Teknik resimlerdeki hataları üretime ulaşmadan yakala!

Yapay Zeka Destekli Teknik Resim İnceleme Yazılımı

İçerik

  1. Ekip
  1. Problemin Tanımı
  1. Opinia Nedir?
  1. Neden ChatGPT veya Claude değil de Opinia?
  1. Modüller
  1. Canlı Demo
  1. Yol Haritası
  1. Birlikte Çalışma Önerimiz
  1. Birlikte Çalışma Planımız

Biz kimiz?

Doğancan Demirtaş

  • Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Lisans
  • 10 yıl yazılım/ürün yönetimi (Almanya, ABD)
  • Çalıştığı startupta exit (€500M ve €120M)
  • Head of Product @Humanitec

Ulaş Sert

  • Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Lisans
  • Koç Üniversitesi Yüksek Lisans, Deep Reinforcement Learning
  • Deep Learning / AI Muhendisi @OBSS
  • Almanya'da ayda on binlerce faturayı yapay zekâ ile işleyen bir girişim kurduk ve ölçeklendirdik.

Biz kimiz?

  • TÜBİTAK 1812 Yatırım Tabanlı Girişimcilik Destek Programında (BiGG Yatırım) son aşamadayız.

Problem — Tanım

Teknik resim kontrolü bugün hâlâ büyük ölçüde deneyimli mühendislerin dikkatine ve kişisel tecrübesine bağlı, manuel bir süreç.

Teknik resim hacmi ve karmaşıklığı arttıkça kontrol süresi uzuyor, sonuçlar kişiden kişiye değişebiliyor ve hatalar üretim aşamasına kadar fark edilmeden taşınabiliyor.

Tekrarlayan hatalar

  • Eksik ölçü
  • Tanımsız malzeme, boya, kaplama
  • Ölçülendirme hataları
  • Notlardaki hatalar

Katma değer kaybı

Resim kontrolü ve düzeltmeleri için harcanan mühendislik saati, katma değeri daha yüksek tasarım ve geliştirme için kullanılamamaktadır.

Proje takviminde gecikmelere ek olarak

  • Hurda Maliyeti
  • Kalitesizlik Maliyeti
  • Artan ürün maliyeti

Problem — Ölçek

Orta-büyük ölçekli bir savunma sanayii şirketinde:

Yıllık teknik resim sayısı

12.000-15.000

Problemli resimlerin oranı:

%10-20

Düzeltme & iletişim için harcanan zaman:

~3500 saat

Maliyet:

~11 Milyon TL/yıl *

  • Hurda maliyeti, imalatta oluşan kalitesizlik maliyeti, proje takvimi gecikmesine bağlı cezalar vb. diğer süreç maliyetleri dahil edilmemiştir.

Problem — Tanım (Text-to-CAD)

Problem — Tanım (Text-to-CAD)

Problem — Tanım (Text-to-CAD)

Opinia Nedir?

Opinia,

2B teknik resimleri yapay zekâ ile inceleyen,

teknik resimde mevcut olan bilgileri (boyutlar, ham malzeme, malzeme türü, boya, kaplama vb.) çıkaran,

eksik, belirsiz veya çelişkili bilgileri imalata ulaşmadan tespit edip tasarım mühendisine bildiren, tasarim kalitesini arttırmaya ve ürünü ucuzlatmaya yönelik öneriler veren

bir mühendislik yazılımıdır.

Opinia Nedir? — Nasıl Çalışır?

Opinia Nedir? — Sağladığı Faydalar

Kontrol sürecini AI ile otomatize eder

Teknik resimler bizim eğittiğimiz bir AI modeli ile kontrol edilir.

Deneyimli mühendise bağımlılığı azaltır, tecrübesiz mühendisleri hızla yetiştirir

Adaptasyon süresini kısaltır, çıktı kalitesini artırır

Daha hızlı, daha yüksek doğruluk oranı

Manuel kontrollere kıyasla çok daha hızlı ve yüksek doğruluk oranında sonuç

Kontrol sürecinde online iletişim sağlar

Tüm kontrol süreciniz tek noktadan yürür, email, Jira, Teams dağınıklığı ortadan kalkar.

