Hizmetlerimiz ve Servislerimiz
IYapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Şirket İçi Veriyle Çalışan Yapay Zekâ (RAG)Vektör Veri Tabanı (Vector DB) EntegrasyonuStandart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.Şirkete Özel Dil Modeli EğitimiGenel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.Yapay Zekâ Doğruluk Ölçümü(Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test AltyapılarıModellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
IIYazılım Adaptasyonu, Legacy Sistemler ve Mikroservis Mimarisi
Eski ERP ve CRM’i Yapay Zekâya BağlamaLegacy (Eski) Sistem Modernizasyonuİşletmelerin yıllardır kullandığı, iş akışlarının merkezinde yer alan eski nesil ERP, CRM, Mainframe veya özel veri tabanı sistemlerinin yapay zekâ entegrasyonlarına teknik olarak uyum sağlayamaması.İş Süreçlerinde Yapay ZekâDepartmanlar Arası Çift Yönlü Yapay Zeka ve İş Yazılımları EntegrasyonuYapay zekânın yalnızca metin üreten statik bir sohbet ekranından ibaret kalması, mevcut iş yazılımlarında (İnsan Kaynakları, Satış, Operasyon, Finans) eyleme dönüşememesi.Yapay Zekâ Mikroservislerive Dağıtık Sistem Mimari TasarımıTekil (monolitik) yapay zekâ uygulamalarının, yüksek kullanıcı yükü veya anlık trafik sıçramalarında çökmesi, ölçeklenememesi ve sistem genelinde kilitlenmelere yol açması.
IIISüreç Otomasyonu, Otonom Etmenler ve İş Akışları
Kendi Sunucunuzda LLM KurulumuKapalı Devre (On-Premise / Private Cloud) LLM Kurulumu ve Veri Güvenliği KatmanlarıFinans, sağlık, savunma ve hukuk gibi regülasyona tabi sektörlerde, hassas verilerin üçüncü taraf API'lere gönderilmesinin veri güvenliği ve KVKK/GDPR açısından yasal risk oluşturması.Fatura ve Belge Otomasyonu(IDP) ve Karmaşık Veri Akış HatlarıLojistik, gümrük, sigorta ve finans gibi sektörlerde her gün gelen binlerce farklı formattaki (PDF, taranmış evrak, el yazısı, karmaşık tablolar) belgenin manuel olarak sisteme girilmesinin yarattığı zaman ve maliyet kaybı.Karar Destek ve Tahmin SistemleriDestek ve Tahminleme ModülleriKarar vericilerin, büyük veri yığınları arasında stratejik kararlar alırken zaman kaybetmesi ve analizlerin geçmiş veriye takılı kalması.
IVGüvenlik, Veri Gizliliği ve LLMOps / Üretim Yönetimi
On-Premise ve Özel Bulut Kurulumuİzole Altyapı Topolojisi, Erişim Denetimi ve Uyum KanıtıModeli şirket içine kurmak tek başına güvenlik anlamına gelmiyor. Modelin çalıştığı ağ, diskte duran model ve gömme (embedding) dosyaları, servisler arası anahtarlar ve sorgu kayıtları denetlenmiyorsa veri şirketin içinde de sızabilir. Denetimde "veri dışarı çıkmıyor" demek yetmez; hangi kullanıcının hangi belgeye eriştiğinin kanıtı istenir.Model İzleme ve LLMOpsGerçek Zamanlı LLMOps: Model İzleme, Güvenlik Duvarları (Guardrails) ve Rollback AltyapısıCanlı ortamdaki modellerin zamanla performans kaybı yaşaması (model drift), zararlı veya uygunsuz yanıtlar üretmesi (prompt injection) ve bu durumlara anında müdahale edilememesi.Yapay Zekâ Maliyet OptimizasyonuCompute, Token ve Altyapı Maliyet OptimizasyonuCanlıdaki yapay zekâ sistemlerinde artan kullanıcı ve sorgu sayısı ile birlikte donanım (GPU) ve API token maliyetlerinin kontrolden çıkması.
VSanayi Uygulamaları: Üretim, Kalite ve Depo
Kestirimci BakımSensör Verisiyle Arıza Tahmini ve Bakım PlanlamaBakımın ya çok erken yapılması (gereksiz duruş ve parça maliyeti) ya da çok geç kalınması (plansız duruş). Arıza öncesi sinyaller sensör verisinde zaten vardır ama kimse bakmaz: veri PLC’de ya da SCADA arşivinde kalır, bakım ekibi ise takvime göre çalışır.Görüntü İşleme ile Kalite KontrolKamerayla Yüzey, Montaj ve Etiket DenetimiGözle kalite kontrolünün vardiyadan vardiyaya değişmesi ve yüzde yüz denetimin insan gücüyle mümkün olmaması. Hatalı ürün müşteriye ulaştığında maliyet, üretim anındaki maliyetin katı oluyor.Depo ve WMS OtomasyonuSayım, Yerleşim ve Sevkiyat Akışının OtomasyonuStok kaydının sahadaki gerçekle ayrışması. Sayım haftalar sürüyor, sayım sırasında operasyon duruyor ve iki sayım arasında kayıt giderek güvenilmez hâle geliyor. Sevkiyat hatası da çoğu zaman aynı kökten geliyor: sistemdeki yer ile raftaki yer aynı değil.Üretim Verisi Toplama ve MES EntegrasyonuHat Verisinin Toplanması, OEE ve MES/SCADA BağlantısıÜretim verisinin makinede, Excel’de ve ERP’de üç ayrı gerçek olarak durması. Duruş nedenleri elle giriliyor, OEE her departmanda başka çıkıyor ve vardiya raporu sabah toplantısına ancak yetişiyor.