Yapay zeka ile iş güvenliği, kamera görüntülerini görüntü işleme modeliyle anlık analiz edip baret, yelek, gözlük gibi kişisel koruyucu donanımın (KKD) eksikliğini ya da tehlikeli bölgeye yetkisiz girişi fark eden sistemdir. Sahada sesli-ışıklı uyarı verir, sorumluyu bilgilendirir, ihlali görüntüsüyle raporlar. Kimliği değil davranışı izler; KVKK'ya uygun tasarımın temeli budur.
Denetçi sahadayken kurallara uyuluyor, ya diğer saatlerde?
Her iş güvenliği uzmanı aynı tabloyu bilir: denetim turunda herkes baretini takar, yeleğini giyer. Tur bittiğinde sıcak, yorgunluk ya da "iki dakikalık iş" gerekçesiyle KKD çıkarılır. Forklift koridoruna kestirmeden girilir, pres çevresindeki sarı çizgi aşılır. Uzman aynı anda her yerde olamaz; vardiyalı çalışan bir fabrikada ya da dağınık bir şantiyede hiç olamaz.
Bu açığı kapatmak için çoğu tesiste zaten bir kaynak vardır: kameralar. Ancak kamera kayıtlarına genellikle bir kaza ya da olaydan sonra bakılır. Kayıt, olayı önlemek yerine açıklamak için kullanılır. Oysa verisi zaten elinizde olan bu kaynak, şirketlerde yapay zekaya başlamak için de en pratik noktalardan biridir: yeni veri toplamadan, mevcut kameralarla ölçülebilir bir pilot kurulabilir.
6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu, işverene çalışanların sağlık ve güvenliğini sağlama yükümlülüğü verir; uygun KKD'nin sağlanması ve kullanımının takip edilmesi bu yükümlülüğün parçasıdır. Yapay zeka bu takibi uzmanın yerine koymaz; onun gözünü sahanın tamamına yayar.
Rakamlar ne söylüyor?
Türkiye'de iş kazası verisi kaygı verici bir seyir izliyor. SGK İstatistik Yıllığı 2025'e göre 4-1/a kapsamındaki sigortalılar arasında 2025'te 766.039 iş kazası kaydedildi. Aynı veriden yapılan hesaplamaya göre imalat sektörü (NACE 10–33) yaklaşık 314 bin kazayla toplamın yaklaşık %41'ini oluşturdu ve imalatta 420 çalışan hayatını kaybetti.
2025'te iş kazası sonucu yaşanan 1.931 ölümün 586'sı, yani yaklaşık %30'u inşaat sektöründe gerçekleşti. (SGK İstatistik Yıllığı 2025)
Kazaların işletmeye maliyeti yalnızca tazminat ve ceza değildir. SGK kayıtlarına göre 2025'te iş kazası geçiren sigortalılar için toplam 4.639.930 gün geçici iş göremezlik kaydedildi. Her biri, planlanan vardiyada eksik bir çalışan, yerine bakılan bir görev ve aksayan bir üretim demek. Bu kalemleri yatırım kararına dönüştürmenin yolunu yapay zeka projesinde ROI hesabı yazısında anlattık.
Küresel tablo da benzer. ILO'nun iş kazası ve meslek hastalığı ölüm tahminlerine göre dünyada her yıl yaklaşık 3 milyon çalışan işle ilgili kaza ve hastalıklar nedeniyle hayatını kaybediyor; bunların 330 bini iş kazalarından kaynaklanıyor.
Bu rakamların hepsi KKD eksikliğinden kaynaklanmaz; ama baret, yelek ve tehlikeli bölge ihlalleri, önlenebilir kazaların en görünür öncüleri arasındadır.
Yapay zeka ile iş güvenliğinde KKD tespiti nasıl çalışır?
Sistem dört katmandan oluşur:
- Görüntü kaynağı. Tesisin mevcut IP kameraları (RTSP/ONVIF destekli) ya da kritik noktalara eklenen kameralar. Kameranın açısı, mesafesi ve ışığı, küçük bir ekipmanın görülüp görülemeyeceğini belirler.
- Tespit modeli. Model görüntüde önce kişiyi, ardından kişinin üzerindeki ekipmanı bulur: baret, reflektörlü yelek, koruyucu gözlük, maske. Bazı projelerde emniyet kemeri ya da eldiven gibi daha zor sınıflar da eklenir.
