İnşaat sektörü dijital dönüşümü nasıl gerçekleştirecek?

Son yıllarda iş dünyasında olsun, Google aramalarımızda olsun en fazla karşılaştığımız kavramlardan biri, “dijital dönüşüm.” Peki bu kadar hayatımıza girmiş olan dijital dönüşüm nedir, nasıl tanımlayabiliriz? Wikipedia’da şöyle bir açıklama var:

“Dijital dönüşüm, toplumsal ve sektörel ihtiyaçlara dijital teknolojilerin entegrasyonuyla çözüm bulmanın ve buna bağlı olarak iş akışlarının ve kültürün gelişmesi ve değişmesi sürecini tanımlayan bir kavramdır. Yaratıcılığı ve inovasyonu merkeze alan dijital dönüşüm, geleneksel metotlardan daha verimli sonuçlar elde etmek için ortaya çıkmıştır.” 

Bu karışık cümlenin içindeki “geleneksel metotlardan daha verimli sonuçlar elde etmek için” ifadesi hemen dikkatimizi çekiyor. Biraz daha açık söylersek, dijital dönüşüm bize artık hiçbir şey eskisi gibi olmayacak, kendinizi, firmanızı daha önce hayal bile etmediğiniz yeniliklere hazırlayın diyor.

Bugün bu konuda çalışma yapanlar, bu kavramın başına bir de yıkıcı kelimesini ekliyor ve şu anda ihtiyacımız olan esasında yıkıcı bir dijital dönüşümdür diyor. Yani eski olan her şeyi unutup yapının yeniden kurulması. Tabii dönüşümün bu denli sert olmamasını savunan görüşler de ifade ediliyor. Ancak birleşilen bir nokta varsa o da dijital dönüşümün olabildiğince hızlı bir şekilde gerçekleşmesinin getireceği faydaların çokluğu ve bunu başaran firmaların rakiplerine karşı ciddi anlamda bir avantaj elde etmiş olmaları.

İnşaat sektöründe bu konuda öncülük yapan ve bir hayli yol alan firmalar olsa da çok sayıda firma henüz böylesi bir dönüşüme düşünsel anlamda hazır değil. Bu süreçte nelerle karşılaşacağımızı öngöremediğimiz için karlılığımızı düşürdüğünü bildiğimiz halde yıllardır terk edemediğimiz kaotik sistemimize daha sıkı sarılıp, sorunlarımızı daha da büyütüyoruz. İçinde bulunduğumuz salgının bütün olumsuzluklarının yanında insanlığa getirdiği iki olumlu etkisinin olduğunu düşünüyorum. Birincisi RNA aşılarıyla birçok çözümsüz hastalığın önüne geçilebileceğine dair doğan umut ve bu doğrultudaki bilimsel çalışmalara daha fazla kaynak aktarılması, diğeri ise her alanda öne çıkan dijitalleşmenin hayatımızı kolaylaştırması, maliyetlerimizi düşürmesi ve beraberinde karlılıkların artması.

Peki inşaat firmaları faydalarını bildikleri halde neden dijital dönüşüme pek sıcak bakmıyorlar? Bu sorunun en kısa yanıtı değişimin önündeki engeller. Mevcut engelleri ortadan kaldırmadan girişilecek bir yenilenme çalışması, şu anki durumun da aranmasına neden olabilir. Bu gerçek ister istemez firmaların harekete geçme cesaretini kırıyor.

Enka System, web sayfasında “İnşaat Sektöründe Dijital Dönüşümün Önündeki 5 Engel” başlıklı konuyu son derece iyi analiz eden bir yazı yayınladı. Bir zaman yaratıp, okumanızı tavsiye ederim. Yazıda inşaat sektörünün dijital dönüşümü benimsemesi için sunulan çözümlerin olabildiğince pratik olması gerektiğinin altı çiziliyor ve beş engel şu şekilde sıralanıyor: 

  1. Entegrasyon ve Tüm Paydaşlar için Ortak Çalışma Sağlanamaması
  2. Standardizasyon Olmaması ve Zaman Baskısı
  3. Yeterli Yetkin Personel Olmaması
  4. Kültürel veya Teknik Dirençler (İnternet erişimi, geleneksel personel)
  5. Dijital Dönüşüme Kaynak Ayrılmaması
  1. Entegrasyon ve Tüm Paydaşlar için Ortak Çalışma Sağlanamaması

İnşaat sektöründe dijital dönüşüm sürecinin önündeki en önemli engellerden biri paydaş sayısının fazlalığı ve paydaşların iletişim kurmakta yaşadıkları zorluklar. Bu durum operasyon maliyetlerini artırmakta, beraberinde verimliliği düşürerek zaman kayıplarına neden olmaktadır. 

Paydaş çeşitliliği, verilerin standart olmaması, entegrasyon eksiklikleri bir sistem kurulmasını zorlaştırmaktadır.

2. Standardizasyon Olmaması ve Zaman Baskısı

Yapılan çalışmaların net bir standardının olmaması görünen ve görünmeyen farklı risklerin oluşmasına neden olmaktadır.  İnşaat projelerinin beklemeye izin vermeyen dinamik yapısı, çalışanlar üzerindeki zaman baskısı ve benzeri faktörler standardizasyon çalışmalarının yapılmasına çoğu zaman imkan vermemektedir. Proje öncesi, ya da iki proje arası zamanlar standardizasyon yapısının kurulması açısından en uygun dönemlerdir. Standardize edilmiş sistemler, dijital dönüşümün daha hızlı ve rahat yapılmasını sağlayacaktır.

3. Yeterli Yetkin Personel Olmaması

Dijital Dönüşümün firmalara sağladığı en büyük faydalardan biri de, insana olan bağımlılığı azaltmasıdır. Dijital dönüşüm çalışmalarının öncesinde organizasyonun IT değişim sürecini yönetecek yetkin ve yetkili bir ekip kurulmalıdır. 

Ayrıca birim yöneticileri, mevcut ve yeni alınacak personelin dijital dönüşüme ayak uydurabilecek kişilerden oluşmasını sağlamalı, bu doğrultuda İK değerlendirme süreçleriyle daha yakından ilgilenmelidirler. Bu dönüşümün yanlış insanlarla yapılıyor olması, teknolojik koordinasyon eksikliğini zaten fazlasıyla üzerinde hisseden bir sektör için başka risk katmanlarının oluşmasına neden olacaktır. 

4. Kültürel veya Teknik Dirençler (İnternet Erişimi, Geleneksel Personel)

Dijital dönüşüm, verimliliği, kaliteyi, güvenliği artırma ve riski azaltma beklentilerini içinde barındırır. Ancak bu süreçte farklı kaynaklardan gelen dirençlerle karşılaşmak da sık  rastlanan bir durumdur. Özellikle hızın projelerde ne denli önemli olduğunu düşünürsek, sistemin kurulum aşamasında yaşanacak en küçük bir sıkıntı dahi ekibin dijital dönüşüm çalışmalarına olan inancını zedeleyecektir. Tüm bu zorlukların tamamının çözümünün mümkün olmadığı durumlarda, önceliklendirme size büyük faydalar sağlayabilir. Projenin yapıldığı bölgedeki kültürel dirençler, ülkenin mevzuatları, coğrafi zorluklar gibi dış etkenler haricinde mevcut firma personelinden kaynaklı zorluklar da yaşanabilir. Çalışanlar sistemi kullanmamakta direnebilir. Ayrıca internet erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde veri girişinde sorunlar yaşanabilir.

5. Dijital Dönüşüme Kaynak Ayrılmaması 

Bir yatırım sürecinde, yatırımın potansiyel geri dönüşüm süresini (ROI) göz önünde bulundurarak bir maliyet fayda analizi gerçekleştirmek, yatırım kararının sonucunu belirler. Eğer işletmenin ihtiyaçları ve mevcut durumu doğru analiz edilmediyse, dijital dönüşümün sağlayacağı verimlilik doğru hesaplanamaz. Bu belirsizlikler yatırım kararlarını da olumsuz etkileyecektir.

Firmanızda yatırımı yapacak grubun üst yönetim olduğu düşünülürse, yatırım için doğru değer önermesinin sağlanabiliyor olması kritiktir. Dijital dönüşümü destekleyecek üst yönetim desteğinin eksikliği, maliyeti azaltma ve verimliliği arttırma potansiyeli olan sistemlerin genellikle bir ekstra maliyet unsuru olarak görülmesine neden olur. Doğru analiz ve hesaplamalarla, sistemin getireceği net kazanç anlatılabilirse, rasyonel bir yönetimin buna destek vermesi kaçınılmaz olacaktır.

28-29 Kasım 2021

Çiftehavuzlar

Robotlaşma inşaat sektörünü nasıl etkileyecek?

On yıl önce gelecek nasıl gelecek diye düşündüğümüzde aklımıza gelenlerin çok daha fazlasının bugün gerçekleştiğini görüyoruz. Yapay zekayla birlikte açılan yolun nereye kadar gideceğini şu anda hiçbirimiz bilmiyoruz ancak birkaç yıl içinde günlük yaşamımızın da, inşaat sektörünün de bugünkü gibi olmayacağı konusunda hepimiz hemfikiriz.

Çin’de on beş günde inşa edilen 30 katlı binayı, Türk müteahhit ve mühendislerinin Kıbrıs’ta kırk beş gün içinde bitirdikleri sahra hastanesini, inşaat projelerinin önümüzdeki günlerde teknolojik yapım metotlarıyla hızlanacağının ilk işaretleri olarak okuyabiliriz.

İnşaat sektörü robotlaşmanın en az uygulandığı alanlardan biri. Bunun da en büyük sebebi, şantiyedeki işlerin dağınık olması ve birbirini etkileyen iş kalemlerinin sayısının yüksekliği. Şu an endüstride kullanılan robotlar, kontrollü bir alanda tekrarlayan görevlerde başarılılar. Şantiyelerde gerek ortamın kontrolsüz olması, gerekse işlerin birbirlerini düzenli olarak tekrarlamaması robotların uyum sağlaması açısından yeniden programlanmalarını gerektiriyor. Tüm bu olumsuzluklara rağmen inşaat projelerinde kullanılan robotik sistemler ve yapay zeka çözümleri var. Bunların en yaygın olanları şunlar:

  1. 3 Boyutlu Yazıcılar

Mobil bir robotik kolun kontrol ettiği üç boyutlu yazıcıyla 2017 Ekim’inde Hollanda’da bir köprü inşa edildi.

Eindhoven Teknik Üniversitesi tarafından tasarlanan köprünün yapımı üç ay sürdü. Bisiklet köprüsü, 800 katman çıktıdan oluşuyor. 3D yazıcıdan alınan çıktılar, köprünün yapıldığı alanda birleştirildi. İnşaatı yapan Bam İnfra şirketinden Jeroen Nuijten’e göre, gelecekte üretim aşaması daha kısa sürecek. 

