Başvurabileceğiniz Teknoloji Kullanıcılarının Çağrıları

• Sunulan API'ler ya da Web Scraping benzeri yöntemler ile, ilgili 2. El Araç İlan Sitelerinden veri toplama işinin yapılabilmesi.
• Elde edilen verideki değişkenleri Yapay Zeka Algoritmaları ile 2. El Fiyat Tahmin Modeline dönüştürebilecek kapasiteye sahip olunması.
• Önemli bir konu olarak; ilanlardaki araçlar sürekli değişeceği için (yeni gelenler ve satılanlar), Canlı Öğrenme (Online Learning) yapılabilmesi ve çıktıları web ve/veya mobil arayüzler ile hayata geçirebilecek yetkinliğe sahip olunması.

• 2. El Araç İlan Sitelerindeki araçların model yılı, km bilgisi, kaza/hasar durumu, renk, araç modifikasyon durumu gibi özelliklerini birer kriter olarak kabul edip, bu ve buna benzer bilgileri kullanarak, 2. El Fiyat Tahminlemesi yapılması,
• Çıktıların API'ler ve bir web ve/veya mobil arayüzü geliştirilerek sunulması.

Bayilerin elindeki 2. el (kullanılmış) araçların fiyatlarının tahminlenmesinde ülke piyasasının durumu ve aracın durumu kritik düzeyde önem arz etmektedir. Ülkemizde araçların bir yatırım aracı olarak görülmesi, pandemi koşullarındaki araç tedarik sıkıntıları ve döviz kurunun hareketliliği gibi faktörler, 2. el araçların fiyatlarında takip edilemez bir oynaklığa sebebiyet vermektedir.

• NLP ve farklı metin analitiği algoritmaları ve teknikleri konusunda bilgi ve deneyimi olması beklenmektedir.
• Özellikle Türkçe metin analitiği konusunda yüksek tecrübe ve birikiminin olması gerekmektedir.

• Farklı sosyal medya ortamlarından elde edilecek şirketimize ait paylaşımların farklı metin analitiği metotları (NLP) ile işlenmesi, incelenmesi ve modellenmesi (Sınıflandırma Modellerinin hazırlanması).
• Metin analizi sonucunda elde edilecek çıktıların, iş birimlerinin, müşteri memnuniyeti ve araç yaşam döngüsü açısından planlayacakları senaryolarda kullanılabilir duruma getirilmesi.

Farklı sosyal medya ortamlarında, şirketimiz ile ilgili olarak yayınlanmış paylaşımların belirlenerek, bu paylaşımların detaylı analizinin yapılması ve metin sınıflandırmalarına yönelik olarak farklı senaryolar için yapay zeka modellerinin oluşturulması, detaylı analiz ve model çıktılarının ilgili sistemler ile entegrasyonunun sağlanması.

Planlama ve çizelgeleme uygulamalarında deneyimli ekip/danışman kaynağının (proje tamamlamış en az iki kişilik ekip) olması  bizim için yeterlidir.

• Planlama ve çizelgeleme modülü kurulumunda deneyimli, en az üç firmada uygulamış tedarikçi şirketlere ihtiyacımız vardır.
• Çalışma şirketimizde kullanılan programlar üzerinde gerçekleştirilecektir.

Şirketimizde üretim sürecinin planlanması ve detaylı çizelgeleme modülünü hayata geçirmeyi amaçlıyoruz. Bu çalışma ile üretimimizi tam zamanında takip etmek ve teslimat zamanımızı, sipariş alındığında simüle etmek istemekteyiz.

IoT, Medical IoT, Sensör, Yapay Zeka, Risk Yönetimi

• Hasta odalarında kamera kullanımı olmadan, hasta yatağında hasta hareketlerini takip edebilecek ve hastanın olası düşme riskini öngörerek erken uyarı verebilecek yapay zeka destekli cihaz tasarımı.
• Geliştirilecek cihazın tüm hasta yatakları ile entegre edilmesi hedeflenmektedir.

Hastaların yataktan düşme ihtimalini ortadan kaldırmak

Bilişim, Yapay Zeka, NLP, Ses Teknolojileri

• Hastane içindeki görüşmelerin, doktor raporlamalarının yazıya dönüştürülmesine yönelik donanım ve yazılım entegre cihaz talep edilmektedir.
• Cihaz üzerinde yüksek kalitede ses kaydı yapabilecek hassas mikrofon ve Türkçe konuşmayı yazıya dökebilecek (Speech to Text) alt yapısı bulunmalıdır.
• Cihazın yazı çıktısı kolaylıkla alınabilecek şekilde entegrasyon arayüzü de bulunmalıdır.