- Bölge kuralı. Her kamera görüntüsü üzerinde bölgeler çizilir ve her bölgeye kural tanımlanır: "Kaynak alanında gözlük zorunlu", "forklift koridoruna yaya girişi yasak", "pres çevresine vardiya dışında giriş yok". Bu mantık fabrikada bölge bazlı yetkilendirmeyle aynıdır; fark, kuralı kapı yerine kameranın denetlemesidir.
- Aksiyon. İhlal belirli bir süre devam ederse (anlık yanlış tespitleri elemek için) sahada sesli-ışıklı uyarı çalar, bölge sorumlusuna bildirim gider ve olay, görüntüsüyle birlikte rapora yazılır.
Bölgeye göre kural örneği
| Bölge | Zorunlu KKD / kural | Kamera ihtiyacı | Aksiyon |
|---|---|---|---|
| Üretim holü genel | Baret, yelek | Geniş açı, yüksek montaj | Bölge ekranında uyarı, günlük rapor |
| Kaynak ve taşlama | Gözlük veya yüz siperi | Yakın plan, iyi aydınlatma | Anında sesli uyarı |
| Forklift koridoru | Yaya girişi yasak | Koridor boyunca | Sesli-ışıklı uyarı, sorumluya bildirim |
| Şantiye iskelesi | Baret, emniyet kemeri | Açık alan, hava koşuluna dayanıklı | Şantiye şefine anlık bildirim |
| Kimyasal depo | Maske, eldiven, yetkili giriş | Giriş noktası | Kapı ile birlikte kontrol |
Sınırları bilmek
Hiçbir model her durumda doğru karar vermez. Kişinin bir makinenin arkasında kalması, arkadan görülmesi, düşük ışık ya da yağmur tespiti zorlaştırır. Kulak tıkacı gibi küçük ekipmanlar genel kameralarla güvenilir biçimde görülemeyebilir. Bu nedenle sistem ilk haftalarda yalnızca kayıt modunda çalıştırılır, yanlış alarmlar ölçülür ve eşikler buna göre ayarlanır. Sürekli yanlış alarm veren bir sistem kısa sürede görmezden gelinir; bu, hiç sistem olmamasından daha kötüdür.
Genel bir KKD modeli, sizin tesisinize özgü baret rengini, firma kıyafetini ya da alışılmadık kamera açılarını tanımayabilir. Bu durumda sahadan toplanan görüntülerle tesise özgü bir model eğitmek yanlış alarmı belirgin biçimde azaltır; veri hazırlığından teslime süreci firmaya özel yapay zeka modeli rehberimizde anlattık.
Rapor neyi göstermeli?
Sistemin asıl değeri tek tek uyarılardan çok, biriken veride ortaya çıkar. İyi bir rapor şu sorulara cevap verir: İhlaller hangi bölgede ve hangi saatlerde yoğunlaşıyor? Vardiya değişiminde, mola dönüşünde ya da sıcak saatlerde artış var mı? Bir düzenleme yapıldıktan (örneğin yeni bir yaya yolu çizildikten ya da daha hafif bir baret modeline geçildikten) sonra ihlal sayısı düştü mü? Bu sorular, İSG kurulunda tartışmayı izlenime değil veriye dayandırır ve düzeltici faaliyetin etkisini ölçülebilir kılar. Bu tür raporların yorumunu otomatik yazılı özete dönüştürmeyi yönetici raporlamada yapay zeka yazımızda anlattık.
Modelin sahada baret ya da yeleği doğru tanıması, farklı ışık, açı ve mesafelerden toplanmış tutarlı etiketli görüntülere bağlıdır. Bu hazırlığın yöntemini veri etiketleme nedir rehberimizde anlattık.
KVKK: davranışı izleyin, kimliği değil
Kamera görüntüsü, kişiyi tanımlanabilir kıldığı ölçüde kişisel veridir ve 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamına girer. KKD tespiti için kimin ihlal yaptığını bilmek çoğu zaman gerekmez; "saat 14:05'te kaynak alanında gözlüksüz çalışma" bilgisi, iyileştirme için yeterlidir. Tasarımda şu ilkeleri öneriyoruz:
- Yüz tanıma kullanmayın, gerekmedikçe. Yüz tanıma biyometrik veri işler ve KVKK'da özel nitelikli veri kapsamına girer; bu da yükümlülükleri ağırlaştırır.
