Yer Hizmetlerini optimize etmek ve güvenli bir çalışma ortamı oluşturmak için yapay zekayı kameralara entegre eder.
Kişisel Koruyucu Ekipman Kontrolü
Sınırlı Alanlar Kontrolü
Araç Kontrolleri
Operasyon Süre Kontrolü
Fod Kontrolü
Havaalanı geri dönüş yönetimi, uçakların zamanında ve verimli bir şekilde kalkış ve iniş yapabilmelerini sağlayan kritik bir işlemdir. Artan hava yolculuğu talebi ile havaalanları, daha fazla uçuşa uyum sağlamak ve gecikmeleri azaltmak için geri dönüş süreçlerini optimize etme baskısı altındadır. Yapay zeka (AI), gerçek zamanlı veri analizi ve karar verme yetenekleri sağlayarak geri dönüş yönetiminin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir.
Uçak geri dönüş yönetiminde yapay zeka için olası bir kullanım durumu, kapı atamalarının optimizasyonudur. Geleneksel kapı atama yöntemleri manuel karar vermeye dayanır ve hatalara ve gecikmelere eğilimli olabilir. Yapay zeka destekli kapı atama algoritmaları, en verimli kapı atamalarını belirlemek için uçuş programları, hava koşulları ve uçak bakım durumu gibi gerçek zamanlı verileri analiz edebilir. Bu, geri dönüş sürelerinin kısalmasına ve uçuş programlarının iyileştirilmesine neden olabilir.
Uçak geri dönüş yönetiminde yapay zeka için bir başka kullanım durumu da bakım sorunlarının tahmin edilmesidir. Geleneksel bakım tahmini yöntemleri, zamanlanmış denetimlere ve manuel denetimlere dayanır. Bununla birlikte, yapay zeka destekli bakım tahmin algoritmaları, olası bakım sorunlarını oluşmadan önce tahmin etmek için sensör verilerini ve uçuş verilerini analiz edebilir. Bu, duruş süresinin azalmasına ve güvenliğin artmasına neden olabilir.
AI, yakıt doldurma ve yükleme işlemini optimize etmek için de kullanılabilir. Geleneksel yakıt ikmali ve yükleme yöntemleri manuel karar vermeye dayanır ve hatalara ve gecikmelere eğilimli olabilir. Yapay zeka destekli algoritmalar, en verimli yakıt ikmali ve yükleme planını belirlemek için yakıt tüketimi, uçuş programları ve kargo ağırlığı gibi gerçek zamanlı verileri analiz edebilir. Bu, geri dönüş sürelerinin kısalmasına ve uçuş programlarının iyileştirilmesine neden olabilir.
Genel olarak, uçak geri dönüş yönetiminde yapay zekanın kullanılması verimliliği artırabilir, gecikmeleri azaltabilir ve güvenliği artırabilir. Ayrıca, havalimanlarının geri dönüş süreçlerini optimize etmelerine ve artan hava yolculuğu talebini karşılamalarına yardımcı olmak için gerçek zamanlı veri ve karar verme yetenekleri sağlayabilir.
Havayolu Şirketleri
Havayolu şirketleri için zaman para demektir. Uçak uçtuğu sürece para kazandırıcı bir işlem gerçekleştirirken, yerde beklemesi anlamında para kaybı yaşanır. Havayolu şirketleri için daha kısa dönüş süreleri değerlendirilirken iki farklı yaklaşım olduğuna inanıyoruz.
İlk olarak kazanılan zaman, gecikme dakikaları telafi etmek için kullanılabilir. Bu oldukça basit bir yaklaşım olup, her dakika için yaklaşık olarak 100$ değerinde kabul edilen gecikme dakikalarının değeri kullanılır. Bu, her uçuşun 5 dakikalık bir gecikmesinin telafi edilebileceği anlamına gelir ve uçuş başına 500$ fayda sağlar.