Sağlık sektöründeki farklı branşlarda ve hasta konuşmalarında kullanılmak üzere Türkçe Speech to Text algoritması

Görüntü işleme uzmanlığı, yüzey pürüzlülüğü bilgisi, veri analitiği

• Değişim zamanı gelmiş rollerin söküldüğündeki ve kaplama sonrasındaki yüzeylerini görsel veri işleme teknolojisi ile incelemek
• Aşınma durumu ile iplik üretim performansı/ürün kalitesi arasında veriye dayalı, anlamlı bir ilişki yaratmak
• Kaplama kalitesi girdi kontrolünü yüksek doğrulukla yapmak
• Optimum yüzey yapısı ve üretim performansının bulunmasına yönelik çalışma yapmak

İplik üretimi sırasında filamentler yüksek hızda hareket etmektedir. Yüksek hız ile temas ettikleri krom, nikel ya da alüminyum kaplama silindirik yüzeyler aşınmakta ve tekrar kaplanmaktadır.

Rollerin (metal silindirler) yüzey kalitelerinin gözle görülemeyecek şekilde bile bozulmasının ipliğe olan etkisinin ölçülemiyor olması, verim ve/veya kalite kaybına yol açmaktadır. Yüzeyler aşındıkça üretim performansı düşmektedir. 

• Büyük veri analizi ve istatistik metotları konusunda tecrübeli olması
• Açık kaynak kodu kullanımı
• Tercihen çalışmanın Python'da geliştirilmesi

Tedarikçiye sağlanacak veriler ile;

• Kabul değerlerine uygun tahminleme algoritmasının oluşturulması,
• Hatalı araç gönderimlerini önceden tahminleyerek ilgili uzmanların uyarılması için sistemin kurulması,
• Anlık trend takibi ve görselleştirme ile geometri uzmanına karar destek imkanı verebilmesi,
• Hatalı araçların kök nedenlerinin tespit edilmesi ve optimum değerlerin çıkarılması beklenmektedir.

Geçmiş üretim proseslerinde yapılan proses istatistik değerleri, tedarikçi parça ölçümleri ve çevresel faktörler de dikkate alınarak, araç üretim sonrasında kapı kapanma sertlik değerlerinin belirlenen tolerans değerlerinin dışında çıkması durumunda ilgili kişilerin uyarılmasını sağlayacak algoritmanın oluşturulması.

• Büyük veri analizi ve istatistik metotları konusunda tecrübeli olması aranmaktadır.
• Açık kaynak kodlu bir çözüm geliştirilmesi tercih sebebidir.

Üretim hattından sağlanacak veriler ile teknoloji tedarikçisinin;

• Ölçüm istasyonu ile üretim hatları arasında geçen sürede makine öğrenmesi ile geometri hatalarının tahminlenmesine yönelik algoritmayı geliştirebilmesi,
• Anlık trend takibi ve görselleştirme ile geometri uzmanına karar destek imkanı verebilmesi,
• Ölçümlerin tolerans dışına çıkma eğiliminde geometri uzmanına erken uyarı verebilecek sistemi kurabilmesi,
• Veri güvenliğine ve altyapıya uygun çözümler sunabilmesi,
• Uygulama sonrasında doğabilecek destek ihtiyacına yerinde ve hızlı karşılık verebilmesi beklenmektedir.

Araç gövde üretim süreçlerinde oluşan geometri hatalarını kontrol istasyonuna gelmeden önce, ölçüm istasyonundan alınan geometri verileri, frekansiyel laboratuvar verileri, bakım raporları gibi verilerle tahminleyerek önleyici bakım faaliyetlerinin yapılması ve tamir ıskarta maliyetlerinin önüne geçilmesi.

Yapay zeka ve akıllı sistemler tabanlı çalışan, dijital dönüşüm projelerine hakim bir tedarikçi arayışımız mevcuttur.

• Abonelerin sayaç bazında, dağıtım şirketlerinin uzaktan okuma sistemlerinde ve EPİAŞ’ta bulunan elektrik tüketim verilerinin filtreler ile excele aktarımının sağlanması,
• Abonelerin sayaçlarının endeks bilgilerinin görüntülenebilmesi,
• Üretim ve tüketimlerin şehir ve tesis bazlı filtrelenmesi,
• Enerji üretiminin ünite ünite görüntülenmesi,
• Portföydeki abonelerin elektrik tüketim miktarı, kızgın su çekişi, tükettiği buhar miktarı ve basıncının izlenmesi

Üretilen enerji miktarlarının ve şirket portföyünde bulunan abonelerin tüketimlerinin mobil ve web uyumlu bir platform üzerinden anlık olarak görüntülenebileceği ve kayıt edilebileceği bir yazılım oluşturulması amaçlanmaktadır.