Köprü, ön gerilmeli ve betonarme olarak yapıldı. Nuijten, köprünün 40 kamyonu taşıyabilecek dayanıklılıkta olduğunu belirterek, “Ama biz sadece bisikletle geçeceğiz” dedi. Kısa süre içinde 3D yazıcıdan ev çıktısı almaya da başlanacak. Üniversitenin amacı, daha büyük köprü ve viyadükler ile diğer inşaat işlerini yazıcı ile yapmak. 

  • Tuğla ve yol taşları döşeyen robotlar

İnşaat sektöründe verimliliği artırmaya yönelik yeni çalışmalardan biri de SAM isimli bir robotik sistem. Ortalama güç ve becerideki bir insan günde 500 tuğla örebiliyorken, SAM isimli robot 3000 tuğla örebiliyor. Yani bir insandan ortalama 6 kat daha hızlı çalışıyor. Ayrıca bu işlemi daha ucuza yapıyor. SAM, ortalama günlük ücretli bir işçiden 7 kat daha ucuza bu işi tamamlayabiliyor. 

  • Yıkım robotları

Yıkım ekiplerinden daha yavaş olsalar da, yaşam döngüsünün sonundaki bir binanın beton ve yapısal bileşenlerini yıkmak söz konusu olduğunda çok daha güvenli ve ucuzlar.

  • Blockchain ve Şeffaflık

Sözleşmenin gerçekleştirilmesine dahil olan tüm taraflar için benzersiz güvenilir yönetici olarak blockchain teknolojisi; sözleşmelerin oluşturulması, idaresi ve izlenmesi için hatasız süreç oluşturma potansiyeline sahip. 

Blockchain teknolojisi, inşaat süreci sırasında şeffaflığı arttırarak proje iş akışı optimizasyonunu etkiliyor. Ayrıca daha iş birlikçi çalışmayı teşvik ederek, riski en aza indirerek ve anlaşmazlıkları önleyerek zamanında karar almaya katkıda bulunuyor. 

  • VR/AR ile tasarım ve planlama

AR/VR teknolojisi tarafından sağlanan 3D projelerin ve bunların çevresindeki ortamın görselleştirilmesi ile mimari veya yapısal değişikliklerin hızlı ve hassas simülasyonu otomatik ölçümleri destekliyor ve tasarım iyileştirmeleri sağlıyor. Tehlike simülasyonları ve güçlendirilen risk değerlendirmeleri de bu yenilikçi teknolojilerin kapsadığı rutin bir görev haline geliyor.

  • Drone’lar

Sahanın hızlı bir şekilde görüntüleyebilmesine imkan veren drone’lar şantiyelerde ağırlıklı olarak iş güvenliği için kullanılıyor ve tehlikeli bir alanı hızla tespit edebiliyorlar.

Uluslararası pazarda rekabet avantajımızı ucuz işçilik üzerinden koruyabilmemiz eskisi kadar kolay görünmüyor. Proje süresini kısalttıkça karlılığımızın artacağını, rakiplerimizin de tekliflerinde otomasyon teknolojilerini dikkate alacağını düşünürsek uluslararası platformda ön sıralarda yer alan inşaat sektörünün robotlaşmayı ve yapay zeka çözümlerini hızla hayata geçirmesi gerekmektedir.

Bu yazıyı hazırlarken, çeviri programları, Word’ün editleme özelliği ve buna benzer birçok yapay zeka uygulamasından faydalanarak bir Cumartesi öğleden sonrasında iki saat içinde yazdığımı söylemeliyim. Fikir bir gece öncesinde aklıma düşmüştü. Bu dijital imkanlar olmasaydı, muhtemelen bir günden fazla zamanımı alacaktı. İnanıyorum ki, gelecek yıl farklı teknolojik gelişmelerle bu süre daha da kısalacak. 🙂

Yapay Zeka Öğrencilere Nasıl İlham Verebilir? 

Bir sınıfa girin. Tahtada karmaşık bir matematik problemi yazıyor, bir grup öğrenci dikkatle öğretmeni dinliyor. Son derece tanıdık değil mi? Geleneksel eğitim modelimizin içinden sıradan bir manzara. Şimdi gözlerinizi kapatın ve bu sefer şöyle bir sahneyi hayal edin. Öğretmenin yanında bir yapay zekâ asistanı. Bir öğrenci, “Bu problemi neden anlamıyorum?” diye soruyor ve yapay zekâ, ona bireysel öğrenme tarzına uygun bir açıklama sunuyor. Ya da bir tarih dersinde, bir öğrenci geçmişte bir savaşı kazanan stratejiyi anlamaya çalışırken, yapay zekâ ona o dönemin simüle edilmiş bir haritasını gösteriyor. İşte, bu geleceğin eğitimi.

Yapay zekâyı, eğitimde sadece bir araç olmaktan; öğrencilerin hayal güçlerini tetikleyen bir ilham kaynağına çevirebiliriz. Peki, bu nasıl mümkün olacak? Gelin, biraz daha yakından bakalım


1. Her Öğrenciye Özel Bir Mentor: Kişiselleştirilmiş Eğitim

Her öğrenci farklı bir dünyadır. Kimi matematiği görsel öğelerle öğrenir, kimi tarihi hikâyelerle anlamlandırır. Ancak hepimizin içinden geçtiği geleneksel eğitim sistemi, herkese aynı yöntemleri sunar. İşte yapay zekâyı bu noktada devreye sokabiliriz.

Düşünün, bir öğrenci yabancı dil öğreniyor. Yapay zekâ, bu öğrencinin kelime dağarcığını analiz ederek, eksik olduğu alanları tespit ediyor ve öğrenme sürecini buna göre yeniden tasarlıyor. Bu, sadece hız değil; bilgiye derinlik de kazandırır. Bir öğrenci, “anlamadım” dediğinde, yapay zekâ ona yeni bir açıklama getirebilir.


2. Geleceğin Mesleklerine Hazırlık: Yaratıcı Düşünceyi Tetiklemek

Bugünün eğitim sistemi, genellikle öğrencileri mevcut iş dünyasına hazırlar. Ancak yapay zekâ, onları henüz var olmayan meslekler için de eğitebilir. Nasıl mı? Onlara yaratıcı düşünmeyi öğreterek.

Bir sanat dersinde, öğrenciler akıllı teknolojilerle birlikte yeni bir resim tarzı oluşturabilir. Bilgisayar, farklı sanat akımlarını analiz eder ve öğrencilere modern bir tarz önerir. Ya da bir mühendislik dersinde, yapay zekâ öğrencilerin tasarladığı bir köprünün dayanıklılığını simüle ederek onlara tasarımlarını nasıl geliştirebileceklerini gösterebilir.

Bu tür etkileşimler, öğrencilerin “ezber” yerine “keşfetme” duygusunu harekete geçirir. Sadece bilgiyi tüketmekle kalmaz; aynı zamanda üretirler de.


3. Geçmişi Canlandıran Teknoloji: Tarih Derslerine Yeni Bir Soluk

Tarih derslerinde genellikle olaylar anlatılır ve öğrencilerin hayal gücüne bırakılır. Ancak ya eğittiğimiz algoritmalar geçmişi canlandırırsa?

Bir sınıfta, makine öğrenimiyle destekli bir sistem, öğrencilere Rönesans döneminin Floransa’sını sanal gerçeklik ile gösterebilir. Öğrenciler, Michelangelo’nun atölyesini ziyaret eder, dönemin şehir sokaklarında yürür ve o atmosferi deneyimler. Ya da bir fen dersi sırasında, bir yapay zekâ aracı sayesinde bir hücrenin içine “girip” proteinlerin nasıl çalıştığını gözlemleyebilirler.

Böylesi bir deneyim, öğrencilerin sadece bilgi edinmesini değil, öğrendikleriyle bağ kurmasını da sağlar. Eğitim sıkıcı ödevlerden, eğlenceli bir maceraya dönüşür.


4. Soruları Cevaplamaktan Fazlası: Sorular Sormayı Öğreten Teknoloji

Bugüne kadar teknoloji genellikle sorularımıza cevap verdi. Ancak yapay zekâ, öğrencilere doğru soruları sormayı da öğretebilir. Çünkü iyi bir soru, birçok cevaptan daha değerlidir.

Bir yapay zekâ sistemi, bir öğrencinin yazdığı bir kompozisyonu analiz ederek, “Bu fikri başka nasıl ifade edebilirsin?” ya da “Bu argümanını destekleyecek başka bir örnek bulabilir misin?” gibi sorularla öğrenciyi düşünmeye teşvik edebilir.

Öğrencilere düşünme yollarını öğreten bir yaklaşım, yapay zekânın eğitime getirebileceği en büyük devrimlerden biridir. Bu şekilde, düşünmeyi öğrenen bir zihin, sadece bilgiyi öğrenmekle kalmaz; onu farklı şekillerde anlamlandırabilir de.


5. İlhamın Ötesinde: Etik ve İnsanlık Dersleri

Elbette, yapay zekânın eğitime entegrasyonu sadece bir teknik mesele değildir. Aynı zamanda derin etik soruları da beraberinde getirir. Öğrencilere, yapay zekâ ile çalışmanın sınırlarını, bu teknolojinin nasıl sorumlu bir şekilde kullanılacağını öğretmek, eğitimin bir parçası olmalıdır.

Yapay zekâ ile çalışan öğrenciler, sadece verimli değil; aynı zamanda etik bir geleceğin mimarları olabilir. Teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin, insan olmanın getirdiği empati, yaratıcılık ve değer yargıları hep eğitimin merkezinde kalmalıdır.


Geleceğin Kapısını Aralayan Anahtar: Hayal Gücü ve Yapay Zekâ

Bir gün bir sınıfta, bir öğrenci yapay zekâyla birlikte bir şiir yazacak. Şiirin bir dizesini yapay zekâ önerecek, diğerini öğrenci. Ortaya çıkan eser ne yalnızca insanın ne de sadece bir algoritmanın ürünü olacak. Bir başka öğrenci, yapay zekâ ile bir şehir tasarlayacak. Sokakları ışıklarla dans eden, her binası doğayla uyum içinde nefes alan bir şehir.

Ama işte asıl sır burada: Yapay zekâ o şiiri yazmayı, o şehri tasarlamayı kendi başına öğrenemeyecek. Çünkü teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin, yaratıcılığı tetikleyen, sınırları zorlayan, hayalleri ateşleyen hâlâ insan olacak.

Belki de yapay zekâ, öğrencilere en büyük dersi, mükemmelliğin, insanın sınırları aşmaya cesaret ettiği yerde başlayacağını öğretecek. 

