Ultralytics YOLO11: Lojistikte bilgisayarla görmenin anahtarı

Abirami Vina

4 dakika okuma

9 Ocak 2025

Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinin operasyonları otomatikleştirerek ve müşteri memnuniyetini artırarak lojistik sektörünü nasıl değiştirdiğini öğrenin.

Lojistik sektörü, üreticiler ve tüketiciler arasında önemli bir köprüdür. Mamul malların üretimini, depolanmasını ve çeşitli yerlere dağıtımını kolaylaştırır. Hızla hareket eden bir sektör olarak hız ve hassasiyet, lojistik operasyonlarının iki hayati yönüdür. 

Ancak son zamanlarda online alışverişte yaşanan patlama ve artan tüketici ihtiyaçları geleneksel lojistik iş akışlarını zorluyor. Endişeler arasında gecikmeler, tedarik zincirindeki verimsizlikler ve işletmelerin talebe ayak uydurmaya çalışırken daha yüksek maliyetler yer alıyor. Bu sınırlamaları ele almak için yapay zeka (AI) ve bilgisayarla görme gibi gelişmiş teknolojiler, iş akışlarını kolaylaştırmak için lojistik operasyonlarına aktif olarak entegre ediliyor.

Örneğin, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekleyen son teknoloji bir bilgisayarla görme modeli olan Ultralytics YOLO11, lojistik operasyonları otomatikleştirmek için sistemler oluşturmaya yardımcı olabilir. Görüntüleri ve videoları analiz etmek için YOLO11'i kullanan işletmeler, hataları en aza indirebilir, envanter takibi ve paket sıralama süreçlerini hızlandırabilir ve genel operasyonel verimliliği artırabilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. Paketleri tespit etmek için YOLO11 kullanımına bir örnek.

Bu makalede, bilgisayarla görmenin ve YOLO11'in dünya çapında lojistik sektörünü nasıl yeniden tasarlayabileceğini inceleyeceğiz. Ayrıca, depoların optimize edilmesi ve teslimat operasyonlarının kolaylaştırılması gibi lojistik alanındaki bilgisayarlı görü uygulamalarını da tartışacağız.

Lojistikte bilgisayarla görmenin evrimi

Lojistik sektöründe görüntü odaklı otomasyon, 2000'li yılların başında barkodları taramak için kullanılan basit görüntü tanıma sistemleriyle başladı. 2010'lara gelindiğinde, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme alanındaki gelişmeler, görüntü işlemeyi daha hızlı ve daha doğru hale getirerek daha sofistike otomasyonun önünü açtı.

Kameraların, sensörlerin ve internet bağlantısının yaygınlaşması doğal olarak lojistikte bilgisayarla görmenin gelişimini hızlandırdı. Bu girdilerin giderek daha yaygın hale gelmesiyle, büyük miktarda görsel veriyi gerçek zamanlı olarak yakalamak ve işlemek artık mümkün.

Günümüzde bilgisayarlı görü teknolojisi neredeyse her lojistik iş akışında kilit bir rol oynayabilmektedir. YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, gerçek zamanlı algılama ve izleme özellikleri sağlayarak operasyonları daha verimli hale getirebilir. YOLO11 ile entegre Advanced Vision AI çözümleri, lojistik şirketlerinin paket sıralama ve izleme gibi günlük zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olabilir.

Envanterden teslimata: bilgisayarlı görüş sistemlerinin etkisi

Bir ürünün envanter raflarından müşterinin kapısına kadar olan yolculuğu, bilgisayarla görme özellikli sistemlerle sorunsuz hale getirilebilir. İşte Vision AI'nın her bir lojistik adımı nasıl etkileyebileceğine hızlı bir bakış:

