veya tek bir süreçle sınırlı tutulur; çalıştığı görüldükten sonra genişletilir.

Üretim verisi çoğu zaman ticari sır niteliğindedir. Modellerin yerel sunucuda mı, bulutta mı çalışacağına, hangi verinin dışarı çıkabileceğine tasarım aşamasında birlikte karar veriyoruz. Personel verisi içeren akışlarda KVKK yükümlülüklerini hukuk danışmanınızla birlikte değerlendiriyoruz.

Başlamak için [yapay zeka keşif programı](/tr/yapay-zeka-kesif-programi/) iki haftada önceliklendirilmiş bir liste ve ilk proje için yazılı öneri çıkarır.

## Sık sorulan sorular

### Görüntü işleme için ne kadar veri gerekir?

Hata türüne ve görüntü koşullarına göre değişir. Önce hattınızdan örnek görüntü topluyor, kısa bir deneme ile yeterli olup olmadığını birlikte görüyoruz. Örneği az olan hata türlerinde kararları insan onayıyla ilerleyen bir yaklaşım kuruyoruz.

### Eski makinelerimizden veri alabilir miyiz?

Çoğu zaman evet. PLC, SCADA veya makinenin dışa aktardığı dosyalar kullanılabilir. Hiçbiri yoksa harici sensör veya kamera eklemek bir seçenektir.

### Verimiz fabrikadan çıkmadan çalışabilir mi?

Evet. Görüntü işleme ve dil modelleri yerel sunucuda çalışacak şekilde kurulabilir. Bulut ile yerel arasındaki tercihi tasarım aşamasında maliyet ve güvenlik açısından birlikte değerlendiriyoruz.

### Talep tahmini planlamacının yerini alır mı?

Hayır. Model bir öneri ve güven aralığı sunar. Kampanya, yeni müşteri veya tedarik sorunu gibi modelin bilmediği bilgileri planlamacı ekler ve kararı o verir.