28 Kasım 2024

Çiftehavuzlar

Bir inşaat firması yapay zekaya neden ihtiyaç duymalı?

Çok değil, iki yıl sonra yazının başlığını okuyanların yüzünde hafif bir tebessüm oluşacak. Böyle soru mu olur, yapay zekayı firmamızın her noktasında zaten kullanıyoruz diyecekler. Bir beş yıl sonrasında da sektördeki verimlilik üzerine kafa yoranlar, daha fazla insanı sisteme nasıl entegre edebiliriz konusunda yazılar yazacak. Karşıtları da insanlar işleri ağırlaştırıyor, daha az insan, daha çok robot, daha çok karlılık tezini savunacaklar muhtemelen. Görüyoruz ki, türümüz var olduğu sürece Socrates’den bugüne süren diyalektik çatışmalarımız, konuları, içeriği değişse de bitmeyecek.

Geleceğe dair ufak bir beyin fırtınasının ardından gelelim bugüne. Peki o zaman, soruyu biraz değiştirerek sorayım. Verimliliklerini artırmayı hedefleyen inşaat firmalarının yapay zekadan talepleri neler olabilir? Hangi konuları önceliklendirmeliler? Bu sorulara ne kadar yanıt olacak bilmiyorum ama yapay zekayı daha fazla içselleştirmek istiyoruz diyen firmalar için küçük bir rehber.

Operasyonel Verimlilik ve Şantiye Yönetimi İçin Talepler

  1. Şantiye lojistik optimizasyonu: Malzeme, ekipman ve insan kaynaklarının en verimli şekilde yerleştirilmesi için dinamik planlama algoritmaları.
  2. Zaman çizelgesi senaryo simülasyonları: Planlama değişikliklerinin etkisini görselleştiren yapay zekâ destekli senaryo çalışmaları.
  3. Görüntü tabanlı kalite kontrol: Drone’lardan gelen görüntülerin analiz edilerek işçilik hatalarının ve malzeme uygunsuzluklarının tespiti.
  4. Makine kullanım optimizasyonu: Şantiyede kullanılan iş makinelerinin yakıt tüketimi, çalışma süresi ve verimliliğine göre yapay zekâ tabanlı görev rotasyonu önerileri.
  5. İş gücü dağılımının otomasyonu: Günlük iş planlarına göre en uygun iş gücü dağılımını sağlayan sistemler.

Veriye Dayalı Karar Destek Sistemleri İçin Talepler

  1. Proje risk analiz yazılımı: İhale aşamasından itibaren teknik, finansal ve lojistik riskleri öngören modeller.
  2. Gerçek zamanlı KPI izleme panelleri: İş gücü, maliyet, süre, kalite gibi performans göstergelerinin yapay zekâ tarafından yorumlanması.
  3. Tahmini proje teslim tarihi hesaplama: Plan dışı gelişmelerin projeye etkisini öğrenmek için yapay zekâ ile zaman tahmini.
  4. İhale ve teklif analizleri: Rakiplerin önceki teklif davranışlarını analiz ederek akıllı fiyatlandırma stratejileri geliştirme.

Finansal ve Tedarik Yönetimi İçin Talepler

  1. Nakit akışı tahmini ve simülasyonu: Harcama ve ödeme kalıplarına göre gelecekteki finansal durumun öngörülmesi.
  2. Dinamik bütçe optimizasyonu: Gerçekleşen maliyetlere göre bütçe revizyon önerileri sunan algoritmalar.
  3. Tedarik zinciri kesinti öngörüsü: Gecikme riski taşıyan tedarikçileri erken fark eden uyarı sistemleri.

İK, Eğitim ve Güvenlik İçin Talepler

  1. Yeni işe başlayanlar için kişiselleştirilmiş eğitim programları: Çalışanın yetkinliklerine ve proje tipine göre yapay zekâ tarafından oluşturulan eğitim dizileri.
  2. Yapay zekâ destekli güvenlik kameraları: Baret, yelek, gözlük gibi ekipman eksikliklerini anlık tespit eden sistemler.
  3. Çalışan memnuniyeti tahmin sistemi: Sahadan gelen verilerle moral ve motivasyon durumlarını tahmin eden yapay zekâ modelleri.
  4. Beyaz ve mavi yaka çalışan sirkülasyonu tahminleme: Yüksek ayrılma riski olan çalışanları belirleyerek önleyici İK politikaları geliştirme.

Sürdürülebilirlik ve LEED/TSE Sertifikasyon Desteği

  1. Karbon ayak izi hesaplama asistanı: Malzeme seçimi, lojistik ve enerji tüketimine göre otomatik hesaplama yapan sistemler.
  2. Atık takibi ve azaltma önerileri: Şantiyedeki atık miktarını izleyip azaltmaya yönelik çözüm önerileri.
  3. Sürdürülebilir tasarım karar desteği: Tasarım aşamasında enerji verimliliği en yüksek çözümleri öneren algoritmalar.

Müşteri ve Paydaş Yönetimi İçin Talepler

  1. Müşteri taleplerine hızlı teklif üretimi: Yapay zekâ destekli teklif motorları ile müşteri isteklerine uygun hızlı ve kapsamlı tekliflerin hazırlanması.
  2. Şeffaf ilerleme raporları: Proje paydaşlarına görsel ve sayısal içeriklerle desteklenen anlaşılır raporlar sunma.
  3. AI destekli sözleşme analizi: Ana yüklenici, taşeron ve tedarikçi sözleşmelerinde riskli maddelerin işaretlenmesi.

İhale almak, bütçe yönetmek, iş güvenliğini sağlamak, tedarik zincirini aksatmamak, kaliteyi denetlemek, teslim tarihini tutturmak, müşteriyle şeffaf iletişimi sürdürmek… Bütün bu birbirine uzak gibi görünen işleri, akıllı teknolojilerin bize sunduğu yepyeni seçeneklerle çok daha hızlı ve doğru yapmak mümkün. Geçmişte proje yönetimin mantığını öğrenip, bu öğretileri projelerinde kullananlar nasıl bir fark yarattıysa, bugün de veri odaklı sistemlerin işleyişine hâkim olanlar benzer etkiyi yaratacak. Bu dönüşümü ilk benimseyip, içselleştiren firmalar, rakiplerinin önüne geçmekle kalmayıp, sektörün de yönlendiricileri olacaklar. Yeni dünyanın yeni kazananları onlar artık.

Şantiyeler İçin Teknoloji Kullanım Rehberi

Mesleğe başladığımdan bu yana şantiyelerde not aldığım günlük ajandalarımı saklarım. Geçen hafta sonu kütüphanemi düzenlerken onları yerleştirdiğim üst rafa şöyle bir baktım (artık yukarıdalar, çünkü eskisi gibi incelemiyorum), yıllar içinde yirmiyi geçmişler. Sahada yeni bir problemle karşılaştığımda, geçmişte benzer bir sorunu nasıl çözdüğümüzü bulmak için döner döner aldığım notlarımı karıştırırdım. Sonra oradaki bilgileri CD’lere taşıdım. Ardından flash belleklere. Bugünse yapay zekâ sohbet robotuna sorulacak doğru bir soruyla çok daha detaylı bilgilere ulaşmak mümkün. İlginç olan verdiği yanıtlar, aslında o defterlerden internete aktardığımız bilgiler. Onları derleyerek aradığımız cevapları veriyor. Bir yerde bize bizi anlatıyor. Hatta artık insan metinleriyle de yetinmeyip kendi dokümanlarını oluşturuyor. Yazımda bugünü ve görebildiğim yakın geleceği dikkate alarak sevgili dostum Chatgpt’yi bir sürü farklı prompt’la bayağı bir yorarak hazırladığım “Şantiyeler İçin Teknoloji Kullanım Rehberi”ni sizlerle paylaşmak istiyorum. İki yıl sonra yazıyı bir yerlerde gördüğünüzde çoğumuzun bildiği basit bilgilerle bir köşe yazısı yazmışsın diyerek küçümsemenizi istemem. Nihayetinde sene 2025, bizi nelerin beklediğini henüz bilmiyoruz. 


ŞANTİYELER İÇİN TEKNOLOJİ KULLANIM REHBERİ

(Saha Çalışanları ve Teknik Ekip İçin Pratik Kılavuz)


1.  Drone Kullanımı – Hava Gözetimi ve Belgeleme

Ne işe yarar?

  • Şantiye genel görünümünü yukarıdan görüntüleme
  • Gelişim takibi (haftalık/aylık fotoğraflarla ilerleme karşılaştırması)
  • Zemin hareketleri ve lojistik planlama

Nasıl kullanılır?

  • Uçuş izni olup olmadığını kontrol et (valilik/SHGM)
  • Rüzgâr 20 km/s üzerindeyse uçuşu ertele
  • Kamera açısını iş güvenliği açısından işçilerin izniyle ayarla

Dikkat!

  • Hassas bölgelerde (havaalanı, askeri alan) otomatik engelleme olabilir.
  • Veriyi indirirken proje klasörlerine tarih vererek kaydet.

2.  Giyilebilir Teknolojiler – Akıllı Baretler ve Sensörlü Kıyafetler

Ne işe yarar?

  • İşçinin konumunu ve düşme riskini takip eder
  • Gürültü, sıcaklık gibi çevresel riskleri algılar
  • İSG ihlallerini anında ilgili birimlere bildirir

Nasıl kullanılır?

  • Her sabah bareti şarj kontrolüyle teslim al
  • Düşme algılaması testini 15 günde bir yap
  • GPRS izni açık değilse veri gitmez – ayarlarını kontrol et

Dikkat!

  • Sesli uyarı verirken işçi rahatsız olabilir, bu durumda bildirim sesini kısmak yerine teknik servise başvur.

3.  Mobil Uygulamalar – Raporlama, Fotoğraf, Malzeme Takibi

Ne işe yarar?

  • Günlük raporları anında girmeni sağlar (saha not defteri tarih oluyor!)
  • Fotoğraflı kayıt tutabilir, anında WhatsApp yerine sistemde paylaşılır
  • Depodan çıkan malzemeyi QR kodla kayıt altına alırsın

Nasıl kullanılır?

  • Sabah ilk 10 dakikada malzeme durumu, plan değişikliği vs. gir
  • Fotoğrafları sistem içi uygulamadan çek (gizlilik için dış kamera önerilmez)
  • Uygulamada “sürükle-bırak” çizimlerle iş emri oluşturabilirsin

Dikkat!

  • Uygulamalar veri bağlantısına bağlıdır. Ofis interneti dışında mobil veri planı gerekebilir.
  • Yanlış fotoğraf yüklemesi durumunda sistem geçmişi tutar – dikkatli ol.

4.  BIM (Yapı Bilgi Modellemesi) – Sahada 3D Proje Görüntüleme

Ne işe yarar?