  • Depo takibi: Her şey, manuel envanter takibinin sıklıkla hatalara yol açabildiği depoda başlar. YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri ile bu süreç otomatikleştirilebilir, gerçek zamanlı stok güncellemeleri sağlanabilir ve her ürünün hesaba katıldığından emin olunabilir.
  • Hasar tespiti: Paketler yoğun teslimat hatlarında ilerlerken, hasarları manuel olarak tespit etmek zor olabilir. YOLO11'in gerçek zamanlı nesne algılama yetenekleri, her paketi taramak için kullanılabilir ve hasarlı öğeleri süreçte daha fazla ilerlemeden önce işaretler.
  • Teslimat optimizasyonu: Son aşama olan paketlerin müşterilere ulaştırılması genellikle en zorlu süreçtir. YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri trafiği analiz etmeye ve teslimat rotalarını optimize etmeye yardımcı olarak yakıt maliyetlerini ve gecikmeleri azaltırken zamanında varışları sağlayabilir.

Bilgisayarlı görü teknolojileri, lojistiği baştan sona daha verimli, güvenli ve uygun maliyetli hale getirebilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 2. Paketleri saymak için YOLO11 kullanımı.

Lojistikte YOLO11'in bilgisayarla görme uygulamaları

Bilgisayarla görmenin çeşitli lojistik operasyonlarını nasıl iyileştirebileceğini tartıştığımıza göre, şimdi birkaç uygulamayı ayrıntılı olarak inceleyelim ve üzerinden geçelim.

YOLO11 kullanarak envanter yönetimi

Manuel envanter takibi zaman alıcı ve hataya açık olabilir, bu da stok seviyelerini kontrol altında tutmayı zorlaştırır. İşte bu noktada YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri devreye giriyor. Gelişmiş nesne algılama özellikleriyle YOLO11, raflardaki belirli ürünleri tanımlamak ve envanteri gerçek zamanlı olarak izlemek için özel olarak eğitilebilir. 

YOLO11, rafın görüntüsünü analiz ederek her bir ürünün etrafına sınırlayıcı kutular çizebilir, tam yerini ve miktarını belirleyebilir. Bu, eksik veya yanlış yerleştirilmiş ürünlerin tespit edilmesini kolaylaştırır. Bir ürünün yeniden stoklanması gerektiğinde, sistem envanter ekibine bir uyarı göndererek aşırı stoklamayı veya ürünlerin tükenmesini önlemeye yardımcı olur. Envanteri yönetmenin ve talebin önünde gitmenin daha akıllı ve hızlı bir yoludur.

YOLO11 ile paket sıralama ve takip

Benzer şekilde, YOLO11'in nesne takibi desteği, koli tasnif ve takip işlemlerini yeniden tanımlayabilir. YOLO11, paketleri tedarik zinciri boyunca hareket ederken sürekli olarak izleyerek her paketin hesaba katılmasını sağlamaya yardımcı olur. Bu, manuel kontrol ihtiyacını azaltır, hataları en aza indirir ve tüm süreci hızlandırır.

Özellikle ayıklama merkezlerinde YOLO11, sisteme giren her pakete benzersiz bir tanımlayıcı atayabilir. Ardından paketi gerçek zamanlı olarak izleyerek gecikme veya yanlış yerleştirme olmadan doğru hedefe ulaştığından emin olur. Gerçek zamanlı takip, operasyonların sorunsuz ilerlemesini sağlar, darboğazları azaltır ve iş akışlarını basitleştirir.

Örneğin, YOLO11 ile entegre sistemler paketleri konveyör bantları boyunca hareket ederken takip edebilir ve konumlarını her zaman belirleyebilir. Paketlerin takip edilmesi, otomatik olarak tasnif edilmelerini mümkün kılarak, sürekli insan gözetimine gerek kalmadan paketlerin doğru sevkiyat hatlarına gönderilmesini garanti eder.

__wf_reserved_inherit
Şekil 3. YOLO11 kullanarak bir konveyör bant üzerindeki paketlerin izlenmesi.

Paketlerin kalite denetimi için YOLO11'in kullanılması 

YOLO11 ayrıca örnek segmentasyonu için yerleşik destek içerir, bu da onu lojistikte kalite denetimi için harika bir araç haline getirir. Temel nesne algılamanın aksine, örnek segmentasyonu bir görüntüdeki nesneleri tek tek tanımlayabilir ve ana hatlarını belirleyebilir. Bu sayede ezik, yırtık veya hasarlı etiket gibi sorunları gerçek zamanlı olarak tespit etmek kolaylaşır, böylece kusurlu paketler müşterilere ulaşmadan önce işaretlenebilir ve kaldırılabilir.

