Lojistik Alanında İş Kazaları ve Yapay Zeka ile Önleme Yöntemleri

Fabrika ve depo yükleme alanları, üretim zincirinin en kritik ancak en az görünür halkalarından biridir. Gerek üretici firmanın sevkiyatı bir an önce hazır etme telaşı, gerekse lojistik firmasının aracı zamanında yola çıkarma baskısı; bu alanlarda çalışan personelin üzerinde ciddi bir zaman baskısı oluşturur. Bu hız odaklılık, çoğu zaman en temel güvenlik adımlarının atlanmasına neden olur.

Forkliftler ürün taşırken çalışanlar kontrolsüzce alanda dolaşabilir, araç doğru pozisyonda yanaşmadan yükleme başlanabilir ya da tekerleklere takoz konulmadan işlem yapılabilir. Görünüşte basit bir ihmalkârlık gibi duran bu anlar, saniyeler içerisinde ciddi kazalara, hatta ölümlere yol açabilmektedir.

Bu yükleme alanları, "görünen tehlike yoksa güvenlidir" algısının en çok yanılttığı yerlerden biridir. Oysa kamyonun doğru pozisyonda yanaşmaması, forkliftin kör noktasında bir çalışanın kalması ya da branda germe işlemi sırasında işletmenin belirlediği prosedürlere uyulmaması, geçmişte defalarca kez yaşanmış ve ağır sonuçlar doğurmuş kazaların temel sebepleridir.

Her yıl, sadece bu tür yükleme/boşaltma sahalarında, dünya genelinde yüzlerce yaralanma ve ölüm meydana gelmektedir. İş güvenliği prosedürlerinin çoğu kâğıt üzerinde tanımlanmış olsa da, bu kurallara günlük operasyon hızı içinde tam olarak uyulması çoğu zaman mümkün olmamaktadır.

Peki çözüm nedir?

İnsan dikkatinin eksik kaldığı, yorulduğu veya gözden kaçırdığı anlarda, gözetimi bırakmayan bir sistem: Yapay zeka teknolojileri. Bu blogda, yükleme alanlarında yaşanan kazaların sebeplerini, istatistiklerini ve bu kazaları engellemek için nasıl bir yapay zeka sistemi geliştirilebileceğini tüm yönleriyle ele alacağız.

Lojistik ve Depo Alanlarında İş Kazalarının Temel Nedenleri ve Çözüm Önerileri

Taşımacılık sektörü, Türkiye’de iş göremezlik sürelerine göre en fazla iş kazası yaşanan sektörlerden biridir. İnşaat sektöründen sonra iş kazası sonucu en çok ölüm bu sektörde gerçekleşmektedir. Özellikle lojistik depolar ve yükleme alanlarında iş yoğunluğu, ağır makinelerin kullanımı ve insan faktörü kazaların başlıca nedenleridir.

Kazaların temel sebepleri arasında;

• Yetersiz eğitim ve bilinçsiz ekipman kullanımı,

• Sıkı teslimat süreleri nedeniyle oluşan yoğun ve aceleci çalışma temposu,

• KKD (kişisel koruyucu donanım) eksikliği veya yanlış kullanımı,

• Forklift gibi ağır ekipmanların hatalı kullanımı ve yetersiz bakımı,

• Kaygan ve düzensiz çalışma alanları, yetersiz aydınlatma ve görsel işaretlemeler,

• Uzun çalışma saatlerinin yarattığı yorgunluk ve dikkat dağınıklığı,

• Operatörler ile saha çalışanları arasındaki iletişim kopuklukları,

• Malzemelerin düzensiz istiflenmesi,

• Yeni teknolojilere uyum problemleri sayılabilir.

Bu risklerin minimize edilmesi için alanların uzmanlarca düzenli denetlenmesi, tespit edilen risklere yönelik hızlı aksiyon alınması gerekmektedir. Ancak, maliyet bahanesiyle yapılan gecikmeler, kazaların devamına zemin hazırlamaktadır.