  • Proje çizimlerinin üç boyutlu halini tabletten ya da AR gözlükten görmeni sağlar
  • Boru/kanal gibi yer altı elemanlarını daha kazmadan önce tespit etmeni sağlar
  • Mimari, elektrik, mekanik ekiplerin çakışan yerlerini görürsün

Nasıl kullanılır?

  • Gözlüğü ya da tableti sahaya getirirken kılıfla koru
  • Uygulamayı açınca katmanları seç (Mekanik mi, Statik mi?)
  • İlgili detayı işaretleyip yorum yazabilirsin – ofiste anında görünür

Dikkat!

  • Projenin “güncel revizyonunu” açtığına emin ol. Eski versiyon yanıltıcı olur.
  • AR gözlükler için güneşli hava parlama yapabilir, gölgede kullan.

5.  Veri Toplama ve Karar Destek Sistemleri

Ne işe yarar?

  • Şantiye genelinde iş gücü verimliliğini ölçer (ne zaman işe başlandı, ne kadar sürede bitti)
  • Hava durumu, beton sıcaklığı, vibrasyon gibi değerleri anlık izleyebilir
  • Saha kararları artık “sezgiye” değil, verilere dayanır

Nasıl kullanılır?

  • İş gücü giriş-çıkışını QR kart veya parmak izi ile takip et
  • Sensörleri sahada uygun yükseklik ve korumayla yerleştir
  • Haftalık verileri grafik halinde takip et (dashboard panel)

Dikkat!

  • Ölçülen veri ile raporlanan veri arasında tutarsızlık varsa, manuel müdahale olmuştur – araştırılmalı.
  • Saha çalışanlarının verileri etik kurallar çerçevesinde kullanılır, herkesin bilgilendirilmesi gerekir.

 Ek Tavsiyeler: Dijital Şantiye Disiplini

UygulamaTavsiye
Haftalık teknoloji toplantısı15 dakikalık “Neyi daha iyi yaparız?” oturumu
Fotoğraf protokolüYüklenici, danışman ve saha için ayrı klasörler
Günlük veri senkronizasyonuHer akşam 18.00’de sistem güncellenmeli
“Teknoloji temsilcisi”Her ekipten bir kişi dijitalleşmeden sorumlu olsun

Bütün bu sistemler, drone’lardan sensörlere, uygulamalardan veri panellerine, yapay zekâ destekli analiz araçlarından dijital ikizlere, saha kameralarından otomatik raporlama sistemlerine kadar hepsi tek bir amaca hizmet ediyor: Kararlarımızın sezgilerimizle değil, bilgiyle alınmasına. 

“Bugün yağmur yağabilir, beton dökmeyelim” yerine, “Sıcaklık X derece, nem oranı Y, yağış ihtimali %Z. Vibrasyonu şu parametreyle düzenlersek şu zaman diliminde döküm yapılabilir” diyebilmek.

“Zemin iyi gibi görünüyor” yerine, “Sensör verileri 3.5 metre derinliğindeki nem oranının limitin üstünde olduğunu, drenaj doğru projelendirilmezse  oturma riski doğacağını” görebilmek.

“Malzeme bitebilir” yerine, “Stok izleme sistemine göre mevcut beton miktarı 28 metreküp; bugünkü üretimle 17.00’de tükeniyor” diyebilmek.

“Yoğun trafik var, araç yola çıkmasın” yerine, “GPS verilerine göre 12 dakikalık gecikme var, ama alternatif rotayla zaman farkı sadece 3 dakika” diyebilmek.

“Personel sanki az gibi” yerine, “Planlama algoritması bugünkü iş yükü için 3 işçilik açık gösteriyor; vardiya kaydırmasıyla denge sağlanabilir” diyebilmek.

İnanıyorum ki, şantiyeler, verilerle yönetildiğinde daha güvenli, daha verimli, daha insana yakışan çalışma alanları olacak. Bütün bu örnekler bize şunu gösteriyor. Akıllı sistemlerin asıl gücü, insanı devreden çıkarmakta değil; onu daha iyi düşünen bir karar vericiye dönüştürmekte. 

İnşaat sektörüne özel dijital terminoloji sözlüğü

Günümüz insanının sahip olması gereken en önemli beceri setlerinden biri “Dijital Okur Yazarlık.” 

Yeni dünyayı anlamanın yolu, önce onun alfabesini çözmekten geçiyor. Tıpkı bir lisanı bilmeden o dilde konuşmanın imkânsız olması gibi, yapay zekâyı hayatımızın içine almak istiyorsak, veriyle konuşmanın kurallarını öğrenmemiz şart.

Çevremizde boş ver terminolojiyi biz işimizi görüyoruz ya diyen çok insanın varlığını bilsem de, ben bu yaklaşımı biraz trafik işaretlerinden haberdar olmadan direksiyon başına geçmeye benzetiyorum. O zaman nedir bu öncelikli kelimeler diye düşünürken işi erbabına sorayım dedim. Yapay zekadan onun dünyasına girişi kolaylaştıracak basit bir sözlük hazırlamasını istedim. Listesini sizlerle paylaşırken farkındayım ki altı ay sonra sunduğu buradaki sözcükler yetersiz kalacak. Neyse, o zaman geldiğinde güncelleme sözüyle şimdilik çalışmasına bir başlangıç olarak bakalım

A

  • AI (Yapay Zekâ): İnsan zekâsını taklit edebilen, öğrenebilen ve karar verebilen bilgisayar sistemleri.
  • API (Uygulama Programlama Arayüzü): Farklı yazılımların birbiriyle konuşmasını sağlayan dijital köprü.
  • AR (Artırılmış Gerçeklik): Gerçek dünyaya dijital nesnelerin veya verilerin eklenmesi.

B

  • BIM (Yapı Bilgi Modellemesi): Bina veya altyapının dijital 3D modeli ile tüm yaşam döngüsünü yönetme yaklaşımı.
  • Bulut Depolama (Cloud Storage): Belgelerin, planların veya fotoğrafların internet üzerinden saklandığı yer (örn: Google Drive, Dropbox).

C

  • Chatbot: Kullanıcılara otomatik cevaplar veren dijital asistan (örn: İK işlemlerini hızlandıran mesajlaşma botu).
  • CSV Dosyası: Verilerin virgülle ayrılmış şekilde tutulduğu basit tablo dosyası. Excel’e benzer, ama sade.

D

  • Dashboard (Gösterge Paneli): Proje, maliyet, insan kaynağı gibi verilerin görselleştirildiği dijital ekran.
  • Dijital İkiz (Digital Twin): Bir yapının hem fiziksel hem dijital ortamda eş zamanlı olarak takibi.
  • Drone: Sahayı yukarıdan izlemek, ölçüm yapmak veya ilerlemeyi kayıt altına almak için kullanılan uçan kamera.

E

  • ERP (Kurumsal Kaynak Planlaması): Malzeme, personel, işçilik ve finans gibi kaynakları yöneten dijital sistem.
  • Edge Computing: Verinin, buluta gitmeden, bulunduğu yerde hızlıca işlenmesi.

G

  • GIS (Coğrafi Bilgi Sistemi): Konuma dayalı verilerin dijital haritalar üzerinde işlenmesi ve analiz edilmesi.

I

  • IoT (Nesnelerin İnterneti): İnternete bağlı cihazların (örn: akıllı baret, sıcaklık sensörü) veri toplaması ve birbirine veri göndermesi.
  • İnteraktif Plan: Tıklanabilir, katmanlı ve dijital ortama entegre edilmiş çizimler veya projeler.

K

  • Kodlama (Coding): Bilgisayarlara ne yapacağını anlatan dijital dil. Python, JavaScript gibi dillerle yapılır.
  • KPI (Anahtar Performans Göstergesi): Dijital sistemlerde izlenen, başarıyı ölçen sayısal hedefler.

M

  • Makine Öğrenimi (Machine Learning): Yapay zekânın veriden öğrenerek kendini geliştirmesi.
  • Metaverse: Sanal gerçeklik üzerinden projelerin gezilip değerlendirilebildiği dijital evren ortamı.

O

  • Otomasyon: İnsan müdahalesi olmadan işlemlerin dijital olarak yürütülmesi (örn: beton dökümünde sıcaklık takibi).
  • Open-source (Açık Kaynak): Herkesin katkıda bulunabildiği, kodları açık dijital sistemler.

P

  • Power BI: Veri görselleştirmesi ve raporlama yapan Microsoft tabanlı yazılım.
  • Proje Yönetim Yazılımı: İnşaat sürecini planlamak, izlemek ve raporlamak için kullanılan dijital araç (örn: Primavera, MS Project, Procore).

R

  • RPA (Robotik Süreç Otomasyonu): Tekrarlı ofis işlemlerini otomatikleştiren yazılımlar (örn: fatura girişi).
  • Revit: BIM modelleme ve yapı tasarımı için kullanılan popüler bir yazılım.

S

  • Siber Güvenlik: Dijital sistemleri veri hırsızlığı, virüs veya saldırılardan koruma yöntemleri.
  • Sensör: Hareket, sıcaklık, nem gibi bilgileri dijital sistemlere aktaran cihaz.

T

  • Teknoloji Yol Haritası: Bir firmanın dijitalleşme sürecini adım adım planladığı belge.
  • Takip Uygulamaları: Malzeme, iş gücü veya proje süresini izlemeye yarayan mobil ya da masaüstü uygulamalar.

U

  • UAV (İnsansız Hava Aracı): Drone’ların teknik adı.
  • UI/UX: Dijital uygulamaların arayüz tasarımı (UI) ve kullanıcı deneyimi (UX) ile ilgili kavramlar.

V

  • Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma süreci.
  • VR (Sanal Gerçeklik): Şantiyeyi ya da projeyi sanal gözlükle dolaşma deneyimi.

Y

  • Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Yapay zeka kavramlarını anlama ve kullanma becerisi.
  • Yapay Zekâ Asistanı: İş programı yazmak, planlamak, rapor oluşturmak gibi görevleri destekleyen dijital yardımcılar.

Bitirirken hala aklıma yeni yeni kelimeler geliyor. Eklemeye başlasam yazı bitmeyecek. Tahmin ediyorum siz de okurken bu sözcük neden eksik, şu da olmalıydı demişsinizdir. Artık bundan sonrası sizde. Bu listeyi terimlerinizle geliştirebilir, kendi yaşayan dijital terminoloji sözlüğünüzü inşa edebilirsiniz. Böylece yazım, okurlarımın dijital kütüphanelerinde farklı içeriklerle yaşamaya devam eder.

Bir inşaat firmasında yapay zekanın katkısıyla sürekli iyileştirme kültürü nasıl oluşturulur?