Veriyi kullanılabilir hale getirir

Teknik resimlerdeki veriyi kaydeder; kalite, imalat ve satınalma süreçlerinde kullanılmak üzere hazır hale getirir

İnsana bağlı hataları elimine eder

Teknik resim hazırlama ve kontrol sürecindeki insan kaynaklı hatalar ortadan kalkar, standartlaşmaya destek olur

Neden ChatGPT veya Claude değil de Opinia?

Düşük Doğruluk Oranı

Genel amaçlı yapay zeka modelleri teknik resimler için eğitilmedi. Hatalı teknik resimleri tespit etmede yetersiz kalıyorlar.

Veri Güvenliği Riski

Bulut tabanlı yapay zeka çözümleri savunma sanayi için veri güvenliği zaafiyeti getirir.
Opinia kendi sunucularınızda çalışır.

Size Özel Eğitim

Şirket içi standartlarınız, birikmiş tecrübelerin aktarımı ve mühendis geri bildirimleriyle eğitilmiş bir model çok daha iyi sonuç verir.

Tüm Ekiplere Fayda

Sadece tasarım ekipleri değil; resimlerden çıkardığımız verilerle kalite, satınalma ve imalat ekiplerinin işlerini de kolaylaştırıyoruz.

Ekip İçi İş Birliği

Mühendisler sadece yapay zeka ile değil, takım arkadaşlarıyla da aynı platform üzerinden iletişim kurabiliyorlar.

Neden ChatGPT veya Claude değil de Opinia?

100 teknik resim, 200 bilinen hata ile yaptığımız deneylerin sonuçları:

* Yanlış bulgu oranı: modelin raporladığı bulgular içinde, teknik resimde gerçekte problem olmayanların oranı.

Modüller

Opinia Data

Teknik resimdeki mühendislik bilgisini çıkarır, yapılandırır ve kurum genelinde kullanılabilir hale getirir.

Opinia Review

Teknik resmi analiz eder; eksik, hatalı, belirsiz ve çelişkili bilgileri tespit eder.

Opinia Compare

Teknik resim revizyonlarını karşılaştırır, değişiklikleri otomatik olarak tespit eder ve özetler.

Opinia Collaborate

Mühendislerin bulgular üzerinde AI ile birlikte çalışmasını, yorum yapmasını, görev atamasını ve çözüm takibini sağlar.

Modüller — Opinia Data

Teknik resimdeki mühendislik bilgisini çıkarır, yapılandırır ve kurum genelinde kullanılabilir hale getirir.

Modüller — Opinia Review

Teknik resmi analiz eder; eksik, hatalı, belirsiz ve çelişkili bilgileri tespit eder.


Modüller — Opinia Review

Kontrol ettiğimiz hata türleri:

  1. Parçanın genel uzunluk, genişlik ve yükseklik ölçülerinin olmaması
  1. Delik çapının, yatay ve dikey eksende konumunun ve derinliğinin belirtilmemesi
  1. Pah, radius ve chamfer ölçülerinin ve konumlarının olmaması
  1. Deliklerin eksen çizgilerinin gösterilmemesi
  1. Parça üzerindeki açıklıkların ölçülerinin ve parçaya göre konumunun belirtilmemesi
  1. Parçanın kalınlığının belirtilmemesi
  1. Slotların ölçülerinin ve konumunun belirtilmemesi
  1. Parça üzerindeki girinti, çıkıntı, yükselti vb. feature'ların ölçülerinin belirtilmemesi
  1. Dişli deliklerde diş ölçüsünün ve derinliğinin belirtilmemesi
  1. Dişli deliklerde normal delik derinliğinin belirtilmemesi
  1. Geometrik tolerans belirtilen parçalarda datum yüzeylerinin belirtilmemesi
  1. Geometrik toleransların datum yüzeylerine göre verilmemesi
  1. Şirket standartlarına göre teknik resimde belirtilmesi gereken boya, kaplama vb. notların belirtilmemesi

