AI Destekli Anomali Tespiti

AI Destekli Anomali Tespiti: Tanılama, Mimari ve Çözüm Yaklaşımı

Giriş

Endüstriyel otomasyon sistemlerinde anomali tespiti, üretim sürekliliği, işçi güvenliği ve proses verimliliği açısından doğrudan operasyonel risk oluşturur. Bir hatalı sensör bildirimi veya gecikmiş alarm, hatalı ürün, ekipman hasarı veya üretim duruşuna yol açabilir; bu da doğrudan gelir kaybı anlamına gelir.

AI destekli çözümler, zaman serisi verilerindeki ince desenleri ve ilişkisel bozulmaları insan algısının ötesinde yakalayabilir. Ancak bu teknolojiyi sahada güvenilir hale getirmek, mimari seçimler, ölçüm disiplini ve alan mühendisliği deneyimi gerektirir. Ölçülebilir metrikler olmadan tahminler pratikte işe yaramaz.

Teknik kapsam bu yazıda; sensörlerden toplanan verinin ön işlenmesi, model çıkarımı, gecikme limitleri, yanlış alarm oranları ve sahada doğrulama yöntemleri olarak ele alınacaktır. Hedef, geliştirici ve sahada çalışan mühendislerin uygulayabileceği somut, ölçülebilir öneriler sunmaktır.

Unutmayın: bir anomali tespit sistemi ne kadar karmaşık olursa olsun, sahadaki ölçülebilir çıktı (alarm doğrulama oranı, MTTR, üretim kaybı) ile değerlendirilmelidir. Bu nedenle her bölüm somut parametre, ölçüm yöntemi ve saha davranışı örneği içerir.

Kavramın Net Çerçevesi

Anomali tespiti, beklenen sistem davranışı ile gerçek zamanlı gözlem arasındaki anlamlı sapmaları otomatik olarak belirleme sürecidir. Ölçülebilir sınırlar, tespit gecikmesi (ms), yanlış pozitif oranı (%) ve tespit sensitivitesi (%) gibi metriklerle tanımlanır.

Sistem bileşenleri veri toplama (sensör/PLC), aktarım (Ethernet/OPC UA/Modbus), ön işleme (filtre, downsample), model çıkarımı (edge veya cloud), uyarı yönetimi ve operatör geri beslemesi olarak birbirine bağlıdır. Her bileşenin performansı tüm hattın tespit yeteneğini etkiler; gecikme kaynaklı hatalı korelasyonlar sık görülen bir problemdir.

Örneğin bir pompa hattında vibrasyon RMS değeri 2.5 g iken kısa zamanda 3.8 g'ye yükseliyorsa, modelin alarm üretmesi beklenir; saha gözleminde bu durumun 30 dakika içinde yatak aşınması ile korele olduğu tespit edilmiştir. Bu tür sayısal gözlemler, model eşiklerinin belirlenmesinde kritik rol oynar.

"Anomali tespiti, beklenen ve gerçekleşen süreç sinyalleri arasındaki anlamlı sapmaları sayısal kurallar ve öğrenen modellerle belirleme sürecidir."

"Güvenilir bir anomali sistemi, % olarak ifade edilen yanlış pozitif oranı ve tespit gecikmesi (ms) gibi ölçülebilir hedeflerle tasarlanmalı ve sahada doğrulanmalıdır."

"Model performansı saha davranışlarıyla periyodik olarak yeniden kalibre edilmediği sürece zaman içinde degradasyona uğrar; bu fenomen, kavram kayması olarak adlandırılır ve % olarak ölçülebilir performans düşüşü ile izlenmelidir."

Kritik Teknik Davranışlar ve Risk Noktaları

Gecikmeli Uyarı ve Zaman Serisi Kayması

Problemin özü: veri pipeline'daki gecikmeler modele ulaşan sinyali kaydırır; model, olayın gerçek başlangıcını kaçırır veya yanlış korelasyon yapar. Bu durum özellikle hızlı değişen proseslerde kritik olup gecikme toleransı milisaniye düzeyinde belirtilebilir.

Ölçülebilir parametreler: tespit gecikmesi (ms), zaman serisi kayması (saniye olarak ölçülebilir). Ölçüm yöntemi: ağ paket yakalama (packet capture) ile veri akış gecikmesi analizi. Saha davranışı örneği: sıcaklık setpoint değiştiğinde sensörden alıcıya ulaşana kadar 1200 ms gecikme yaşanması ve modelin alarmı 2 saniye sonra tetiklemesi.