---

Görüntü İşleme ve Akıllı Sistemlerle İş Güvenliği

Türkiye’de taşımacılık ve lojistik sektöründe yılda yaklaşık 15.000 iş kazası rapor edilmektedir. Bu kazaların bir kısmı yaralanmalarla sonuçlanırken, her yıl çok sayıda çalışan ne yazık ki hayatını kaybetmektedir. Dünya genelinde ise lojistik sektöründeki iş kazalarının sayısı çok daha yüksek olup, yıllık ölümlü iş kazası sayısı 20.000’in üzerindedir. Kazaların büyük bölümü araçların yanlış veya eksik yanaşması nedeniyle kayma ve devrilmeler, tekerlek takozlarının yanlış yerleştirilmesi sonucu araç hareketleri, yükleme alanlarında izinsiz insan varlığı nedeniyle sıkışma ve ezilme, forkliftlerin kör noktalarında kalan çalışanlara çarpma, kişisel koruyucu donanım (KKD) eksiklikleri ve branda germe sırasında rüzgar ile yüksekten düşme riskleri gibi durumlarda yoğunlaşmaktadır. Örneğin, İstanbul’da yaşanan bir kazada, yükleme alanına yanlış yanaşan bir kamyonun tekerlek takozunun eksik konulması nedeniyle araç hareket etmiş ve bir çalışan ağır yaralanmıştır. Bu tür riskler, gelişmiş yapay zeka teknolojileri ile önemli ölçüde azaltılabilir. Yapay Zeka sistemleri; araçların doğru yanaşıp yanaşmadığını, takozların konumlandırılmasını, dolum alanında insan varlığını, forklift çevresindeki güvenlik durumunu, KKD kullanımı ve araç üzerindeki kişi sayısını anlık olarak izleyerek tehlikeler oluşmadan müdahale edilmesini sağlar. Böylece hem iş kazaları azalır hem de iş güvenliği kültürünün yerleşmesi ve sürdürülebilirliği desteklenir.

Tırların Etrafındaki Kör Noktalar ve Görüntü İşleme ile İnsan Varlığına Karşı Uyarı Sistemleri

Tırların manevra yaptığı alanlar, özellikle lojistik merkezlerde ve fabrikaların yükleme-boşaltma bölgelerinde en yüksek riskin bulunduğu noktalardır. Bu riskin temel sebeplerinden biri, tırların etrafında birçok kör noktanın (blind spot) bulunmasıdır. Sürücüler araçlarının önünü, arkasını ve özellikle sağ-arka tarafını tam olarak görememektedir. Manevra sırasında bu kör noktalar daha da genişlemekte; geri geri gelme, yanaşma veya pozisyon düzeltme gibi durumlarda aracın çevresinde bulunan kişiler fark edilmeden tehlike altına girmektedir.

Geleneksel aynalar veya insan gözetimi, bu gibi durumlarda yeterli olmayabilir. Bu yüzden modern güvenlik çözümlerine ihtiyaç duyulmaktadır. İşte bu noktada yapay zeka teknolojileri devreye girerek, sahadaki bu zayıf halkayı ortadan kaldırmakta önemli bir rol üstlenmektedir.

Görüntü İşleme ile Riskli Alanların Denetimi:

Yapay zeka sistemleri sayesinde, lojistik depolama alanlarına yanaşmak üzere olan tırların çevresi kameralarla sürekli olarak taranabilir. Bu sistemler, özellikle kör noktalarda yer alan insan varlıklarını otomatik olarak algılayarak, operatöre ya da sürücüye anlık uyarılar verebilir. Gelişmiş yapay zekâ destekli modeller, yalnızca insan varlığını tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda hareket yönü, hız gibi değişkenleri analiz ederek olası çarpışma veya sıkışma riskini öngörebilir.

Bu teknolojik altyapı ile aşağıdaki aksiyonlar gerçekleştirilebilir:

• Tır yanaşmadan önce çevresindeki insan varlığı kontrol edilir.

• Kör noktalarda insan algılanırsa sesli ve görsel uyarı sistemleri devreye girer.

Bu yaklaşım, sadece iş kazalarını azaltmakla kalmaz; aynı zamanda sahadaki çalışanlara kendilerini daha güvende hissettikleri bir çalışma ortamı sunar. Böylece, iş güvenliği kültürü hem teknik hem de insani boyutuyla güçlendirilmiş olur.

Görüntü İşleme ile Yükleme Noktasında Takoz ve Araç Yanaşma Kontrolü

Lojistik alanlarında araçların yükleme alanına tam, güvenli ve hizalı şekilde yanaşması, kazaların önlenmesinde hayati rol oynamaktadır. Ancak sahada yaşanan pek çok kaza, bu yanaşma sürecindeki eksikliklerden kaynaklanmaktadır. Tırların geri manevrası sırasında tam olarak rampaya yanaşmaması ya da yanal kaymalar, yükleme işlemi sırasında forklift operatörleri için ciddi tehlikeler oluşturur.

Buna ek olarak, tekerlek takozlarının konulmaması ya da yanlış yerleştirilmesi, tırın yükleme esnasında istemsiz şekilde ileri ya da geri hareket etmesine yol açabilir. Bu gibi durumlarda, forkliftin araçtan inip tekrar rampaya çıkması gerekebilir veya operatör, fark edilmeden boşlukta denge kaybı yaşayabilir. Bu da hem insan hem ekipman açısından büyük risk anlamına gelir.

