Rüzgâr türbini teknisyenleri için yapay zekâ: bakım kaydı
- Okuma süresi: 5 dk
- Kod bilgisi gerekmez
Bir rüzgâr türbininin kanadındaki çatlak, aylar içinde pahalı bir onarıma dönüşebilir. Bu yüzden bulguyu erken yakalamak ve doğru kaydetmek, teknisyenin işinin yarısıdır.
Bu derste rüzgâr enerjisinde yapay zekânın bugün gerçekte nerede kullanıldığını, bakım notlarınızı düzenlemek için sohbet aracından nasıl yararlanabileceğinizi ve neyi asla araca bırakmamanız gerektiğini göreceksiniz.
Aklınıza bir soru mu takıldı?
Bu derste neler öğreneceksiniz?
- Kanat incelemesinde yapay zekânın bugün ne yaptığını
- Bakım ve arıza notlarını düzenli bir kayda çevirmeyi
- Vardiya devri ve üreticiye gidecek arıza açıklamasını hızlı hazırlamayı
- İş güvenliği ve prosedür kararlarını neden araca bırakmayacağınızı
Meslekte gerçek kullanım: kanat fotoğrafını yazılım tarıyor
Kanadın dışını kontrol etmek, türbin bakımının en zaman alan işlerinden biridir. Kanatlar yüksekte durur ve yüzeyleri geniştir. Bu yüzden dronla çekilen görüntüler giderek yaygınlaşıyor, o görüntüleri tarayan yazılımlar da öyle.
Rüzgâr çiftliği işletmecisi Boralex, 17 Ekim 2025 tarihli bir duyuruyla SkyVisor adlı şirketle yaptığı çalışmayı paylaştı. Duyuruya göre Boralex, kanat incelemelerinde yapay zekâlı bir görüntü sınıflandırma sistemini denedi. Sistem çatlak, erozyon, katman ayrılması ve yıldırım hasarı gibi bulguları sınıflandırıp konumlandırıyor. Anomali içeren görüntüleri otomatik etiketliyor. Böylece inceleme ekibi, yalnızca etiketlenen bölgelere odaklanıyor.
Duyuru, kırk dokuz incelemelik bu denemede sınıflandırma doğruluğunun yüzde doksan beş olduğunu ve türbin başına ortalama inceleme süresinin yirmi iki dakikadan yaklaşık sekiz buçuk dakikaya indiğini söylüyor. Ayrıca yapay zekânın, elle yapılan incelemeye göre kritik sayılan altmış ek kusuru yakaladığı belirtiliyor. Bu rakamlar şirketlerin kendi çalışmasından geliyor; bağımsız bir ölçüm değil. Yani “yapay zekâ kanadı sizden iyi okuyor” demek yerine “bir işletme, ilk bakışı yazılıma yaptırarak inceleme süresini kısalttığını bildirdi” demek daha doğrudur.
Uluslararası Yenilenebilir Enerji Ajansı (IRENA) da 2019 tarihli bir özetinde, yapay zekânın rüzgâr santrallerinde öngörücü bakım için kullanılabildiğini anlatıyor. Aynı özet bir uyarı da yapıyor: sensör yatırımı bir stratejiye bağlanmalı, çünkü bazı varlıklar sensörlerinden çok daha uzun yaşıyor. Ayrıca 2025’teki IRENA Yenilik Haftası’nın duyurusu, hava tahminlerinin bakım takvimlerini planlamaya yardımcı olduğunu söylüyor.
Türkiye’deki bir işletmede bu sistemlerin kullanıldığına dair güvenilir bir kaynak bulamadık. Bu yüzden anlatılanlar yurt dışı örnekleridir. Sizin işletmenizde nasıl bir sistem varsa, onun yetkisi ve sınırları işletmenin kendi talimatında yazar.
Üç somut kullanım
Büyük işletmelerin kamera yazılımı bir yana, sizin elinizde bir sohbet aracı olabilir. Bu araç görüntüyü okumaz, kararı vermez. Ama yazı işlerinizde işe yarar.
Birinci kullanım: bulgu notunu kayda çevirmek. Kanat altında not aldığınız dağınık cümleleri (“hücum kenarında kabarma, üç numaralı kanat, uç yakını”) düzenli bir kayıt satırına çevirtebilirsiniz. Konum, bulgu türü, gözleminiz ve önerdiğiniz izleme süresi ayrı sütunlarda durur.
İkinci kullanım: vardiya devri. Gece vardiyasından gündüz ekibine bırakacağınız notu, yapılan iş, açık kalan iş ve bekleyen parça başlıklarıyla yazdırabilirsiniz. Okuyan kişi aynı notu iki dakikada anlar.
Üçüncü kullanım: üreticiye arıza açıklaması. Alarm kodunu, ne zaman başladığını ve neler denediğinizi araca verip üreticiye ya da servis firmasına gidecek kısa bir e-posta taslağı isteyebilirsiniz. Taslağı göndermeden önce her cümleyi kendiniz kontrol edin.
Veri, iş güvenliği ve sınırlar
Kayıtlarda çalışan adı, telefon numarası ya da arazi sahibinin bilgileri olabilir. Bunlar kişisel veridir; araca yazmayın, kodla değiştirin. Kişisel Verileri Koruma Kurumu’nun üretken yapay zekâ rehberi bu konuda genel bir çerçeve sunuyor (rehber sayfasını açtık; ayrıntıları rehberin PDF dosyasında). Türbin seri numarası ve işletme verisi de çoğu zaman ticari sırdır; işletmenizin kuralını sorun.