• Pipeline gecikmesini ölçmek için uçtan uca timestamp eşleme (sensor_ts vs ingestion_ts) uygula.
• Network packet capture yaparak jitter ve packet loss oranını % olarak hesapla.
• Edge inference kullanarak kritik tespitleri 50–200 ms aralığında yerinde değerlendirmeyi dene.
• Zaman senkronizasyonu (NTP/PPS) doğrulaması; hedef sapma <5 ms.
• Gecikme toleransı aşıldığında alternatif kural tabanlı alarm devreye al (failover logic).

Yanıt Verilmeyen Anomaliler ve False Positive Yükü

Problemin özü: yüksek false positive (FP) oranı operatör güvenini zedeler; günlük FP sayısı arttıkça kritik alarmların gözden kaçma riski yükselir. FP oranı hedefleri başlangıçta %1–5 aralığında planlanmalıdır, saha koşullarına göre iyileştirme yapılır.

Ölçülebilir parametreler: yanlış pozitif oranı (%), operatör onay süresi (saniye). Ölçüm yöntemi: log korelasyonu ile alarm-log eşleme ve operatör onay gecikmesi analizi. Saha davranışı örneği: bir çimento fabrikasında sensör gürültüsünden kaynaklı günlük 120 alarmın 85'i FP iken, yerinde filtreleme ile FP sayısı %60 azaldı.

• Alarm eşiklerini operatör onay verisi ile 72 saatlik pencere içinde adaptif olarak ayarla.
• False positive kaynaklı günlük alarm sayısını KPI olarak raporla; hedef %50 azalma ilk 3 ay.
• Öznitelik mühendisliği ile envai çeşit transient olayları ayıran düşük maliyetli filtreler ekle.
• Onaylanmamış alarmları otomatik sınıflandır ve operatör etiketleme döngüsü kur (daily feedback loop).
• FP yoğunluğu yüksek cihazlar için lokal median/percentile eşikleme uygula (örn. 95. pers.).

Veri Kalitesi ve Sensör Tutarsızlıkları

Problemin özü: yanlış kalibre sensörler ya da düşük örnekleme sıklığı model doğruluğunu etkiler. Sensör arızaları çoğunlukla paket kaybı (%), jitter (ms) veya örnekleme frekansı düşüşü (Hz) şeklinde ölçülebilir.

Ölçülebilir parametreler: paket kayıp oranı (%), örnekleme frekansı (Hz). Ölçüm yöntemi: histogram analizi ve zaman penceresi bazlı veri bütünlüğü kontrolleri. Saha davranışı örneği: bir kimya tesisinde 1 Hz ile örneklenen akışkan seviye verisi 0.1 Hz'e düştüğünde modelde %20 tespit kaybı gözlemlendi.

• Sensör sağlık telemetrisini (heartbeat) kur; kayıp süresi >30 s ise alarm üret.
• Örnekleme frekansını ve veri boşluklarını günlük histogram ile raporla.
• Sensor drift tespiti için 7-günlük hareketli ortalama sapma analizi uygula.
• Kalibrasyon planını SLA içinde sayısal hedeflerle (örn. %0.5 sapma toleransı) yönlendir.
• Redundant sensör uygulamalarıyla %99.5 izlenebilirlik hedefle.

Model Degradasyonu ve Konsept Kayması

Problemin özü: işletme koşullarındaki değişim (hammadde, ortam sıcaklığı, üretim hızı) model davranışını bozar. Performans düşüşü, F1 skoru veya tespit doğruluğu (%) ile ölçülür.

Ölçülebilir parametreler: F1 skoru (%), doğruluk düşüşü periyotta (%). Ölçüm yöntemi: yük testi ve periyodik geriye dönük doğrulama (backtesting) ile model performans takibi. Saha davranışı örneği: yılın yaz döneminde soğutma suyu sıcaklığının 6°C artmasıyla model doğruluğu %12 düştü; yeniden eğitim sonrası %8 iyileşme sağlandı.

• Her 30 günde bir geriye dönük backtesting uygula ve F1 skorunu raporla.
• Konsept kayması belirtisi görüldüğünde otomatik veri örnekleme penceresini genişlet (örn. 7→30 gün).
• Model güncelleme sürelerini SLA'ya bağla; offline retrain süresi <24 saat hedefi koy.
• Transfer öğrenme ve domain adaptation ile %15–25 arası performans kazancı hedefle.
• Canary deployment ile güncellenmiş modeli önce %5 trafik üzerinde test et, ardından roll-out yap.