Yapay zeka sistemlerinin bu noktadaki katkıları şunlardır:

• Aracın belirlenen yanaşma çizgilerine tam olarak hizalanıp hizalanmadığı görüntü analizi ile kontrol edilir.

• Tekerlek takozlarının yerinde olup olmadığı otomatik olarak algılanabilir.

• Araç ile rampa arasında olağan dışı boşluk oluşursa sistem uyarı verir.

• Boşluktan sarkma, forkliftin düşme riski gibi durumlar için anlık önlemler alınabilir.

Bu sistemler sayesinde, yükleme alanına yaklaşan her araç dinamik olarak analiz edilir ve güvenlik koşullarına uygun değilse yükleme süreci başlamadan operatöre bildirim gönderilir. Bu da hem mal kaybını hem de can kaybını önlemeye yardımcı olur.

Lojistik Alanlarda Forklift–İnsan Etkileşimi

Lojistik operasyonlarda zaman baskısı her zaman önemli bir etkendir. Üretici firmalar, ürünlerin bir an önce sevkiyata çıkmasını isterken; taşıyıcı firmalar da sahada bekleme süresini minimize etmeye çalışır. Bu durum, yükleme sahasındaki forklift operatörlerinin üzerindeki baskıyı artırır. Sıklıkla gözlemlenen bu senaryo, operatörleri daha hızlı hareket etmeye ve riskli manevralar yapmaya itmektedir.

Bu hızlı tempolu ortamda, yükleme alanlarında yayaların – özellikle de üretim veya kalite birimlerinden gelen personelin – dolaşması, kazaların en sık yaşandığı anlardan biri hâline gelmektedir. Görüş açısının sınırlı olduğu forklift araçlarında, insan tespiti manuel olarak yapılamayabilir.

Bu riskleri ortadan kaldırmak amacıyla Yapay zeka destekli forklift–insan etkileşimi denetleme sistemleri devreye alınabilir. Bu sistemler:

• Forklift çevresinde insan varlığı tespit edildiğinde yapay zeka ile gerçek zamanlı analiz yapar,

• Tespit edilen riskli yaklaşmalar durumunda görsel ve işitsel uyarı sistemlerini devreye sokar,

• Elektrikli forkliftlerde ek olarak otomatik yavaşlatma ve durdurma aksiyonları alabilir.

Bu teknoloji sayesinde, operatörler farkında olmadan tehlikeli bir bölgeye yönelmişse bile sistem müdahale ederek olası çarpışmaları önleyebilir. Yükleme sahalarında kurulan bu tür sistemler, hem insan güvenliğini artırır hem de üretim ve sevkiyat süreçlerinin kesintisiz ve güvenli şekilde işlemesini sağlar.

Branda Germe Sürecinde Görüntü İşleme ile İş Güvenliği Kontrolleri

Yükleme süreçlerinin ardından, özellikle açık kasa taşıma araçlarında yükün üzerinin branda ile kapatılması hem taşıma güvenliği hem de ürün bütünlüğü açısından kritik bir adımdır. Ancak, bu aşama aynı zamanda iş kazalarının en sık yaşandığı alanlardan biridir. Nedeni ise çok açıktır: Yüksek bir platformda, dengesiz bir yüzeyde çalışan insan faktörü.Branda germe işlemini yapan personel, çoğu zaman kamyon ya da tır dorsesinin üzerine çıkarak çalışmak zorundadır. Bu da beraberinde şu riskleri getirir:

• Düşme riski: Dorse üzerinde dengenin sağlanması zordur. Ani bir rüzgâr, kaygan zemin ya da branda hareketi düşmeye neden olabilir.

• Kişisel koruyucu donanım eksikliği: Baret takılmaması ya da emniyet halatına bağlanmama durumları, düşmenin sonuçlarını ölümcül hâle getirebilir.

• Hava koşulları: Rüzgarlı havalarda branda savrulabilir ve personelin kontrolünü kaybetmesine neden olabilir.

Bu kritik noktada, Yapay zeka teknolojileri ile sahada çeşitli güvenlik kontrolleri yapılabilir:

• Branda işlemini yapan kişinin baret takıp takmadığı tespit edilebilir,

• Emniyet halatının bağlı olup olmadığı görsel analizle kontrol edilebilir,

• Araç üstünde kaç kişinin çalıştığı otomatik olarak sayılabilir,

• Rüzgar çorabı kontrolü sayesinde, rüzgarın tehlikeli seviyelere ulaşıp ulaşmadığı görsel olarak tespit edilebilir ve bu doğrultuda işlem durdurulabilir veya uyarı sistemi devreye girebilir.