Laufendes ProjektIzmir Wissenschafts- und Technologiepark AGKünstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz gestützte Bildverarbeitung mit
Kaizen-Zielkontrollmanagement

Unser innovatives F&E-Projekt, das Daten von Sicherheitskameras mit künstlicher Intelligenz für Personalverfolgung, Bereichsverletzungserkennung und Zeitüberschreitungsüberwachung verarbeitet und kontinuierliche Verbesserung gemäß Kaizen-Prinzipien bietet.

Projektübersicht

Projektgegenstand

Ein mit Kaizen-Zielen kompatibles Projekt für künstliche Intelligenz, das Unternehmen ermöglicht, Personalverfolgung, Bereichsverletzungserkennung und Zeitüberschreitungsüberwachung mit Sicherheitskameras durchzuführen. Das Projekt analysiert Bilder von Sicherheitskameras in Echtzeit und ermöglicht datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Kaizen-Integration

Kaizen umfasst die Philosophie der kontinuierlichen Verbesserung. Dieses Projekt trägt zu diesem Ziel bei, indem es Sicherheitskameras und Datenanalyse nutzt, um Geschäftsprozesse und Mitarbeiterleistung kontinuierlich zu verbessern. Datenanalyse wird verwendet, um die Leistung von Geschäftsprozessen zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Projektziele

Personalverfolgung

Verfolgung von Personal in Geschäftsprozessen mit KI-Kameras, Bewertung der Arbeitskrafteffizienz

Bereichsverletzungserkennung

Erkennung unbefugten Eintritts oder Austritts in ausgewiesenen Bereichen und Erhöhung der Sicherheitsmaßnahmen

Zeitüberschreitungsüberwachung

Verfolgung, wie viel Zeit in welchen Phasen von Geschäftsprozessen verbracht wird und Optimierung

Kaizen-Ziel-Compliance

Einhaltung der Kaizen-Prinzipien zur Verbesserung und kontinuierlichen Verbesserung von Geschäftsprozessen

Datengesteuerte Entscheidungen

Bewusste und effektive Entscheidungen durch Analyse der von Sicherheitskameras aufgezeichneten Daten

Benutzerfreundliche Oberfläche

Benutzeroberfläche, über die Personal einfach auf Kameradaten zugreifen und Analysen durchführen kann

Kontinuierliche Verbesserung

Kontinuierliche Verbesserung von Geschäftsprozessen durch Datenüberwachung und -analyse

Skalierbarkeit

Struktur, die in Zukunft mit mehr Sicherheitskameras und in anderen Fabriken verwendet werden kann

Verwendete Technologien

AWS-Dienste

EC2
Virtuelle Server
S3
Bildspeicherung
Lambda
Serverlose Funktionen
Rekognition
Gesichtserkennung und Objekterkennung
Kinesis Video
Live-Videostreams
RDS
MySQL-Datenbank
API Gateway
Benutzeroberflächen-API
SageMaker
ML-Modelltraining

Entwicklungstools

Python
Backend und ML
OpenCV
Bildverarbeitung
TensorFlow
Deep Learning
React
Web-Oberfläche
Node.js
API-Dienste
Docker
Containerisierung

Umsetzungsphasen

1

Planung und Analyse

Detaillierte Analyse von Bedürfnissen und Zielen, Sicherheitskameras, Datenspeicherung und AWS-Infrastrukturplanung

2

Technische Infrastruktureinrichtung

AWS-Infrastruktur (EC2, S3, RDS), Anschluss von Sicherheitskameras und anderen Geräten

3

Bildverarbeitung und Analyse

Live-Bildverarbeitung mit Kinesis Video Streams, Gesichtserkennung und Objekterkennung mit AWS Rekognition

4

Benutzeroberflächenentwicklung

Benutzeroberfläche mit AWS API Gateway, Bereichsmarkierung und Zugang zu Analyseergebnissen

5

Datenanalyse und Kaizen

Analyse der gesammelten Daten, Vergleich mit Kaizen-Zielen, datenbasierte Entscheidungen

6

Integration und kontinuierliche Verbesserung

Integration mit anderen Systemen, kontinuierliche Entwicklung gemäß Kaizen-Prinzipien

Ruhezeiterfassung und gesetzliche Vorschriften

Gesetzliche Anforderungen

Es gibt verschiedene Vorschriften bezüglich der Ruherechte von Personal aus der türkischen Arbeitsgesetzgebung. Unser Projekt verfolgt automatisch die Einhaltung dieser Vorschriften.

Arbeitsgesetz Artikel 68
4 Stunden → 15 Min., 7,5 Stunden → 30 Min., 7,5+ Stunden → 1 Stunde Pause
Arbeitsgesetz Artikel 46
Mindestens 24 Stunden ununterbrochene wöchentliche Ruhe innerhalb eines 7-Tage-Zeitraums
Mittagspausengesetz
Mindestens 1 Stunde Mittagspause erforderlich
Tägliche Ruhe
Mindestens 11 Stunden ununterbrochene Ruhe innerhalb von 24 Stunden

Folgen bei Verstoß

Bei Verstoß gegen Ruhezeiten erleiden Unternehmen verschiedene Verluste:

  • Personalkosten-Verluste
  • Produktionskosten-Verluste
  • Verwandte andere Verluste

Beitrag unseres Projekts

Unser KI-gestütztes Kamerasystem verfolgt automatisch die Ruhezeiten der Mitarbeiter, warnt bei Nichteinhaltung von Vorschriften und hilft Unternehmen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Ergebnisse und Vorteile

Steigerung der Personaleffizienz
Reduzierung von Sicherheitsrisiken
Prozessoptimierung und Kostensenkung
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Ruhezeiten)
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Erreichen von Kaizen-Zielen
Erlangung von Wettbewerbsvorteilen

Projektinformationen

Projektname
Kaizen-Zielkontroll-Management-Projekt mit KI-gestützter Bildverarbeitung
Kurzname
KAIZEN-AI
Projektleiter
İsmail Murat Bayık
Institution
İZMİR BİLİM VE TEKNOLOJİ PARK A.Ş.
Status
Laufend

Schlüsselwörter

künstliche IntelligenzComputer VisionKaizenLean ProductionAWS RekognitionPersonalverfolgungBereichsverletzungZeitüberschreitungBildverarbeitungLean ProductionRuhezeitüberwachungDatenanalyse

Produkt des Projekts

KI-PlattformKaizen-kompatibelIn Entwicklung

KAIZEN-AI Bildverarbeitungs- und Analyseplattform

Plattform, die bestehende Sicherheitskameras von Unternehmen mit künstlicher Intelligenz für Personalverfolgung, Bereichsverletzungserkennung, Zeitüberschreitungsüberwachung und Kaizen-Zielkontrolle stärkt.

Zielmarkt: Alle Industrieunternehmen