Teknik Durum Tablosu

Sorunu Sahada Sistematik Daraltma

Sorun daraltma, fiziksel donanımdan uygulama katmanına doğru ilerleyen mantıksal bir akış gerektirir. Aşağıdaki dört adım, sahada tekrarlanabilir ve ölçülebilir bir daraltma yaklaşımı sağlar.

• Adım 1 — Fiziksel Kontroller: Sensör bağlantıları, güç kaynakları, kablolama ve temel kalibrasyon testleri. Ölçüm: multimetre ile güç gerilimi ve sensör çıkış aralığı.
• Adım 2 — Veri İletimi Doğrulama: Packet capture ile uçtan uca gecikme ve packet loss analizi. Ölçüm: % packet loss, jitter (ms).
• Adım 3 — Ön İşleme ve Veri Kalitesi: Eksik veri, outlier ve örnekleme uyuşmazlıklarının giderilmesi. Ölçüm: eksik kayıt oranı (%), veri kesme oranı.
• Adım 4 — Model ve Uygulama Testi: Canary deployment ve backtesting; gerçek olayların tekrar oynatılması ile tespit doğruluğu ölçülür. Ölçüm: tespit gecikmesi (ms), F1 skoru (%).

Gerçekçi Saha Senaryosu

Bir gıda üretim hattında sıkça görülen problem: paketleme hattında anomali alarmları üretim duruşlarına yol açıyordu. İlk varsayım sensör arızasıydı; ekip sensörleri değiştirdi ama problem devam etti. Analiz, verinin PLC'den buluta aktarılması sırasında 1.2–2.5 s arasında değişen gecikmeler olduğunu gösterdi; model bu gecikmeler nedeniyle transient titreşimleri kalıcı arıza olarak sınıflandırıyordu.

Kök neden: veri pipeline'ında artan jitter ve zaman damgası senkronizasyonu hatası. Kalıcı çözüm: kritik alarmlar için edge inference uygulanması, veri paketleme boyutunun optimize edilmesi ve NTP tabanlı senkronizasyonun sıkılaştırılması oldu. Sonuç olarak, yanlış alarm sayısı %68 azaldı ve üretim hattı kullanılabilirliği %12 arttı.

Uzun Vadeli Dayanıklılık ve Ölçüm Disiplini

Dayanıklılık, periyodik ölçüm, otomatik geri bildirim döngüleri ve saha mühendisliği ile sağlanır. Ölçüm disiplini, rastgele denetimlerden ziyade sürekli KPI takibi ile sağlanmalıdır.

• Günlük alarm KPI raporları (FP sayısı, MTTR, tespit gecikmesi).
• Aylık model geriye dönük testi ve retrain tetikleme kriterleri.
• Sensör sağlığı gösterge panosu ve threshold bazlı bakım tetikleri.
• Edge ve cloud görev dağılımı ile kritik tespitler için 100–300 ms hedefli yerel inference.
• Saha ekibine haftalık doğrulama görevleri; örnekleme ve kalibrasyon kayıtlarının tutulması.

Uzun vadeli başarı, sistematik ölçüm, saha doğrulaması ve otomatik düzeltme döngülerinin bir arada yürütülmesinden doğar. Ölçülebilir hedefler olmadan yapay zeka yalnızca tahmindir.

Sonuç

AI destekli anomali tespiti, çok katmanlı bir yaklaşım gerektirir: fiziksel doğrulama, veri pipeline yönetimi, model yaşam döngüsü ve operatör geri bildirimi. Her katmanın performansını milisaniye, yüzdelik ve TPS gibi ölçülebilir metriklerle tanımlamak, gerçek dünya başarısını garantiler.

İyi kurulmuş bir ölçüm ve izleme kültürü, modelin sahadaki değerini sürdürür; Bella Binary yaklaşımı, edge-first inference, domain-özgü ön işleme ve entegre saha geri bildirim döngüsü ile farklılaşır. Saha içgörülerimiz; Türkiye'deki enerji ve çimento tesislerinde doğrulama süreçlerinin yerelleştirilmesinin, yanlış alarm oranlarını %40–%70 aralığında düşürdüğünü göstermiştir.

Bella Binary olarak amacımız, geliştirici ve saha mühendislerinin elindeki veriyi ölçülebilir çıktılara dönüştürmektir. İş birliği yapmak isterseniz, saha veriniz üzerinden ortak bir pilot çalışma ile somut ölçümler üretmeye hazırız.