İkinci bir yaklaşım ise uçak kullanım oranlarına bakmaktır. Tek bir dönüşte kazanılan 5 dakika, 5 dakika daha fazla uçuş zamanına denk gelmez. Bir istasyonda tüm dönüşlerde 5 dakika kazanmak bile ek uçuş ekleme garantisi sağlamaz. Ancak, bir gün içerisinde zaman kıtlığı nedeniyle bazı uçaklar bir sonraki uçuş için hazır hale getirilemez. Gün boyunca her bir dönüşte 5 dakika kazanmak, ek uçuşlar mümkün hale getirebilir. Bu kazanımlar ağ boyunca gerçekleştirilirse, uçuş planları ağ genelinde kısa dönüş sürelerinden faydalanmak için optimize edilebilir. Ek uçuşların kesin değeri her havayolu için çok farklıdır, ancak ek uçuşlar için gelirler eklenir. Ayrıca, bu ek uçuşların maliyeti, tüm havayolu sabit maliyetlerinin daha fazla uçuşa yayılması nedeniyle marjinal olarak daha düşüktür.
Havalimanı
Havalimanları için daha kısa dönüş sürelerinin ana faydası, daha kısa stand işgal süresidir ve bu da daha yüksek stand kullanım oranlarına yol açabilir. Uçak kullanım oranları durumundaki mantıkla aynı uygulanır: her dakikalık azalmanın stand işgalinde kullanılamayacağı; ancak gün boyunca tüm havalimanı boyunca elde edilen kazanımlar kapı planlama optimizasyonu ile kullanılabilir.
Bir Avrupa'nın büyük bir hub havalimanı için yaptığımız kapı optimizasyon çalışmasında, her bir dönüşte 5 dakika tasarruf edilmesinin, sabah saatleri yoğun saatlerinde 3 standın daha az kullanılmasına olanak sağladığını bulduk. Bu, havalimanının temel olarak 3 ek, oldukça değerli uçak standına sahip olduğu anlamına gelir. Bu sonucun değeri, 3 ek stand inşa etmenin fırsat maliyeti olarak hesaplanabilir. Alternatif olarak, bu standların havalimanı için oluşturacağı ek geliri de değerlendirebiliriz.
Her birinin havalimanının yoğun saatlerinde 1 uçuşa ev sahipliği yapacağını varsayarsak, bu 3 standın günlük 3 ek uçuş veya yılda 1.095 ek uçuş yapacağı anlamına gelir. Ortalama bir uçuşun havacılık ve ticari geliri (dar gövdeli ve geniş gövdeli uçuşlar arasında ortalama olarak) bir uçuş için 10.000 $ civarındadır (kamu havacılık ücretleri ve yolcu başına harcama bilgilerini kullanarak yaptığımız iç hesaplamalarımıza dayanarak).
Enerji Nakil Hattı Komponent Kontrolü
Direk, İzolatör, Travers Kontrolü
Ark Boynuzları Ark Koruma Halkası Kontrolü
Paslı Hasarlı Kusurlu Komponent Kontrolü
Düşük Asılı - Kopmuş Enerji Kabloları
Kaçak Hat Kablosu Tespiti
Bağlantı Elemanlarının Kontrolü
Yapay zekaya (AI) sahip drone'lar kullanılarak elektrik hattı denetimi, maliyet, güvenlik ve verimlilik açısından önemli faydalar sağlayabilir. Kullanım durumu, güç hatlarını hasar veya kusurlara karşı incelemek için kameralar ve termal görüntüleme veya lidar gibi diğer sensörlerle donatılmış bir drone kullanmayı içerecektir. AI sistemi, kırık teller veya hasarlı yalıtkanlar gibi farklı hasar türlerini tanımlayıp sınıflandırmak ve bulguların ayrıntılı bir raporunu oluşturmak için eğitilecektir.
Drone, elektrik hattı boyunca uçarak, giderken görüntüleri ve diğer verileri yakalayacaktı. AI sistemi, verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek olası sorunları belirleyecek ve bunları bir haritada veya başka bir görsel ekranda vurgulayacaktır. Bu, operatörün daha fazla inceleme veya onarım gerektiren alanları hızlı ve kolay bir şekilde belirlemesine olanak tanır.