- Rapor görüntülerinde yüzleri bulanıklaştırın ve ham kaydın saklanma süresini kısa tutun.
- Çalışanları aydınlatın. Kameranın hangi amaçla kullanıldığını aydınlatma metni ve saha levhalarıyla açıkça duyurun.
- Erişimi sınırlayın. İhlal raporlarını İSG ekibi ve bölge sorumlusu görsün; herkes değil.
- Amacı disipline değil iyileştirmeye bağlayın. Veriyi hangi bölgede, hangi saatte ihlalin arttığını görmek ve eğitim, düzenleme ya da ekipman kararı almak için kullanın.
Bu değerlendirmeyi uzman desteğiyle yapmak isterseniz KVKK uyum danışmanlığı hizmetimiz kamera projesiyle birlikte yürütülebilir. Biyometrik veri konusunun ayrıntısı biyometrik PDKS ve KVKK yazımızda. İşyeri kameralarına dair genel kurallar için kamera kaydı ve KVKK yazımıza bakabilirsiniz.
Digital Bridge'de bu işi nasıl yapıyoruz?
Görüntü işleme sistemleri hizmetimizin bir parçası olarak KKD ve tehlikeli bölge takibini tesisinize özel kuruyoruz:
- Saha keşfi. İSG uzmanınızla birlikte risk değerlendirmesindeki kritik bölgeleri ve her bölgenin kuralını çıkarıyoruz. Kapsam, aşamalar ve bedel yazılı teklif olarak gelir.
- Mevcut kameraları değerlendirme. RTSP/ONVIF destekli kameralarınızın açısı ve çözünürlüğü yeterliyse onları kullanıyoruz; yetersiz noktalara kamera ve işlem birimi kuruyoruz. Kamera altyapısının merkezi yönetimi için IP kamera izleme çözümümüzle birlikte çalışır.
- Modeli sahaya uyarlama. Kendi ekipmanınız (baret rengi, yelek tipi, firma kıyafeti) ve saha koşullarınız genel modelin performansını düşürüyorsa kendi görüntülerinizle firmaya özel yapay zeka modeli eğitiyoruz.
- Kayıt modunda pilot. Sistem önce uyarı vermeden çalışır; yanlış alarm oranını birlikte ölçüp eşikleri ayarlıyoruz.
- Uyarı ve rapor. Sahada siren, ışık ya da bilgilendirme ekranı; sorumluya bildirim; bölge ve saat bazında ihlal raporu. Yazılımı ve sahadaki donanımı aynı ekip kurduğu için uyarı cihazı ile model arasında iki firma arasında kalınmaz.
İnşaat ve taahhüt projelerinde koşullar fabrikadan farklıdır: sürekli değişen saha, açık hava, taşeron ekipler. Bu farklara inşaat ve taahhüt sektör sayfamızda değiniyoruz; şantiye girişindeki kontrol tarafını ise şantiye giriş kontrolü ve puantaj yazısında anlattık.
Kamera tek başına yetmez: girişte başlayan İSG
KKD takibi sahanın içini izler; ancak iş güvenliği kapıda başlar. Eğitimi, sağlık raporu veya iş giriş bildirimi eksik bir taşeron çalışanının sahaya hiç girmemesi, içeride baretsiz yakalanmasından daha iyidir. Kartlı geçiş sistemleri bu kontrolü giriş noktasına taşır. Kendi ürünümüz SmartPass, şantiye ve fabrika gibi alanlarda bölge hiyerarşisiyle çalışır; acil durumda o an içeride kim olduğunu bölge bazında listeler. Konunun ayrıntıları taşeron personelde İSG ve giriş kontrolü yazımızda. Aynı kamera ve görüntü işleme altyapısının üretimde kusur tespiti için nasıl kullanıldığını ise görüntü işleme ile kalite kontrol yazımızda anlattık.
Sonraki adım
İşe tek bir yüksek riskli bölgeyle başlayın: son iki yılın ramak kala ve kaza kayıtlarında en sık adı geçen alan hangisi? O bölgeyi gören kameraların görüntüsünden birkaç örnek alın ve bölgenin kuralını tek cümleyle yazın. Ardından bizimle iletişime geçin; sahanızı birlikte gezip kayıt modunda bir pilotun kapsamını çıkaralım. Görüntü, metin ve sayısal veride diğer kullanım alanları için Yapay Zeka rehberimizin tamamına göz atabilirsiniz.