• Teknik servis ve bakım hizmetlerini kısa sürede, kesintisiz ve uygun maliyetle sağlayabilmesi
• SAP entegrasyonunu sağlaması
• Ulaşılabilir olması
• Bilgi Güvenliği konusunda yetkin

• Kullanmakta olduğumuz SAP R/3 sistemi ile entegre çalışacak bir yazılıma sahip olması
• Çözümün üretim kaynaklarını ve süreçleri optimize edecek, üretim ortamının farklı ihtiyaçlarını ve kısıtlarını dikkate alacak, ürün özelliklerine göre çok sayıda karmaşık sıralamaların altından kalkabilecek etkin bir detay çizelgeleme programı geliştirilmesi ve/veya var olan ileri planlama sistemlerinin mevcut sistememize entegre edilebilmesi
• İlk yatırım ve bakım maliyetlerinin uygun olması

Satın alma, Pazarlama, Ar-Ge, Kalite Kontrol, Üretim departmanlarının belirli bir koordinasyon içinde çalışmasını sağlamak, müşterilere daha iyi hizmet sunmak ve maliyetleri düşürmek amacı ile mevcut kaynakların ve üretim hatlarının optimum kullanımını sağlayacak şekilde, makina ve ekipman bazında, detay çizelgeleme veya iş sıralaması yapabileceğimiz SAP sistemi ile entegre çalışabilecek dijital planlama programlarının devreye alınması amaçlanmaktadır.

Bu proje ile doğru ve etkin bir üretim planlama ve çizelgeleme yapmak; tam ve zamanında teslimat oranını arttırma, üretim süresini kısaltma, envanter yönetimini etkinleştirme, üretkenlik artışı, üretim maliyetlerinin düşürülmesi, darboğaz yönetimi, OEE artışı gibi şirketin karlılık ve verimlilik hedeflerininin gerçekleşmesine katkı sağlayacatır.

• Üretimde izlenebilirlik konusunda daha önce benzer proje çalışmaları yapmış

• Barkod, RFID gibi takip ve tanımlama uygulamalarında deneyimli

• Armatürlerin ebat ve işlendiği prosesler kaynaklı her bir ürünün üzerine tanımlayıcı barkod koyulması mümkün ya da uygulanabilir olmuyor. Dolayısıyla, ürün bazlı tanımlama için güncel teknolojilerin araştırılması ve uygulanabilir çözümlerin sunulması

• Ürün bazlı tanımlama mümkün değilse, taşıma arabası ve parti bazlı tanımlama için barkod, RFID ya da diğer tanımlama çözümlerinin araştırılması ve uygulanabilir çözümlerin sunulması

• Armatür gövdelerinin tekil ya da taşıma arabası bazında takibini sağlayacak donanım ve yazılım çözümlerinin belirlenmesi, fizibilite çalışması yapılması ve uygulamanın devreye alınması

Armatür fabrikamızda üretilen armatür gövdesinin döküm sürecinden paketlemeye kadarki tüm aşamalarının izlenebilirliğinin sağlanması.

İlk faz olarak Döküm ve Talaşlı İmalat atölyeleri arasındaki akışın izlenebilirliğinin sağlanması üzerine çalışma yapılacak. Eğer çözüm uygun bulunursa sırasıyla diğer atölyelere de yaygınlaştırılacak.

• Görüntü işleme teknolojileri için gerekli donanım ve yazılım bilgisine sahip olması
• IOS ve Android mobil uygulamaları geliştirebilmesi
• ERP sistemi ile entegrasyonu yapabilecek yetkinlikte olması

• Günlük kullanılan cep telefonlarının mevcut kamerası ile görüntülenen bir bağlantı elemanına ait metrik, boy, çap, hatve, kafa kalınlığı, anahtar ağzı ölçüsü gibi unsurları görüntü işleme yöntemi kullanılarak anlık belirleyebilen bir mobil uygulama geliştirilmesi
• Alınan ölçümlere göre ürün standart bir ürünse ilgili standardın belirlenmesi
• Nihai kullanıcıya bu bilgiler aktarılırken firma envanterinde olan muadil ürün ile alakalı bilgilerin de aktarılarak ürün tavsiyesi yapılabilmesi
• Uygulamanın firma içi kullanımı için ilave olarak firma envanterinde mevcut benzer ürün projesine ait ilave detayların da ERP sisteminden çekilmesi
• Uygulamanın, cep telefonu kameralarının güncel özellikleri göz önünde bulundurularak geliştirilmesi, IOS ve Android işletim sistemlerinde çalışabilmesi ve anlık sonuç verecek şekilde tasarlanması

Firma ERP sistemi ile konuşacağı için gerekli güvenlik tedbirlerinin alınması çok önemlidir.