Elektrik hattı denetimi için dronların kullanılması, hem zaman alan hem de tehlikeli olabilen manuel denetimlere olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltabilir. Drone'lar, yüksek kuleler veya uzak yerler gibi insanların ulaşması zor veya imkansız olan alanlara güvenle erişebilir. Yapay zekanın kullanılması, gözden kaçan veya gözden kaçan kusur riskini azaltarak denetim sürecinin doğruluğunu ve tutarlılığını da artırabilir.
AI sistemi, hasarı belirlemeye ve sınıflandırmaya ek olarak, verilerdeki kalıpları analiz ederek ve eğilimleri veya anormallikleri belirleyerek olası arızaları tahmin etmek için de kullanılabilir. Bu, kamu hizmetlerinin bakım ve onarımları proaktif olarak planlamasına olanak tanıyacak ve elektrik kesintisi veya diğer sorunlar riskini azaltacaktır.
Genel olarak, elektrik hattı denetimi için dronların ve yapay zekanın kullanılması, elektrik şebekesi altyapısını korumak ve iyileştirmek için uygun maliyetli ve verimli bir çözüm sağlayabilir. Güvenliği artırabilir ve hizmet dışı kalma süresini azaltabilir, aynı zamanda elektrik hatlarının durumuna ilişkin değerli bilgiler sunarak kamu hizmetlerinin bakım ve onarım hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.
Ağaçlandırma Kontrolü
Ağaçların enerji nakil hatlarına olan uzaklığının ölçülme zorluğu
Ölçümün manuel olarak yapılması
Ulaşımın zor olduğu bölgelerde uzaklıkların kontrol zorluğu
Drone teknolojisi ve yapay zeka algoritmalarının kullanımı, bitki örtüsü yönetimini daha da ileriye taşıyor. Bu teknoloji, belirli bir alandaki bitki örtüsünü izlemek ve sürdürmek için AI algoritmaları ile donatılmış dronların kullanılmasını içerir.
Bu teknolojinin bir örneği, elektrik hatları ve iletim kulelerinin izlenmesidir. Dronlar, kameralar ve AI algoritmaları ile donatılmış olarak elektrik hatları ve iletim kuleleri üzerinden uçarak, ekipmana çok yakın büyüyen herhangi bir bitki örtüsünü tespit edebilir. Bu bilgi daha sonra bitki örtüsünün bakımını ve budamasını planlamak için kullanılabilir ve bitki örtüsünün ekipmanla temas etmesinden kaynaklanan elektrik kesintisi riskini azaltır.
Genel olarak, bitki örtüsü yönetiminde AI algoritmalarına sahip dronların kullanılması, bitki örtüsü yönetimi operasyonlarının verimliliğini ve etkililiğini artırır. Bu da maliyet tasarrufu sağlar ve güvenlik ve çevresel sonuçlar açısından da önemli bir gelişme sağlar.
AI destekli drone teknolojisi, tarım sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu teknoloji, bitki örtüsü ve toprağın sağlık durumunu izleyerek, tarım operasyonlarının verimliliğini artırmak için kullanılır. AI algoritmaları, dronların çektiği görüntüler üzerinden bitki örtüsü hakkında ayrıntılı analizler yaparak, bitki hastalıklarını veya zararlıları tespit edebilir. Bu sayede, çiftçiler, erken müdahale ederek hasat kayıplarını önleyebilir ve tarım operasyonlarını daha verimli hale getirebilirler.
Bunun yanı sıra, doğal afetlerde de drone teknolojisi kullanılmaktadır. Özellikle, sel veya yangın gibi durumlarda, AI algoritmalarına sahip dronlar, müdahale ekiplerine yardımcı olarak kullanılabilir. Dronlar, havadan çektiği görüntülerle, sel veya yangın alanlarını daha hızlı ve doğru bir şekilde tarayabilir. Bu sayede, müdahale ekipleri, olayın boyutunu ve yayılma hızını daha iyi anlayabilir ve müdahalelerini buna göre planlayabilirler.