Paket içeriğini kontrol etmek için de kullanışlıdır. YOLO11, tek bir paket içindeki birden fazla öğeyi bölümlere ayırıp tanımlayabilir, her şeyin doğru paketlendiğini ve hiçbir şeyin eksik olmadığını iki kez kontrol edebilir. YOLO11, bu denetimleri otomatikleştirerek zamandan tasarruf edilmesine, hataların azaltılmasına yardımcı olur ve müşterilerin hasarsız, uygun şekilde paketlenmiş ürünlerle mutlu olmasını sağlar.

Lojistikte YOLO11'in diğer gerçek dünya uygulamaları

YOLO11 , paketleri izlemek, sıralamak ve kontrol etmek için yapay zekayı kullanmanın ötesinde, lojistik sektöründeki diğer birçok destekleyici işlem için de kullanılabilir:

  • Palet ve konteyner yönetimi: Depolarda ve nakliye araçlarında paletlerin ve konteynerlerin hareketinin ve yerleştirilmesinin izlenmesi.
  • Çalışan güvenliği izleme: Depolarda güvenli çalışma ortamlarını korumak için tehlikeleri tespit etme, güvenlik protokollerine uyumu izleme ve düşme tespiti de dahil olmak üzere güvenli olmayan davranışları belirleme.
  • Güvenliği arttırmak: Hırsızlığı ve yetkisiz erişimi önlemek için depoların ve teslimat araçlarının izlenmesi.

Lojistikte YOLO11 uygulamalarının faydaları

Piyasada pek çok bilgisayarlı görü modeli var, ancak YOLO11 lojistik için mükemmel bir seçim olmasını sağlayan özellikleriyle öne çıkıyor. İşte temel avantajlarından bazıları:

  • Ölçeklenebilirlik: YOLO11 uygulamaları artan operasyonel taleplere uyum sağlayabilir ve lojistik hattında artan paket hacimlerinin üstesinden gelmeyi kolaylaştırır.
  • Çok yönlülük: Bir model olan YOLO11, depo yönetiminden son kilometre teslimat optimizasyonuna kadar çok çeşitli lojistik uygulamalarının temelini oluşturabilir. Bu temel modeli özel olarak eğiterek belirli görevlere uyarlayabilirsiniz.
  • Artırılmış hassasiyet: YOLO11, önceki YOLO modellerinden daha doğrudur; aslında YOLO11m, YOLOv8m'ye kıyasla %22 daha az parametre ile daha yüksek mAP elde eder.
  • Sorunsuz entegrasyon: Ultralytics, YOLO11'i mevcut yapay zeka iş akışlarına dahil etmeyi kolaylaştıran, sistem performansını ve işlevselliğini artıran entegrasyonları destekler.

Lojistik sektöründe sürdürülebilirliğin önemi

Sürdürülebilirlik, önemli çevresel etkileri nedeniyle lojistik sektöründe kritik bir öncelik haline gelmektedir. İşletmelerin %85 'i bu endişeleri gidermek için geçtiğimiz yıl lojistik alanındaki sürdürülebilirlik yatırımlarını artırmıştır. YOLO11, operasyonları optimize ederek, atıkları azaltarak ve daha çevreci uygulamaları teşvik ederek sürdürülebilirliğin desteklenmesinde kilit bir rol oynayabilir. 