Şantiyede öğle arasında yan yana oturan yaşlı ustabaşıyla genç mühendisi düşünün. Biri 40 yıldır şantiyelerde, öteki daha kariyerinin henüz başında. İkisinin de kafasındaki düşünceler aynı soruda buluşuyor. ‘Bu iş nasıl daha hızlı, daha güvenli, daha az stresle yapabiliriz?’ Cevap artık sadece deneyimde veya okulda öğrenilen bilgide değil; veride, algoritmalarda, yani yapay zekâda.

Bir inşaat firmasında kurum içi Yapay Zekâ (AI) yetkinliklerini geliştirip sürekli iyileştirme kültürünü (continuous improvement) oluşturmak hem organizasyonel dönüşüm hem de teknolojik adaptasyon gerektiriyor. Peki ama bu nasıl olacak? Süreci sahaya ve ofise entegre edilebilir 6 aşamalı stratejik yol haritası üzerinden inceleyelim. 


1. Temel Altyapıyı ve Farkındalığı Oluşturma

Hedef: AI’nin ne olduğunu, potansiyelini ve sınırlılıklarını herkesin anlayacağı şekilde açıklamak.

  • AI farkındalık seminerleri düzenleyin: Sahadaki ustabaşından merkez ofisteki yöneticilere kadar herkesin AI hakkında temel bilgiye sahip olması gerekir (ör. “AI nedir, neler yapabilir, bizim işimize ne katkısı olur?”).
  • Vaka çalışmaları paylaşın: Başarılı ve başarısız AI uygulamalarını sektörden örneklerle anlatın.
  • Dijital terminoloji sözlüğü oluşturun: Özellikle saha çalışanları için, basitleştirilmiş bir dijitalleşme sözlüğü faydalıdır.

2. AI Yetkinlik Haritası Çıkartmak

Hedef: Mevcut personelin dijital olgunluk seviyesi nedir? Nerelerde açıklar var?

  • Yetkinlik analizi yapın: Hangi departmanlarda hangi düzeyde teknik bilgi var? (ör. veri okuryazarlığı, Excel modelleme, yazılım kullanım alışkanlığı).
  • Rollere göre hedefler belirleyin: Örneğin bir planlama mühendisi için Python temelli veri analizi eğitimi gerekebilirken, bir saha formeni için mobil uygulama kullanımı yeterlidir.
  • AI Şampiyonları (AI Champions) seçin: Departmanlarda gönüllü dijital öncüler belirleyin. Bu kişiler, AI uygulamalarının yaygınlaştırılmasında katalizör olur.

3. Küçük Başlayın – Hızlı Kazançlar (Quick Wins) Yaratın

Hedef: AI’nin faydasını kısa sürede göstererek dirençleri azaltmak ve inancı artırmak.

  • Pilot projeler başlatın: Örneğin:
    • Proje planlama optimizasyonu için bir tahminleme modeli (ör. malzeme gecikme tahmini)
    • Görüntü işleme ile şantiye güvenlik denetimi
  • Saha verisiyle basit modeller deneyin: Excel + Python + Power BI ile örneğin iş gücü verimliliği analizleri yapılabilir.
  • Başarı hikâyeleri oluşturun: Erken kazanımları iç iletişimde “önce-sonra” anlatımlarla paylaşarak güven yaratın.

4. Sürekli İyileştirme Kültürünü AI ile Bütünleştirin

Hedef: AI sadece bir araç değil, sürekli gelişimin parçası olarak içselleştirilmelidir.

  • Kaizen ve Lean ilkelerine AI perspektifi ekleyin:
    • “Her çalışan iyileştirme önerisi getirebilir” anlayışına veri ve otomasyon bakışı kazandırın.
    • Örn: “Şantiyede zaman kaybı yaşanan süreçleri AI ile nasıl ölçebiliriz?”
  • Saha-Ofis arasındaki geri bildirim döngüsünü dijitalleştirin: Formlar, uygulamalar, kısa anketler, görseller vb. yollarla sahadan sürekli veri akışı sağlayın.
  • Öneri sistemini ödüllendirin: Her AI tabanlı iyileştirme önerisi için görünürlük sağlayın (ör. “Ayın dijital fark yaratanı”).

5. Kurumsal Öğrenmeyi ve Paylaşımı Teşvik Edin

Hedef: AI kullanımına dair öğrenmeler bireyde değil, kurum belleğinde kalsın.

  • AI Deneyim Havuzu oluşturun: Her pilot projenin çıktısını, öğrenilen dersleri ve uygulama rehberini dijital bir platformda toplayın.
  • Dijital Koçluk ve Mentorluk uygulayın: AI konusunda deneyim kazanmış çalışanları diğer ekiplerle buluşturun.
  • AI Hackathon ve Challenge’lar düzenleyin: Ekiplerin eğlenerek çözüm üretmesini teşvik eder.

6. Yönetsel Sahiplenme ve Stratejik Entegrasyon

Hedef: AI gelişiminin geçici değil stratejik olduğunu göstermek.

  • Yönetim desteğini görünür kılın: Üst yönetimin AI projelerine doğrudan katılımı, çalışanlar için güven artırıcıdır.
  • Stratejik KPI’lara dijital hedefler ekleyin: Örn: “Yılda en az 3 süreç dijitalleştirme önerisi” gibi.
  • Performans sistemine dijital gelişim maddesi koyun: Örn: “Yapay zekâ farkındalığı eğitimi tamamladı” gibi takip edilen ölçütler.

Belki de mesele robotların neleri nasıl yapacağından önce, insanların hangi alışkanlıklarından vazgeçmeyi göze alacağında. Çünkü şantiyede asıl farkı yaratan, bazen bir algoritma değil, kahve molasında konuşulan küçük bir ayrıntı, bir genç mühendisin sunduğu farklı bakış, bir kalfanın yıllar içinde kazandığı sezgisel deneyimden yola çıkarak anlattığı hikaye, bir teknikerin pratik çözümü, bir ekip arkadaşının paylaştığı samimi uyarı… Yapay zekâ işte o fikirleri sisteme entegre ederek geliştirdiğinde firma kültürünün değişim yolculuğu başlayacaktır.

On Adımda İnşaat Projelerinde Yapay Zekâ Entegrasyonu

Yazıya başlamadan önce, sabırsızlığımı mazur görün. Sonda söylemem gerekeni en başta yazacağım. Çünkü biliyorum, içimde tutarsam rahatsız edecek beni. En gelişmiş yapay zekâ sistemini projenize entegre etseniz de sonunda onu kullanacak olan yine insan. Yani yalnızca dijital altyapıya değil, ekibinizin dönüşümüne de yatırım yapmalısınız. İnsan kaliteniz istenen düzeyde değilse, en akıllı sistemi de kursanız beklediğiniz sonuçları alamayacaksınız.

Sektördeki dijital dönüşüm algısı, “hadi bir yazılım satın alalım, nasılsa o bize her istediğimizi verecek,” şeklinde. Tabii dijitalleşmeye bu kadar basitmiş gibi yaklaşınca süreç öngörüldüğü gibi sonuçlanmıyor. Bir de bu hayal kırıklığının yaşanacağını sezinleyip, eski ezberlerine daha sıkı sarılarak yeni sistemi sabote etmeye hazır bekleyen tutucu çalışanları düşündüğümüzde konu iyice karmaşık bir hal alıyor. 

Gelin 10 adımlık bir yol haritasıyla yapay zekanın inşaat projelerindeki entegrasyon sürecini biraz daha yakından inceleyelim.

1. Farkındalık ve Vizyon Oluşturma

Hedef: Yönetimden sahaya kadar tüm kadroların “Yapay zeka nedir, ne yapabilir, firmamızda ne işe yarar?” sorularına cevap bulması.

Nasıl yapılır?

  • Üst yönetime özel yapay zeka strateji seminerleri
  • Tüm departmanlara yönelik sadeleştirilmiş tanıtım sunumları
  • Şirketin geçmiş projelerindeki sağlıklı bir dijitalleşme olmadığı için yaşadığı sıkıntıları örneklerle göstermek

2. Yapay Zekaya Yönelik İhtiyaç Analizi

Hedef: Hangi projelerde, hangi süreçlerin yapay zekâ desteğine ihtiyaç duyduğunu tespit etmek.

Nasıl yapılır?

  • Planlama, maliyet, kalite, İSG, satın alma gibi süreçleri tarayın
  • Aşağıdaki soruları sorun:
    • “Sıklıkla geciken süreçler hangileri?”
    • “Tahmine dayalı kararlar nerede veriliyor?”
    • “Nerede en fazla veri birikiyor ama kullanılmıyor?”

Örnek ihtiyaçlar:

  • Beton çatlaklarını önceden tahmin etme
  • Malzeme israfını azaltma
  • İş güvenliği ihlallerini anlık yakalama
  • Proje programında gecikme tahmini yapma

3. Uygun Yapay Zeka Uygulamasını Seçme

Hedef: İhtiyaca göre doğru teknolojiyi bulmak ve gereksiz dijital yatırımı önlemek.

Nasıl yapılır?

  • Piyasadaki mevcut yapay zeka tabanlı uygulamaları araştır 
  • Sektöre yönelik çalışan yapay zekâ danışmanlarıyla görüş. Mutlaka konunun uzmanlarından görüş al.
  • Kendi iç IT ekibin varsa basit bir yapay zeka prototipi oluştur

4. Pilot Proje Belirleme

Hedef: Tüm firmada değil, küçük bir projede öğrenmek, daha rahat hata yapabilmek ve sonuçlarını görmek

Nasıl yapılır?

  • Süresi, maliyeti ve ölçeği makul bir proje seç
  • İlk önce tek bir süreci hedefle (örneğin yalnızca günlük rapor analizi)
  • Hedef metrik belirle: “AI entegrasyonu sonrası iş gücü verimliliği %X artacak” gibi

5. Veri Hazırlığı ve Entegrasyon Süreci

Hedef: Yapay zekanın çalışabileceği güvenilir ve düzenli veri akışını kurmak.

Nasıl yapılır?

  • Excel dosyaları, saha günlükleri, planlama çizelgeleri, fotoğraflar gibi veri kaynaklarını topla
  • Veri formatlarını standartlaştır
  • Gerekirse geçmiş projelerden veri seti oluştur
  • ERP, BIM ve benzeri sistemlerle entegre çalışması sağla

6. Eğitim ve Kullanıcı Hazırlığı

Hedef: Yapay zekaya direnç oluşmasını engellemek ve kullanıcıların güvenle sisteme geçmesini sağlamak.

Nasıl yapılır?

  • “Bu sistem sizin yerinizi almayacak, sizi destekleyecek” mesajı net verilmeli
  • Rol bazlı kısa eğitim modülleri hazırlanmalı
  • Sahada dijital şampiyonlar seçilmeli
  • İlk haftalarda teknik destek birimleri kurularak kullanıcılar yalnız bırakılmamalı

7. Uygulama ve İzleme

Hedef: Yapay zeka sistemini kullanıma sokmak ve etkilerini sürekli takip etmek.