Sonuç olarak, AI destekli drone teknolojisi, pek çok alanda kullanılabilecek bir teknolojidir. Bitki örtüsü yönetimi, tarım, afet müdahalesi gibi alanlarda kullanılarak, operasyonların verimliliğini ve etkililiğini artırabilir. Bu da maliyet tasarrufu, iyileştirilmiş güvenlik ve çevresel sonuçlar gibi avantajlar sağlayabilir.
Ürün Kalite Kontrolü
Üretim anında ürünlerde oluşan kusurların tespiti
Kusurlu ve kusursuz ürünlerin takibi
Üretim operasyonun yönetilmesi
Üretim endüstrisinde, üretilen ürünlerin gerekli standartları ve özellikleri karşılamasını sağlamak için kalite kontrol çok önemli bir unsurdur. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte şirketler, kalite kontrol süreçlerini iyileştirmek için yapay zekaya (AI) yöneliyor.
Ürün kalite kontrolünde yapay zekanın bir kullanım durumu, ürünlerdeki kusurları tespit etmek için görüntü tanımayı kullanmaktır. AI sistemi, kameraları ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak ürünlerin görüntülerini analiz edebilir ve çizikler, ezikler veya düzensiz şekiller gibi kusurları belirleyebilir. Bu, manuel inceleme ihtiyacını azaltarak kusurların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesini sağlar.
Başka bir kullanım durumu, üretim sürecindeki olası kusurları tahmin etmek için yapay zekayı kullanmaktır. Yapay zeka sistemi, önceki üretim çalıştırmalarından elde edilen verileri analiz ederek ve kalıpları tanımlayarak bir kusurun ne zaman meydana gelme olasılığını tahmin edebilir ve bunu önlemek için önleyici tedbirler alabilir. Bu, genel ürün kalitesini iyileştirmeye ve kusurlu ürünlerle ilişkili maliyetleri düşürmeye yardımcı olabilir.
Buna ek olarak yapay zeka, üretim çalıştırmalarından elde edilen verileri analiz ederek ve iyileştirme alanlarını belirleyerek üretim sürecini optimize etmek için de kullanılabilir. Bu, üretim hattındaki darboğazları belirlemeyi, verimliliği artırmayı ve israfı azaltmayı içerebilir.
Genel olarak, yapay zekanın ürün kalite kontrolünde kullanılması, kusurlu ürünlerle ilişkili maliyetleri düşürürken, sürecin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Şirketlerin daha kaliteli ürünler üretmesine, müşteri memnuniyetini artırmasına ve pazar rekabet gücünü artırmasına olanak tanır.
Yapay zeka, üretim endüstrisinde sadece ürün kalite kontrolü için değil, aynı zamanda verimliliği artırmak ve süreçleri optimize etmek için de kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka destekli robotik sistemler, üretim hatlarında malzemeleri ve ürünleri taşımak, paketlemek veya yüklemek için kullanılabilir. Bu, üretim sürecindeki insan hatasını azaltarak daha hızlı ve doğru bir şekilde üretim yapılmasını sağlar.
Ayrıca, yapay zeka, üretim sürecindeki enerji kullanımını da optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, üretim hatlarındaki makinelerin çalışma zamanlarını, enerji tüketimlerini ve verimliliklerini analiz ederek enerji verimliliğini artırmak için öneriler sunabilir.
Son olarak, yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetimi, malzeme tedarikini, üretimi ve dağıtımı optimize etmek için kullanılabilir. Bu, stok yönetiminde ve lojistik süreçlerinde daha iyi kararlar alınmasını sağlar ve tedarik zincirinin genelindeki maliyetleri ve zamanı azaltır.
Genel olarak, yapay zeka, üretim endüstrisinde daha verimli, doğru ve maliyet etkin bir üretim sağlayarak şirketlere büyük avantajlar sunar. Yapay zeka destekli üretim, işletmelerin karlılığını artırmalarına, sürdürülebilirliği ve çevresel etkinliği iyileştirmelerine ve müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olabilir.