Modüller — Opinia Compare

Modüller — Opinia Collaborate

Demo

Toggle Lever

Plate


Support


Bracket

Demo - Toggle Lever

Demo - Plate

Demo - Support

Demo - Bracket

Yol Haritası

Birinci Aşama

  1. Opinia Review 2D (Tekil parça ve kaynaklı montaj resimleri kontrolü)
  1. Opinia Collaborate
  1. AI modelimizin FNSS resimleri ile eğitimi

İkinci Aşama

  1. Opinia Review 2D (Mekanik montaj ve elektrik resimleri kontrolü)
  1. Opinia Data (Satın alma, kalite, imalat süreçlerine entegrasyon)

Üçüncü Aşama

  1. Opinia Review 3D (3B model kontrolleri (girişim hataları, uyumsuz bağlantı elemanları vb.))
  1. Opinia Cost (Tasarım kararlarının maliyet etkisini erken aşamada görünür hale getirir ve design-to-cost sürecini destekler.)

Birlikte Çalışma Önerimiz

FNSS'e Özel Eğitilmiş Model

  • Sistem genel amaçlı değil; sizin resimlerinizle, revizyonlarınızla ve standartlarınızla öğrenir.
  • Sizin için özelleştirilmiş sonuçları sunar.

Yerli Çözüm

  • Yurt dışı yazılım bağımlılığı yok.

Kanıtlanmış Tecrübe

Yapay zeka destekli yazılım alanındaki tecrübe

  • Ön muhasebe yapay zekâ girişimi (Almanya)

Opinia geliştirme çalışmalarımız ve olgunluk seviyesi

  • Yazılım ve makine mühendislerinin katkı sağladığı 7-8 aylık süreci tamamladık.
  • TÜBİTAK BİGG 1812 Girişimcilik Destek Programında son aşamadayız.

Yakınınızdayız

Ankara'da yerleşik bir firma olarak

  • FNSS ile yakın çalışabiliriz,
  • Hızlı aksiyon alabiliriz
  • Esneklik sağlarız
  • Çevik hareket edebiliriz

Mühendislerinizle yan yana çalışabilir ve geri bildirimleriniz için hızlı aksiyon alabiliriz.

Birlikte Çalışma Önerimiz- Beklentilerimiz

Veri

  • Yaklaşık 100 teknik resim ve mümkünse önceki revizyonları
  • Resimleri yapılandırılmış veriye çevirip AI'ı eğitmek için kullanacağız

Pilot Ekip

  • Teknik resim çıktısı yüksek ve hata oranı görece yüksek bir ekip seçilmesi
  • Bu ekibin Opinia'yı günlük işinde kullanması
  • Kullanımı takip edebileceğiniz bir dashboard da sağlayacağız

Geri Bildirim

  • Ekibin her ay 2-3 saat ayırıp bizimle görüşmesi, talep ve geri bildirimlerini iletmesi
  • Opinia bulgularına 👍/👎 ile geri bildirim vermesi

Birlikte Çalışma Önerimiz - AI Eğitim Alternatifleri

Birlikte Çalışma Önerimiz - Özet

Kasım 2026

FNSS desteği ile birinci aşama geliştirme başlangıcı

Aralık 2026

AI modelinin FNSS resimleri ile eğitimi ve

pilot ekip ile aktif kullanım

Ocak 2027

Geri bildirim toplama ve model iyileştirme

Değerlendirme ve lisans kontratı

Şubat 2027

Opinia'nin FNSS'te daha fazla kullanıcıya ulaşması

Mart 2027

İkinci aşama başlangıcı


Teknik resimlerdeki hataları üretime ulaşmadan yakala!

Teşekkürler!