Nasıl yapılır?

  • Kullanıcılar veri girmeye, sistem de öneri üretmeye başlar
  • Yapay zekanın verdiği önerilerle insan kararları kıyaslanır
  • Hatalar, sapmalar, uyum zorlukları kayda alınır

Performans takibi metrikleri örnekleri:

  • Zamanında teslim oranı
  • Plan–gerçekleşen farkı
  • Raporlama süresindeki kısalma
  • İSG uyarılarına tepki süresi

8. Geri Bildirim ve Sistem Geliştirme

Hedef: Kullanıcı deneyimi ve saha geribildirimleriyle yapay zeka sistemini iyileştirmek.

Nasıl yapılır?

  • Belirli periyotlarda 15 dakikalık “dijital kahve” toplantısı yapılabilir
  • “Sistem hangi önerisiyle işe yaradı, hangisinde zorluk çıktı?”
  • Kullanıcıdan gelen geliştirme önerileri liste halinde yapay zeka geliştiriciye iletilir

9. Ölçme–Değerlendirme–Yaygınlaştırma

Hedef: Yapay zeka uygulamasının firmaya katkısını ölçüp, başka projelere uyarlamak.

Nasıl yapılır?

  • Pilot sonunda “Yapay Zeka Kullanım Etki Raporu” oluştur
  • Rakamsal kazançlar + operasyonel etkiler + kullanıcı geri bildirimleri
  • Uygulamanın başka projelerde kullanımı için adaptasyon planı oluştur

10. Dijital Kültürü Kalıcı Hale Getirme

Hedef: Yapay zekanın geçici bir heves değil, kurumsal refleks haline gelmesi.

Nasıl yapılır?

  • Yapay zeka şampiyonları çalışanlara dönemsel iç eğitimler vermeye başlar
  • Şirket içi “Dijital İyileştirme Önerisi Sistemi” kurulur
  • Her departmanın KPI’ına dijitalleşme katkısı eklenir
  • İSG, planlama, kalite gibi her süreçte yapay zeka destekli alt modüller yer alır

Bugün pek çok firma, yeni gidilen bir şehirde restoran önerisi arar gibi yazılım seçimini hâlâ “eş dost tavsiyesiyle” yapıyor. Böyle olunca da çoğunlukla gidilen mekanda yenilen yemeğin ya tadı damakta kalmıyor ya mideyi bozuyor, ya hesap fazla geliyor, ya da aldığınız hizmet beklentinizi karşılamıyor. Yani işler istediğiniz gibi gitmiyor. Aslında mesele bir yazılım almanın çok daha ötesinde. Şirketin kendi hikâyesine, kendi sorunlarına, kendi geleceğine göre doğru reçeteyi bulmasında.

Betonun çatlamasını önceden tahmin eden bir yapay zekâ, şantiyedeki güvenlik kameralarından bir işçinin emniyet kemerini takmadığını anında fark eden sistemler, vinçlerin rüzgâr hızına göre çalışma açısını otomatik ayarlayan sensörler, malzeme stoklarının azaldığını algılayıp tedarik sürecini kendiliğinden başlatan yazılımlar, saha çalışanlarının yorgunluk seviyesini yüz tanıma verilerinden analiz eden modeller veya projedeki binlerce veriyi eşzamanlı işleyip, gecikme riskini üç gün önceden bildiren dijital ikizler…Bir zamanlar bilim kurgu senaryosu sayılabilecek bu sahneler, bugün dünyanın birçok şantiyesinde sıradan gerçekler haline geldi.

Peki hangi birinden başlayalım diyorsanız, en basiti günlük raporlarınızı yapay zekânın süzgecinden geçirerek işe koyulmak. İlk adım, her gün elinizin altında olan raporları yapay zekâya okutmak ve ortaya çıkan içgörüler üzerinden ilerlemek olabilir.

Bu teknolojilerin çoğunun “insana rağmen” değil, “insanla birlikte” çalışmak için tasarlandığı unutulmamalı. Yani mesele, makineyle rekabet etmek değil; onunla birlikte daha akıllıca çalışıp sonuçlar üretmek. Bu yüzden, firmaların yapması gereken en kritik yatırımın eğitim olduğunu düşünüyorum. Sadece bir yazılımı almakla dijitalleşme gerçekleşmiyor; ne zaman ki çalışanların zihninde yeni bir pencere açılıyor, biz bu işi nasıl daha verimli yapabiliriz sorusu onları rahatsız etmeye başlıyor, işte o noktada dijital dönüşüm başlıyor aslında.

Belki de şunu kabul etmeliyiz: Yapay zekâ, şantiyeye bir robot işçi olarak değil, bir tür akıllı dost gibi girmeli. Tıpkı futbol maçında kulübede oturan yardımcı antrenör gibi: Oyuncuların performansını izlemeli, hataları fısıldamalı, ama topu alıp penaltıyı atmamalı. Gol sahadaki oyuncuların işi.

Yapay zekâyı şantiyeye entegre etmek, sadece bir program yüklemek değil; ekibin düşünme biçimini değiştirmek, yeni paradigmalar yaratmak demek. Bugüne kadar hep işi nasıl hızla bitirebiliriz sorusuna cevaplar aradık. Artık daha farklı sorular üretmeliyiz. 

“Bu işi kısa sürede sonuçlandırmanın yanında daha öngörülebilir, daha güvenli, daha verimli nasıl yaparız?” 

“Kaynakları tüketmeden, enerjiyi boşa harcamadan, sürdürülebilirliği koruyarak nasıl üretiriz?” 

“Ekipler arasında iletişimi sadece talimatla değil, veriyle beslenen bir ortak akılla nasıl kurarız?” 

“Hataları gizlemek yerine, erken uyarı sistemleriyle önceden fark edebilir miyiz?” 

“Bir problem çıktığında suçluyu değil, sebebi nasıl buluruz?” 

“Veriyi bir gözetleme aracı değil, öğrenme fırsatına nasıl dönüştürürüz?” 

“İnsan emeğini azaltmadan, insan değerini artıran bir yapay zekâ mimarisini nasıl kurarız?” 

“Projenin sonunda değil, her aşamasında öğrenen bir sistemi nasıl inşa ederiz?”

Bütün bu soruların kesiştiği yerde yine insan duruyor. Yapay zekâ sadece aynayı daha yakına getiriyor; ışığı biraz daha güçlendiriyor. Eğer o yansımada hoşumuza gitmeyen bir şeyler görüyorsak, suç makinede değil, o yüze bakmaya cesaret edemeyişimizde.

Drone’ları malzeme stok takibinde nasıl kullanabiliriz?

Yazıya başlamadan önce Dijital Tuğla podcast serimizde inşaat projelerinde drone kullanımını detaylı incelediğimiz iki bölümü dinlemenizi tavsiye ederim. Bu bölümlerde drone’ların kullanımına yönelik derinlikli bir SWOT analizi yaptık. 

Drone’ların benim için en heyecan verici özelliği, özellikle alt yapı projelerinde toprak hesabına yönelik miktar hesabını, okuduğu koordinatlar üzerinden hemen hızla yapabilmesi. Sonraki yazılarımda konunun uzmanı bir girişimci dostumu köşeme davet edip, onunla bu konuyu detaylarıyla konuşmak istiyorum. 

Drone’lar bugün kum, mıcır yığınlarının hacmini hesap ediyor, prefabrik parçaları tek tek işaretliyor, ambardaki öncelikle sipariş edilmesi gereken malzemeleri yakalayabiliyor.

Eskiden bu işler biraz bakkal hesabı mantığıyla göz kararı yapılırdı. Şantiye şefi sahadaki malzemenin önüne geldiğinde baretini çıkarıp, şöyle bir düşünür, “on ton mu, yirmi mi?” diye yaklaşık bir hesap yapardı. Şimdi bir drone havalanıyor, birkaç dakika sonra miktarı bize söylüyor.  İki, üç gün sürecek sayım beş dakikada bitiyor. Hata oranı sıfıra yakın.

Hızlı hesap yapmasının yanında drone, malzemenin nereye konduğunu da hatırlıyor. Forklift operatörünün kaybolmuş bir boru makarasını ararken harcadığı yirmi dakikayı, o beş saniyeye düşürebiliyor. “Güneybatı depo arkası.” Gökte dolaşan göz, sadece şantiyenin güvenliğini sağlamakla kalmıyor, hafızası olmaya da soyunuyor.

Bazen de bu teknoloji bir dedektif gibi davranıyor. Sipariş edilen malzeme ile sahaya gelenin miktarı tutmuyor mu? Sayıyor, ölçüyor ve faturadaki rakamla karşılaştırıyor. Eksik çıkan ürün birkaç hafta sonra değil, aynı gün ortaya çıkıyor. Tedarikçiyle yapılan tartışmalar artık veriyle başlıyor, “ben öyle gördüm” yerine “elimizdeki görüntü bunu söylüyor” diyoruz.

Haftalık uçuşlarla malzeme tüketim hızını izliyor ve uyarıyor: “Bu hızla giderse üç gün sonra kumun bitecek.”

Gelin bu uzun girişin ardından drone’larla malzeme stok takibinin nasıl yapıldığını, sağladığı zaman ve işgücü tasarrufunu, sürecin aşamalarıyla birlikte sahadaki uygulama örnekleriyle inceleyelim.

Sürecin Aşamaları

A. Drone ile Görsel Toplama

  • Drone, günlük ya da haftalık olarak sahada önceden belirlenmiş uçuş rotasına göre otomatik olarak uçurulur.
  • Depo alanı, açık stok sahası (örn: demir, kum, briket yığınları) yukarıdan yüksek çözünürlüklü şekilde görüntülenir.
  • Görseller hem geniş açıdan (hacim tespiti) hem de detay seviyesinde (etiket tespiti gibi) çekilir.

B. Görüntü İşleme ve Nesne Tanıma

  • Görüntüler yapay zekâ destekli görüntü işleme (computer vision) algoritmalarına yüklenir.
  • Yapay zeka, görüntüdeki malzeme türlerini (örn: demir, boru, çimento paleti) tanır.
  • Yığınların boyut, hacim, kapladığı alan gibi verilerini analiz ederek stok miktarını yaklaşık olarak hesaplar.

C. Karşılaştırmalı Stok Takibi

  • Görüntüler günlük, haftalık veya aylık olarak karşılaştırılır.
  • Değişim oranı hesaplanır: örneğin, “geçen haftaya göre demir stokları %12 azaldı.”
  • Gerektiğinde ERP veya stok takip programıyla entegre edilir; sisteme tanımlandıysa otomatik oluşturulur.