Tezgah Mola-Vardiya Kontrolü
Seçilen Alanlarda Kişisel Koruyucu Ekipman Kontrolünün kameralara entegre olarak Yapay Zeka Desteğiyle kontrol edilmesi
Çalışanların kameralar aracılığıyla tespiti, takibi, mola sürelerinin bildirilmesi ve kayıt altına alınması
Yapay Zeka Desteğiyle birimlerde tezgah başındaki kişilerin kameralar aracılığla tespiti, çalışma sürelerin kayıt altına alınması
Vardiya yönetimi ve iş güvenliği, herhangi bir kuruluş için çalışanların refahını sağlamak ve verimli bir çalışma ortamı sürdürmek için hayati öneme sahiptir. Günümüzde, yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, bu alanlar daha da geliştirilebilir hale gelmiştir.
Çalışan vardiya yönetiminde yapay zeka, birçok kullanım durumu sunar. Örneğin, yapay zeka destekli vardiya planlama yazılımı, çalışanların kullanılabilirliğini, becerilerini ve tercihlerini analiz ederek, çalışan refahını da göz önünde bulundurarak, üretkenliği en üst düzeye çıkaran optimize edilmiş bir program oluşturabilir. Bu yazılım, çalışanların yorgunluğu ve tükenmişliği gibi faktörleri dikkate alarak, program çakışmalarını önleyebilir ve çalışanların fazla mesai yapmamasını sağlayabilir.
Yapay zekanın iş güvenliğindeki bir diğer kullanım durumu, yapay zeka destekli izleme sistemleridir. Bu sistemler, iş yerindeki potansiyel güvenlik tehlikelerini tespit etmek için kameralardan, sensörlerden ve diğer cihazlardan gelen verileri analiz edebilir. Örneğin, bir gaz sızıntısını veya yangını algılayabilen yapay zeka destekli bir izleme sistemi, uygun personeli harekete geçmesi için uyarabilir. Ek olarak, yapay zeka destekli izleme sistemleri, çalışanların uygun işçi koruyucu ekipman giymemesi gibi potansiyel güvenlik tehlikelerini tespit etmek ve önlemek için çalışan davranışını da analiz edebilir.
Genel olarak, yapay zekanın işçi vardiyası yönetimi ve iş güvenliğinde kullanılması, kuruluşlara değerli içgörüler sağlayabilir ve çalışanların genel güvenliğini ve refahını iyileştirebilir. Kuruluşlar, yapay zekanın gücünden yararlanarak, çalışan üretkenliğini ve güvenliğini optimize eden veriye dayalı kararlar alabilir. Böylece, çalışanlar daha sağlıklı, güvenli ve üretken bir çalışma ortamında çalışabilirler.
Akıllı Eğitim Tavsiye Sistemi
Personel gelişimi sağlar
Kişisel gelişimi sağlar
Analizler gerçekleştirir ve raporlar
Çalışan Gelişimi: Sistem, şirketler tarafından çalışanlarının iş rollerine ve performanslarına göre eğitim ihtiyaçlarını belirlemek için kullanılır. İlgili eğitim programlarını önermek için çalışanın performans verilerini, iş gereksinimlerini ve önceki eğitim geçmişini analiz etmek için yapay zeka kullanır. Bu, şirketin doğru eğitim programlarına yatırım yapmasına ve çalışanlarının genel performansını iyileştirmesine yardımcı olur.
Kariyer Gelişimi: Sistem, bireyler tarafından kariyerlerinde ilerlemek için ihtiyaç duydukları eğitimi belirlemek için kullanılır. İlgili eğitim programlarını önermek için bireyin becerilerini, niteliklerini ve iş geçmişini analiz etmek için yapay zeka kullanır. Bu, bireyin kariyer hedeflerine ulaşmak için ihtiyaç duyduğu eğitimi belirlemesine ve terfi şansını artırmasına yardımcı olur.
Uyum Eğitimi: Sistem, kuruluşlar tarafından çalışanlarının ilgili yönetmelik ve yasalara uymasını sağlamak için kullanılır. İlgili uyumluluk eğitimini önermek için çalışanın iş rolünü ve önceki eğitim geçmişini analiz etmek için yapay zeka kullanır. Bu, kuruluşun düzenlemelere uyumlu kalmasına ve maliyetli cezalardan kaçınmasına yardımcı olur.