Çağrıya ait detaylı açıklama ve görsellere link üzerinden erişebilirsiniz. https://drive.google.com/file/d/1T8c0LWtodFZ09zaLQDv7ZzUtzEYYlKjp/view?usp=sharing

Bağlantı elemanları, imalat sanayinin tüm alanlarında kullanılan en temel makine elemanlarından biridir. Kullanım alanlarının çok geniş olması sebebiyle farklı amaçlar için kullanılan çok farklı tipte ve farklı ölçülerde bağlantı elemanı bulunmaktadır. Bünyemizde otomotiv ve beyaz eşya sektörleri başta olmak üzere farklı sektörler için farklı tiplerde bağlantı elemanları üretilmektedir.

Standart ve standart dışı ürün çeşitliliği göz önüne alındığında son kullanıcılar için ürün ölçülerinin ve kullanılan standardın anlık belirlenmesi için herkesin kullanımına uygun bir araç ihtiyacı bulunmaktadır. Bu sayede özellikle kumpas gibi ölçüm aletlerine erişimi sınırlı son kullanıcıların ellerinde mevcut bağlantı elemanlarına ait özelliklerin ortaya çıkarılması sağlanabilecektir. Ayrıca, ürünün firma içindeki muadili ile ilgili bilgilerle de ürün tavsiyesi yapılabilecektir.

Artırılmış gerçeklik ve mobil uygulama yazılımı üzerinde yetkinliğe sahip olması.

Yeni nesil telefonlardaki derinlik sensörünü kullanarak lastiğin sırt bölgesinde bulunan diş derinliğini yeni yazılacak bir mobil uygulama ile hesaplamak.

Önceliğimiz lastik diş derinliğini artırılmış gerçeklik ile ölçebilmek. Ardından ölçtüğümüz verileri kaydedip lastiğin geçmişteki diş derinliği verilerini ve aşınma trendini izleyebilmek.

Lastik diş derinliğini ölçmek için ek olarak alet satın almaya ve muhafaza etmeye gerek kalmadan telefon kamerası ile diş derinliğini ölçebilecek bir sistem oluşturmak.

Diş Derinliği: Lastik sırt bölgesinde bulunan kanallar zemindeki suların toplanıp aktarılmasını sağlar. Kanalların lastik tanımları içerisinde belirlenen minimum derinlik değeri bulunmaktadır. Bu minimum derinlik değeri lastik tipine ve boyutuna göre değişmekle beraber yazlık lastikler için ortalama 3 mm, kışlık lastikler için ortalama 4 mm olarak bilinir. (Ölçülmek istenen bölge: Ekte paylaşılan resimdeki mavi ile gösterilen derinlik.)

Nasıl Ölçülür: Ekte verilen resimdeki gibi dijital ve analog şekilde iki farklı ölçüm aleti mevcuttur. Bu aletleri el ile lastik kanalına yerleştirerek ölçüm sonucu gözlemlenir.

İlgili Ek Görseller : https://docs.google.com/presentation/d/1ItwXoNaA1rARTFCKbSN2XlLwT3PYU_MSC9YSShEVTiw/edit

• End-to-end data-driven çözümler üretmiş olmak
• ML/DL/CV temelli alanlarda uluslararası dergilerde akademik yayınları olan personele sahip olmak
• UX öncelikli, responsive ve adaptive UI çözümleri üretebilir olmak
• Linux tabanlı ve open source çözümler sunabilir olmak
• Kurumsal şirketlerle çalışabilir aşamada şirket olmak (Ekip, Şirketleşme, Fatura Kesme vb.)

• Customizable Image/Video Auto-Annotation Tool
• Çözüm uçtan uca olmalıdır. (Veri yönetiminden UI/UX'e kadar tüm süreç ele alınmalı ve mevcut sistemlerle entegrasyon sağlanmalıdır.)
• Auto-annotation süreçlerine custom modellerin plug edilebilmesi gerekmektedir. (Çözüm gerekli jenerikliği sağlamalıdır.)
• UX'in refine edilebilmesi adına gerekli metric'ler toplanabilir olmalıdır.
• Active learning gibi yöntemlerin gerektirdiği akışlar tool üzerinde tasarlanabilir ve özelleştirilebilir olmalıdır.

Dağıtım şebekelerinde uygulanacak görüntü anlamlandırma (Computer Vision) temelli çözümlerle; ISG, envanter güvenliği, arıza türü tahminlenmesi gibi birçok noktada katma değer sağlanabilir. Bu doğrultuda çözüm üretebilmek adına, toplanan verilerin sistematik olarak değerlendirilebilmesi ve etiketlenmesi zaruridir.

Verilerin hacim ve hızları hesaba katıldığında, etiketleme (annotation) işlerinin otomatize edilmesi ve etkin bir UX ile operatörlere sunulması gerekmektedir.

Bu bağlamda temel ihtiyaç, özelleştirilebilir (customizable) image/video auto-annotation tool oluşturulması ve şirket sistemleriyle entegre kullanılabilir şekilde sunulmasıdır.