İşte YOLO11'in sürdürülebilirliği destekleyebileceği birkaç yol: 

  • Doğru envanter takibi sayesinde aşırı stoklamayı ve son kullanma tarihi geçmiş veya hasarlı malların birikmesini önlemeye yardımcı olur.
  • YOLO11, malzeme kullanımını optimize ederek ambalaj atıklarını en aza indirebilir ve daha sürdürülebilir lojistik süreçlerine katkıda bulunabilir.
  • Temel süreçleri otomatikleştirerek gecikmeleri azaltan YOLO11, tedarik zinciri boyunca enerji ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.
  • YOLO11, gerçek zamanlı trafik verilerini kullanarak teslimat rotalarının optimize edilmesinde, yakıt tüketiminin azaltılmasında ve araç emisyonlarının düşürülmesinde rol oynayabilir.

YOLO11 çözümlerinin uygulanmasında dikkat edilecek hususlar

Diyelim ki YOLO11 tarafından desteklenen bir görsel yapay zeka sistemi kurmaya hazırsınız. Süreç basit olsa da, birkaç temel donanım ve yazılım bileşenine ihtiyacınız olacak. Başlangıç noktası genellikle lojistik ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış bir YOLO11 modelidir. Zamandan ve emekten tasarruf etmek için özel bir modeli eğit ebilir ya da önceden eğitilmiş bir modeli kullanabilirsiniz.

Donanım açısından, net ve gerçek zamanlı görseller yakalamak için yüksek kaliteli kameralara ihtiyacınız olacaktır. Bu görüntüler veya videolar GPU'lar (Grafik İşleme Birimleri) veya uç cihazlar gibi cihazlar tarafından işlenebilir. Kameralar, işleme cihazları ve merkezi sistemler arasında sorunsuz iletişim sağlamak için istikrarlı bir ağ bağlantısı da önemlidir.

Lojistikte bilgisayarla görmenin geleceği

Lojistikte bilgisayarla görmenin önündeki yol heyecan verici fırsatlarla dolu. YOLO11 ve yapay zeka gibi teknolojilerdeki ilerlemelerle, görüş sistemleri daha akıllı, daha hızlı ve daha uyarlanabilir hale geliyor. Uç bilişim, 5G ve sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) gibi sürükleyici araçlar gibi gelişmekte olan yeniliklerle birleştiğinde, bilgisayarlı görü, lojistik operasyonlarının otomatikleştirilme ve kolaylaştırılma şeklini değiştirmeye hazırlanıyor.

Bu ivme, 2024'te 16,95 milyar dolar değerinde olan ve 2032'ye kadar 348,62 milyar dolara çıkması beklenen lojistik pazarında patlayan küresel yapay zekâya da yansımaktadır. Bu rakamlar, yapay zeka ve bilgisayarla görmenin lojistiğin geleceğini şekillendirmede ne kadar önemli olacağını gösteriyor.

__wf_reserved_inherit
Şekil 5. Lojistikte küresel yapay zeka pazar büyüklüğü.

Önemli Çıkarımlar

YOLO11 gibi bilgisayarla görme teknolojileri lojistik sektöründe oyunun kurallarını değiştiriyor. Süreçleri daha hızlı, daha doğru ve daha sürdürülebilir hale getiriyorlar. İster envanter takibi, ister koli tasnifi veya paketlerin incelenmesi olsun, YOLO11 operasyonları kolaylaştırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı oluyor. Farklı lojistik ihtiyaçlarına uyum sağlama ve mevcut iş akışlarına uyma yeteneği, onu her büyüklükteki işletme için pratik ve güvenilir bir araç haline getiriyor.

Yapay zeka ve bilgisayar görüşü hızla ilerlerken, lojistiğin geleceği her zamankinden daha parlak görünüyor. Lojistik pazarında küresel yapay zeka hızla büyüyor ve YOLO11 buna öncülük etmeye hazır. İşletmeler bu teknolojileri benimseyerek verimliliklerini artırabilir, paradan tasarruf edebilir ve lojistik için daha sürdürülebilir bir gelecek inşa etme yolunda adımlar atabilirler.

Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atın. Çözüm sayfalarımızda tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme gibi yeniliklerimizi keşfedin.

Yapay zekanın gelecekteki
adresini birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın
Panoya kopyalanan bağlantı