UYGULAMA ÖRNEKLERİ

Açık Alandaki Kum ve Mıcır Yığınlarının Hacimsel Takibi

  • Durum: Elle ölçüm zor, hata payı yüksek.
  • Çözüm: Drone ile periyodik olarak alınan 3D görüntülerden yığın hacmi hesaplanıyor.
  • Sonuç: Yüksek doğruluk oranıyla kum tüketimi tespit ediliyor. Eksik sipariş riski azalıyor. Biz bunu göz kararı yapıyoruz, ne gereği var kafamızın üzerinde uçan robotlara diyorsanız o zaman diğer şantiye uygulamalarına şöyle bir bakalım.

Prefabrik Elemanların Sayımı

  • Durum: Sahaya yığılmış 300+ prefabrik elemanın manuel sayımı, parçaların boyutlarıyla sınıflandırılması bir kişiyle 2 gün sürüyor.
  • Çözüm: Görüntü işleme yazılımı ile drone görüntüsünden her eleman tanımlanıyor ve otomatik sayılıyor.
  • Sonuç: 5 dakikada tam sayım. %100 doğruluk. İnsan hatası sıfır.

Şantiye İçinde Dağılmış Malzemelerin Konum Takibi

  • Durum: Borular, kablo makaraları, demir bağları sahaya dağılmış halde; yerleri unutuluyor.
  • Çözüm: Drone malzemeler üzerinden konum işaretleme yapılıyor (etiket okuma veya renk tanıma).
  • Sonuç: Her malzeme kategorisine konum bilgisi atanıyor. Mobil uygulama ile “nerede” sorusu 5 saniyede yanıtlanıyor.

Çelik Profil Takibi – Renk Kodlu Tespitle Sayım

Durum: Sahaya indirilen 10 farklı türde çelik profil (H, I, U, L) açık alanda istiflenmiş durumda. Renkli etiketlerle işaretlenmiş ama zamanla silinmiş, elle saymak zor.

Çözüm:

  • Drone, belirli bir yükseklikten istif alanının görüntüsünü alıyor.
  • Görüntü işleme algoritması, her profilin kesit şeklini ve rengini tanıyor.
  • Renk–şekil eşleşmesiyle tip bazında stok sayımı yapılıyor.

Sonuç:

  • Yüksek doğruluk oranıyla tür bazlı profil sayımı 7-8 dakika içinde tamamlanıyor.
  • Siparişe hazır envanter görünürlüğü sağlanıyor.
  • Yanlış türde profil kullanımının önüne geçiliyor.

Şantiye Dışı Alanda Malzeme Takibi – Uydu Görüntüsü ile Entegrasyon

Durum: Saha dışında, 5 km uzaklıkta bulunan açık depolama alanında inşaat teli, çimento paleti ve beton briket stokları var. Ekip sık gidip kontrol edemiyor.

Çözüm:

  • Drone haftada 1 gün o alana gönderiliyor.
  • Görüntüler haritalanıyor, yığınların büyüklüğü izleniyor.
  • Görüntü işleme ile “briket istifi %30 azaldı” gibi hacimsel takip yapılıyor.

Sonuç:

  • Nakliye zamanlamaları optimize ediliyor.
  • Depodaki malzeme kaybı ve sahaya geç sevk sorunu azalıyor.
  • Yerinde denetime bağımlılık düşüyor.

Zaman Serisiyle Malzeme Tüketimi Takibi – Haftalık Drone Uçuşları

Durum: Projede kum, mıcır ve demir stokları sahada sürekli kullanılıyor ama tüketim hızı izlenemiyor. Aylık envanter kontrolü yeterli değil.

Çözüm:

  • Drone her hafta aynı gün/saatte aynı rotayı izleyerek görüntü topluyor.
  • Görüntüler zaman serisi hâlinde kaydediliyor.
  • Yapay zeka, her hafta hacim ve miktar düşüşünü grafikleştiriyor.

Sonuç:

  • Tüketim hızı görülüyor.
  • “Bu hızla giderse X gün sonra kum bitecek” tahmini yapılabiliyor.
  • Malzeme siparişi zamanında yapıldığı için iş durmuyor.

Hatalı Sevkiyat Tespiti – Görüntü İşleme ile Uyum Kontrolü

Durum: Şantiyeye gelen paletli yalıtım malzemeleri siparişteki miktarla örtüşmüyor. Faturaya 300 m² yazılmış, sahada 220 m² var ama fark geç fark ediliyor.

Çözüm:

  • Drone görüntüsü üzerinden palet sayısı ve her paletin ölçüsü analiz ediliyor.
  • Görüntü işleme yazılımı otomatik hacim–alan hesabı yapıyor.
  • Sevkiyatın eksik olduğu sistem tarafından tespit ediliyor.

Sonuç:

  • Tedarikçi ile hemen irtibata geçilip düzeltme sağlanıyor.
  • Eksik gelen ürün günler sonra değil, birkaç saat içinde tespit ediliyor.
  • İdari ve mali kayıplar önleniyor.

Taşeron Hakedişlerinin Görsel Doğrulaması

Durum: Taşeron ay sonu hak edişinde  “50 ton demir döşediğini” iletiyor ancak ofis ekibinin yeterli zamanı olamadığı için sahada fiziki ölçüm yapamıyor.

Çözüm:

  • Drone görüntüleri üzerinden yapay zekâ, demir döşeme alanını ve yoğunluğunu analiz ediyor.
  • Önceki hafta görüntüsüyle karşılaştırılarak yeni eklenen alan belirleniyor.
  • Hakediş kabaca doğrulanıyor veya yeniden inceleme isteniyor.

Sonuç:

  • Görsel kanıt olduğu için tartışmalar azalıyor.
  • Hakediş değerlendirmesi hızlanıyor.
  • Ofis–saha arasında şeffaflık oluşuyor.

Şantiye İçi Malzeme Dağınıklığına Karşı Yerleşim Haritası

Durum: Saha içinde forkliftle bir boru ya da makara arandığında 20 dakika kaybediliyor çünkü sahadaki sahadaki malzeme hareketliliği yüksek olduğu için güncel bir malzeme yerleşim planı hazırlanamıyor. 

Çözüm:

  • Drone ile haftalık uçuş yapılır, malzeme yerleşimi görüntüleniyor.
  • Görüntüler dijital şantiye yerleşim planına işleniyor.
  • Mobil uygulamada “boru – lokasyon: Güneybatı depo arkası” gibi görünüyor.

Sonuç:

  • Operasyonel zaman kaybı azalıyor.
  • Lojistik yönetimi kolaylaşıyor.
  • Malzeme kaybolmaları azalıyor.

Buraya kadar her şey güzel. Peki bu avantajlar, beraberinde nasıl tehditler barındırıyor, öncelikli olarak nelere dikkat etmemiz gerekiyor? Riskleri dört kısa maddede özetleyebiliriz.

  • Gizlilik ve güvenlik: Görüntülerin yanlış kişilerin eline geçmemesi için veri güvenliği sağlanmalı.
  • Doğru algoritma kullanımı: Her sahada farklı malzemeler bulunduğu için yapay zeka modelinin sahaya özel eğitilmesi gerekebilir.
  • Düşük ışık / hava durumu: Yağmur, sis ve düşük ışıkta drone verimliliği azalabilir.
  • Yasal izinler: Drone uçuşları için yerel otoritelerden izin alınmalıdır.

Yazının sonunda çıtayı biraz daha yükseltip, tüm bunların bir adım ötesini düşünelim mi? Mesela yapay zeka ajanlarından şöyle bir istemde bulunabiliriz.

Ajan destekli prompt: Taranan betonarme demiri görüntülerinde stok, kritik eşiğin altına düştüyse ambar sorumlusuna bildirim gönder. Bu doğrultuda ERP sisteminde ön sipariş oluştur. Siparişi takip et, geldiğinde ilgililerine bilgi mesajı ilet.

Firmaların birden fazla komutu bir arada yönetebilme kapasitesine sahip yapay zeka ajanlarıyla yapabileceklerine ilişkin bir prompt kütüphanesi oluşturmalarının işlerini kolaylaştırmakla birlikte gelecek projelerde karşılaşacakları farklı taleplere yönelik de onları önceden hazırlayacaklarını düşünüyorum. Prompt kütüphanelerini nasıl  düzenleyeceklerini, istemlerini nasıl oluşturup, kategorize edeceklerini bir başka yazımda detaylı olarak anlatacağım. Şimdilik podcast serimizde konuyu konuştuğumuz bölümün linkini veriyorum.

Dijital Dönüşüm İnşaatı Nasıl Değiştiriyor? 5 Çığır Açan Teknoloji

1982’de İTÜ İnşaat Fakültesi’ne girdiğimi öğrenen mimar üst komşumuz, “bu teknoloji harikası alete iyi bak, mühendislik hayatında en büyük yardımcın olacak,” diyerek elime ince uzun bir kutu tutuşturmuştu. Ben ne olduğunu anlayamadan içinden çıkan hesap cetvelinin parçalarını bir sihirbaz gibi kaydırarak trigonometrik, logaritmik ve diğer cebirsel hesaplamaları nasıl yapabileceğimi uzun uzun anlattı. Mühendislik büyüsü diye bir şey varsa benim için o hesap cetveliyle tanıştığım andır. Okula başladığımda hocalarımız, hesap makinaları çıktıktan sonra artık bu cetvellerin eskisi gibi kullanılmadığını söylediklerinde şaşırmıştım. Bugün İsviçre çakısına benzettiğim bu her hesabı yapabilen sihirli aletlerin yerini ne alabilirdi ki? Çok özellikli hesap makineleri… Ama onlar da henüz Türkiye’de satılmadıklarından, ancak yurtdışında yaşayan bir tanıdık kanalıyla temin edilebiliyordu. Casio FX 39’umu Hollanda’da çalışan bir aile dostumuz ocak ayı gibi getirmiş, Lineer Cebir’in iki vize sınavına dört işlem kapasiteli, tuşları takılan makinemle girmiştim. O günlerde problemin kendisinden çok, böyle tuhaf yokluklarla uğraşıyorduk. Teknolojiyle ilk tanışmam ve sonrasındaki uzun yolculuğumuz böyle başlamıştı.

İlk bilgisayarım: Moonlight

On sene sonra 1992’de şantiyemdeki ilk bilgisayarıma “ay ışığı” anlamına gelen “Moonlight” adını vermiştim. Arkadaşlarıma “siz onun her şeyi yapabildiğine bakmayın, onun güneşi benim, ekranında akan bilgiler ışığımı yansıtıyor” diyordum.  Yazıcıdan aldığım çıktılar ise Mike Oldfield’in o unutulmaz parçasında söylediği gibi “Moonlight Shadow”du. Makine yaklaşık 3-4 dakikada açılıyor, siyah bir DOS ekranında “C:/” yazısı beliriyordu. Bu ifadenin yanına LOTUS123 yazınca bugünkü Excel’e benzeyen basit bir tablonun ara yüzüyle karşılaşıyordum. Henüz Windows piyasaya çıkmamış, Quatro Pro adında meraklılarının bildiği bir ofis yazılımı vardı. Ama fiyatı, bizim ulaşabileceğimiz değerlerde değildi. 

