Depoda kaza forkliftle olur. Yayanın arkadan gelen forklifti duymadığı, operatörün yüklü çatalın arkasından yayayı görmediği an. Bu anı kamerayla yakalamak mümkün; ama "forklift ve insan aynı karede" demek kaza demek değil. Depoda her karede forklift ve insan var. Sorun mesafe, yön ve hız.
Piksel değil metre
Modelin verdiği şey iki kutu: forklift ve kişi. İki kutunun merkezleri arasındaki piksel mesafesi hiçbir şey ifade etmiyor; kameraya yakın iki nesne uzak görünür, uzaktaki iki nesne yakın. Zemine göre bir homografi kurmak gerekiyor: kameradaki dört nokta ile zemindeki dört nokta eşleştiriliyor, kutunun alt kenar orta noktası zemin koordinatına çevriliyor. Bundan sonra mesafe metre cinsinden.
Kalibrasyon için depoda zemine ölçülü dört bant yapıştırıyoruz, kameradan işaretliyoruz, bitti. Kamera oynarsa (raf çarpması, temizlik) kalibrasyon bozuluyor; bunun için haftalık otomatik kontrol var, referans noktalar kaymışsa uyarı çıkıyor.
Tek kare değil, hız vektörü
Forklift park halinde, yanında operatör duruyor: mesafe 1 metre, tehlike yok. Forklift 8 km/s ile geliyor, yaya 3 metre önde ve sırtı dönük: tehlike var. Fark hız ve yön. Takip verisi son 10–15 karede her nesnenin zemin koordinatını veriyor, bundan hız vektörü çıkıyor. Kural şu şekle geliyor:
- Yaklaşma hızı (iki nesne arasındaki mesafenin azalma hızı) belirli eşiğin üstünde
- Tahmini kesişme süresi (mevcut hızla mesafe sıfıra ne zaman iner) 2 saniyenin altında
- Yayanın yönü forklifte bakmıyor (kutu yönü ve hareket yönünden çıkarılıyor, kabaca)
Üçü birlikte sağlandığında uyarı. Sadece mesafeye bakan ilk sürümde günde 400 uyarı çıktı, kimse dinlemedi. Hız ve kesişme süresi eklendiğinde 20'ye indi ve hepsi gerçek yakınlaşmaydı.
Kademeli uyarı
Tek tip alarm işe yaramıyor; alarm yorgunluğu bir hafta içinde başlıyor. Üç kademe kurduk:
| Kademe | Koşul | Aksiyon |
|---|---|---|
| Bilgi | Mesafe 3 m altı, yaklaşma yavaş | Sadece kayıt, rapor için |
| Uyarı | Kesişme süresi 2 sn altı | Bölgedeki ışıklı-sesli ikaz (IoT rölesi) |
| Olay | Mesafe 1 m altı ve hız sıfırlanmamış | Vardiya amirine bildirim, olay karesi saklanır |
Işıklı-sesli ikaz sahadaki bir röle üzerinden tetikleniyor; sunucu MQTT ile mesaj atıyor, bölgedeki küçük bir kontrolcü röleyi çekiyor. Kamera analitiğinin IoT ile birleştiği yer burası. Gecikme sunucudan röleye 100 milisaniyenin altında, çünkü hepsi aynı yerel ağda.
Bölge kuralları
Depoda yaya yolu ile forklift koridoru ayrı çizilmiş. Analitikte bu çizgiler poligon olarak tanımlı. Yaya forklift koridorunda 5 saniyeden uzun kalırsa ayrı bir olay; forklift yaya yoluna girerse ayrı bir olay. Bu ikisi kazadan bağımsız, davranış ölçümü. Haftalık raporda "yaya yolu ihlali vardiya başına 12'den 3'e indi" gibi bir satır, güvenlik kültürünün değiştiğini gösteriyor. Müşterinin İSG ekibi bu sayıyı yönetim toplantısına taşıyor.
Ürün bazlı video kanıt
Lojistik müşterisinin bir de başka derdi vardı: "ürün hasarlı geldi" şikayeti. Sevkiyat rampasındaki kamera, araç plakası ya da sevkiyat numarası ile eşleştirilerek yükleme anının kaydını 30 saniyelik parça olarak saklıyor. Şikayet gelince sevkiyat numarasıyla arayıp izliyorlar. Bu saf görüntü analitiği değil, ama aynı altyapıda çalışıyor ve müşteri için kazanım en az güvenlik kadar somut.
Operatör tarafı
Operatörler ilk hafta sistemi "bizi izliyorlar" diye gördü. İki şey bunu değiştirdi: kimlik yok, kare yalnızca gerçek olayda saklanıyor; ve rapor operatör bazlı değil, bölge bazlı. Sistem "kim hata yaptı" değil, "hangi koridorda, hangi saatte risk artıyor" sorusuna cevap veriyor. Bu şekilde kurulunca vardiya amirleri ilk savunucu oldu, çünkü yaya yolu düzenlemesini değiştirmek için ellerinde sayı vardı.
Sahada gördüğümüz %96 araç güvenliği sayısı, tanımlı yakınlaşma olaylarının ne kadarının ikaz öncesi ya da ikazla önlendiğini gösteriyor. Bu sayı depo yerleşimine, forklift sayısına ve vardiya düzenine göre değişir; tek bir tesisin sayısı, sektör ortalaması değil.