Türbinde çalışmak yüksekte, dönen aksamın ve enerjinin yakınında çalışmak demektir. Enerjiyi kesme, kilitleme, tırmanma, kurtarma ve hava koşulu kararları, üreticinin kılavuzuna ve işletmenizin yazılı prosedürüne göre verilir. Bu konuları yapay zekâya sormayın; yapay zekânın verdiği bir adım listesine göre iş yapmayın.
- Bir bulgunun “kritik” olup olmadığına, türbinin durup durmayacağına siz ve sorumlu mühendis karar verirsiniz.
- Sohbet aracına yüklediğiniz fotoğraf, dronla taramanın yerini tutmaz. Işık ve açı yanıltır.
- Aracın ürettiği tablo, notlarınızın düzenlenmiş hâlidir; olmayan bir bulguyu eklemişse silin.
Adım adım uygulama
- Bir türbin için son bakım notlarınızı olduğu gibi bir metin dosyasına yazın.
- Çalışan adı, telefon ve arazi sahibi bilgisi gibi kişisel verileri silin ya da koda çevirin.
- Notları aşağıdaki komutla araca verin ve tabloya çevirtin.
- Tabloyu kendi notlarınızla satır satır karşılaştırın; konum ve bulgu türünü düzeltin.
- Vardiya devri metnini ayrıca isteyin ve gönderilecek yere kendiniz iletin.
- Düzeltilmiş tabloyu işletmenizin bakım sistemine ya da arşivine kaydedin.
Kontrol listesi
- Kişisel veri ve ticari sır içeren bilgiler çıkarıldı.
- Tablodaki her satır benim notumla eşleşiyor.
- Aracın eklediği bulgu varsa silindi.
- Güvenlik adımları için yalnızca kılavuza ve prosedüre bakıldı.
Zayıf komut
Türbin notlarımı düzenle.
Güçlü komut
Ben bir rüzgâr türbini bakım teknisyeniyim. Aşağıda bir türbinin kanat altı kontrolünden aldığım kısa notlar var. Bunları şu sütunlu tabloya çevir: kanat numarası, konum, bulgu türü (çatlak, erozyon, kabarma, diğer), gözlemim, önerdiğim izleme. Yalnızca notlarda yazanları kullan; yeni bulgu ekleme, kritiklik derecesi verme. Emin olmadığın yere “belirsiz” yaz. Sonra gündüz ekibi için dört başlıklı bir devir notu yaz: yapılan iş, açık iş, bekleyen parça, dikkat edilecek nokta. Notlar: [buraya adsız notlarınızı yapıştırın]
Yapay zekâ çıktısı (örnek)
Tablo satırı örneği: Kanat 3 | Uç yakını, hücum kenarı | Kabarma | Boya altında kabarma gördüm, çatlak görmedim | Sorumlu mühendise bildirilsin, bir sonraki kontrolde yeniden bakılsın. Devir notu, Yapılan iş: Kanat 3 altı görsel kontrol. Açık iş: Kanat 3 uç yakını için mühendis görüşü. Bekleyen parça: belirsiz. Dikkat: Kritiklik kararı verilmedi.
Sık yapılan hatalar
- Yapay zekâya “bu çatlak tehlikeli mi” diye sorup cevaba göre türbini çalışır bırakmak.
- Kişisel ve işletmeye ait bilgileri olduğu gibi araca yapıştırmak.
- Tırmanma ya da kilitleme adımlarını araçtan öğrenmeye çalışmak.
- Yapay zekânın düzenlediği tabloyu notlarla karşılaştırmadan kayda geçirmek.
İpucu
Bulguları her zaman aynı kelimelerle yazın: “erozyon” bir gün “aşınma”, ertesi gün “yıpranma” olmasın. Aynı kelime, hem tabloyu hem sizin aylık karşılaştırmanızı çok kolaylaştırır.
Kendinizi deneyin
Boralex duyurusunda yapay zekâ, kanat incelemesinde ne yapıyor?
Duyurudaki doğruluk ve süre rakamlarının en önemli sınırı nedir?
Sohbet aracını bakım notlarınız için en güvenli biçimde nasıl kullanırsınız?
Kaynaklar
- Windtech International, Boralex applies SkyVisor AI to enhance turbine blade inspections (İngilizce)
- IRENA, Artificial Intelligence and Big Data in energy (2019) (İngilizce)
- DevelopmentAid, IRENA: dijital teknolojiler ve yapay zekâ (İngilizce)
- KVKK, Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi, 15 Soruda (sayfa özeti) (Türkçe)
Son kontrol: 8 Kasım 2026
Kaynak: yzdersleri.com/ders/ruzgar-turbini-teknisyenleri-icin-yapay-zeka-bakim-kaydi/ · Yapay Zeka Dersleri
Dersi bitirdiniz mi?
İşaretlerseniz menüde ve ilerleme çubuğunda görünür. Bu bilgi yalnızca sizin tarayıcınızda saklanır.
Öğrenme yolunda sıradaki ders: Enerji verimliliği uzmanları için yapay zekâ: etüt raporu
Bu ders işinize yaradı mı?
Anonim oydur; kişisel veri toplanmaz.