O günlerde uyumamak için çay bardağında Türk Kahvesi içerek her ay yüzün üzerinde taşeron hak edişi düzenliyordum. Bin sayfadan fazla tutan belgeleri hazırlamak neredeyse bir haftamı alıyordu. Lotus’da farklı makrolar yazıp bu süreyi bir güne indirdiğimde hiçbir şey eskisi gibi olmayacak demiştim kendi kendime. Benim küçük ekranımda o gün gördüklerim, yaklaşmakta olan büyük bir devrimin ilk işaretleriydi. Kimsenin pek fark etmediği bilgisayarlarla gelen yeni bir aydınlanma çağı başlıyordu. 

Bugün geriye bakıp düşündüğümde karşılaştığım en büyük zorluğun, yurt dışından temin ettiğim kitaplardan DOS, Lotus, Dbase öğrenip bu bilgilerle küçük program parçacıkları yazmak değil, kurduğum satın alma, planlama, hak ediş sistemlerinin şantiyede kullanılması konusunda üstlerimi ikna etme çabalarım olduğunu görüyorum. O yıllarda üniversitelerde bile bilgisayarlara şüpheyle yaklaşan bir yöneticiler kuşağı vardı. Bu gri kutular bir oyun aracı görülüyor, sahaya çıkmayıp onun başında bir şeyler yapmaya çalışanlara pek iyi gözle bakılmıyordu. Bir gün proje müdürü odasına çağırıp oyunları bu kadarı seviyorsan git evinde oyna, burası iş yeri dediğinde, bir dakika deyip odamdaki çıktıları alıp masasına teker teker yayarak, onu konuşturmadan hak edişlerin bilgisayarla hazırlanmasının bize on kat zaman kazandıracağını anlattım. Kafası karışmıştı ama ikna olmadı. “Bilgisayar hata yapar,” dedi. “Taşeronların alacağı parayı o makineye bırakamam. Ben holdingteki icra kuruluna bunu anlatamam. Sen hesap edeceksin.” Beni bilgisayarın üzerinde bir güç olarak görmesi traji komikti.  İkna etmem, dört ay sürdü. Sonunda baktım olacak gibi değil, şöyle dedim: “Size raporları hem kağıt kalemle, hem bilgisayarla hazırlayacağım. Eğer sonuçlar aynıysa, ne olur artık bana güvenin.” O an, anladım ki, teknolojiyi bilmek yetmiyordu, asıl iş onu anlatıp, kabul ettirmekteydi. Bugün dijital dönüşüme karşı da benzer direniş ve güvensizlikle karşılaşınca otuz sene önceki o mücadelemi hatırlıyorum. Aynı cümleler, farklı ağızlardan çıkıyor. Ama içerikleri benzer. “Bu teknolojiye güven olmaz. Hele ki yapay zekaya.” İlginçtir, yeniliğin getirisi ne kadar büyürse karşı çıkanların sesleri de o kadar yükseliyor. Ama direnen kesim, artık bir şeyin farkında: Akıllı iş modellerine geçişi doğru kurgulayamazlarsa firmalarının ömrü uzun olmayacak. Silinip gidecekler. Şirketlerinin başına getirmeyi planladıkları çocukları, onları çağı yakalayamayıp geride kalmakla suçlayacaklar. Vizyonsuzlukları, tüm yaptıklarının üzerini örtecek. 

Dijital Rönesans

Bugün geleneksel yöntemlerin yerini veri odaklı, otomatikleşmiş sistemlere bırakması, sektörde devrim niteliğinde değişiklikler yaratıyor. Projelerimize zaman ve para kazandırmak istiyorsak dijital dönüşüm üzerinde çok daha fazla kafa yormalı, şirket içindeki karşı çıkan sesleri pek de ciddiye almamalıyız. Hazır fırsatını yakalamışken onlarla yollarımızı ayırmalıyız. Bu yazımda inşaat sektöründe köklü değişiklikler yapma potansiyeli taşıyan beş teknolojinin öne çıkan noktalarını kısaca incelemek istiyorum. Anlatacaklarımın sektöre entegrasyonuyla ilgili Chatgpt, Gemini, Claude gibi sohbet robotlarından çok daha detaylı bilgiye ulaşabilirsiniz.

1. Yapı Bilgi Modellemesi (BIM): Dijital İnşaatın Omurgası

BIM, projelerin üç boyutlu dijital modellerini oluşturarak tüm paydaşların gerçek zamanlı iş birliği yapmasını sağlıyor. Böylece tasarım aşamasında hata payı minimuma iniyor, maliyetler daha iyi yönetiliyor ve süreçler hızlanıyor. Peki BIM nasıl çalışıyor?

Öncelikle, geleneksel 2D planlardan çok daha fazlasını sunduğunu söylemeliyiz. Üç boyutlu modelleme ile binalar henüz tasarım aşamasındayken dijital ortamda test edilebiliyor. Örneğin, bir gökdelen inşa edilmeden, rüzgâr yükleri, güneş ışığının etkisi ve bina içi enerji tüketimi gibi kritik unsurları analiz etmek mümkün. BIM ayrıca, 4D (zaman) ve 5D (maliyet) entegrasyonuyla proje sürecinin tüm yönlerini yönetmeye olanak tanıyor.

McKinsey & Company’nin raporuna göre, BIM kullanan projeler geleneksel yöntemlere kıyasla %20’ye kadar daha az maliyetle tamamlanabiliyor. Büyük inşaat firmaları, proje sürelerini kısaltmak ve maliyetleri düşürmek için BIM teknolojisini entegre etmeye hızla devam ediyor.

2. Yapay Zekâ ve Veri Analitiği: Geleceğin Akıllı Şantiyeleri

Yapay zekânın en önemli getirileri, proje yönetiminde tahminleme ve optimizasyon sağlaması. Büyük veri analitiği sayesinde inşaat projelerindeki maliyet tahminleri ve zaman planlamaları daha kesin hale geliyor. İnşaatta Yapay Zeka kitabımda yapay zekanın sektörel kullanımını yirmi yedi bölüm altında anlattım. Burada biraz daha öne çıktığını düşündüğüm üç konunun altını çizmek istiyorum. 

  • Risk Analizi: Yapay zeka, geçmiş projelerden elde edilen verileri analiz ederek hangi işlerin gecikebileceğini tahmin edebilir. Böylece testi kırılmadan proaktif önlemler alabiliyoruz.
  • Makine Öğrenimi ile Tahminleme: Malzeme fiyat değişimleri, iş gücü verimliliği gibi unsurlar önceden tahmin edilerek bütçeleme süreçlerini iyileştirmek eskisinden daha kolay.
  • İş Güvenliği: Şantiyelerde kameralar tarafından toplanan veriler analiz edilerek iş kazalarının önüne geçmek mümkün.

MIT tarafından yapılan bir çalışmaya göre, yapay zeka destekli planlama sistemleri, uygulandığı projelerin %80’inde iş programlarının %30 oranında daha verimli kullanılmasını sağlıyor.

3. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Akıllı Sensörler: Veri Çağına Geçiş

Şantiyelerde kullanılan IoT cihazları, ekipmanların ve yapı elemanlarının anlık verilerini toplayarak, proje yöneticilerine proaktif karar alma imkânı sunuyor. 

  • Akıllı Baretler ve Giyilebilir Cihazlar: İşçilerin sağlık durumlarını takip eden ve aşırı yorgunluk, susuzluk gibi riskleri tespit eden sistemler giderek yaygınlaşıyor.
  • Makine Takip Sistemleri: Ekskavatörlerin, vinçlerin ve diğer ağır makinelerin kullanım süresi ve bakım ihtiyaçları anlık olarak izlenebiliyor.
  • Akıllı Beton: İçerisine yerleştirilen sensörler sayesinde betonun dayanıklılığı, kuruma süresi ve sıcaklık değişimleri takip edilebiliyor.

PwC raporuna göre, IoT entegrasyonu sayesinde inşaat sektöründe operasyonel verimlilik %25 oranında artırılabiliyor.

4. Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR): Tasarım ve İnşaatın Buluşması

Artırılmış ve sanal gerçeklik teknolojileri, projelerin tasarım aşamasında detaylı görselleştirme yapılmasına imkân tanıyor. Bu sayede mimarlar ve mühendisler projelerini sahaya taşımadan önce dijital ortamda test edebiliyor.

Örnek Kullanım Senaryoları:

  • Müşterilere tamamlanmamış bir binanın sanal turunu sunmak.
  • Mimarlara, bina içinde yürüyormuş hissiyatı vererek tasarım hatalarını önceden görmek.
  • İşçilerin karmaşık montaj işlemlerini görsel destekle daha hızlı öğrenmelerini sağlamak.

Sektörel kaynaklar, Londra’daki Heathrow Havalimanı’nın genişletme projesinde AR teknolojisi kullanılarak proje süresi %15 oranında kısaltıldığını belirtiyor.

5. Robotik ve 3D Baskı Teknolojileri: İnşaatta Otomasyon Devrimi

İnşaat projelerinde kullanılan robotlar, insan gücüne olan bağımlılığı azaltıyor. 3D yazıcılar ise prefabrik yapı elemanlarını basarak, şantiyelerde hem hız hem de maliyet avantajı sağlıyor. 

Öne çıkan robotik sistemler şunlar:

  • Tuğla Ören Robotlar: Bir usta günde 200 tuğla örerken, robotik sistemler bu sayıyı 2000’e kadar çıkarabiliyor.
  • 3D Baskılı Binalar: Çin’de 24 saat içinde 10 adet ev üreten bir sistem, geleneksel inşaata göre maliyeti %50 azalttı.
  • Otonom Şantiyeler: Robotik ekskavatörler ve buldozerler, insan müdahalesi olmadan kazı ve dolgu yapabiliyor.

Teknoloji farklılaştıkça araçlarımız da yöntemlerimiz de değişti. Bir zamanlar DOS ekranına yazdığım basit bir komutla projenin plandan ne kadar saptığını gördüğümde yaşadığım duygu, bugün yapay zekâyla verileri analiz ederken hissettiğimden farklı değil: Her şeyin daha iyi olabileceği umudu. İnsanın, değişimi anlamlandırarak ilerleyebileceği inancı. Artık elimizde hesap cetvelleri yok, ama kafamızın içindeki o soru hala değişmedi: Daha iyisi mümkün mü? Evet… Çünkü, en güzel günlerimiz, henüz kodlanmamış olanlar. 