Kişisel Gelişim: Sistem, bireylerin kişisel gelişimleri için ihtiyaç duydukları eğitimleri belirlemek için kullanılmaktadır. İlgili eğitim programlarını önermek için bireyin ilgi alanlarını ve hedeflerini analiz etmek için yapay zeka kullanır. Bu, bireyin kişisel gelişim hedeflerine ulaşmak ve genel refahını iyileştirmek için ihtiyaç duyduğu eğitimi belirlemesine yardımcı olur.
Bu sistemler, çalışanların ve bireylerin yeteneklerinin ve becerilerinin geliştirilmesine yardımcı olarak, iş dünyasında daha başarılı olmalarına olanak tanır. Ayrıca, bu sistemler, işverenlerin çalışanları için doğru eğitim programlarını belirlemelerine ve yatırım yapmalarına yardımcı olarak, şirketlerin rekabetçi kalmasını da sağlar.
Bu sistemlerin avantajları arasında, verimliliği artırmak, işletme maliyetlerini düşürmek ve çalışanların memnuniyetini artırmak yer almaktadır. Ayrıca, bu sistemler sayesinde, işverenlerin ve çalışanların eğitim ve gelişim konusunda daha bilinçli ve bilgili olmaları sağlanır.
Ancak, bu sistemlerin başarısı, doğru verilerin toplanması ve analiz edilmesi ile doğru orantılıdır. Bu nedenle, şirketlerin ve bireylerin bu sistemlerin sağladığı verileri doğru bir şekilde kullanmaları ve yorumlamaları önemlidir. Ayrıca, bu sistemlerin kullanımı, bireylerin ve çalışanların gizliliği ve kişisel verilerinin korunması açısından da dikkatli bir şekilde ele alınmalıdır.
Sonuç olarak, yapay zeka tabanlı eğitim sistemleri, iş dünyasında ve bireysel kariyerlerde başarıya ulaşmak için gereken eğitimleri belirlemeye ve önermeye yardımcı olan önemli bir araçtır. Bu sistemlerin doğru kullanımı, işverenlerin ve çalışanların performansını artırmalarına ve şirketlerin rekabetçi kalmasına yardımcı olurken, aynı zamanda bireylerin kişisel gelişimlerine de katkıda bulunur.
Akıllı Depo Yönetimi
Personel performans analizi sağlar
Taşıt yönetimini kolaylaştırır.
Verimliliğe katkıda bulunur.
Depo Yönetimi: Bir depoda, kamyonların giriş-çıkışının kontrol edilmesi gerekmektedir. Bu sistem, kamyonların depoya doğru şekilde girmesini ve yüklerinin düzgün bir şekilde boşaltılmasını sağlayabilir. Yapay zeka algoritmaları, kamyonların boyutunu, yükün ağırlığını ve diğer önemli faktörleri analiz ederek, kamyonun depoya giriş-çıkışını otomatik olarak kontrol edebilir.
Liman Yönetimi: Limanlarda, yüzlerce kamyon yük boşaltmak veya yüklemek için gelir. Yapay zeka tabanlı bir sistem, kamyonların limanda hareketini takip ederek, yüklerinin yönlendirilmesini ve yükleme işlemlerinin daha verimli hale getirilmesini sağlayabilir.
Taşımacılık: Kamyon taşımacılığı, lojistik sektöründe en yaygın olanıdır. Bu sistem, kamyonların yolda hareketlerini takip ederek, kamyonun nereye gideceğini, ne zaman varacağını ve yükünün güvenli bir şekilde taşınmasını sağlayabilir. Yapay zeka algoritmaları, kamyonların trafik yoğunluğunu, hava koşullarını ve diğer faktörleri analiz ederek, seyahat zamanlamasını optimize edebilir ve güvenli bir yolculuk için gerekli önlemleri alabilir.
Güvenlik: Kamyonların giriş-çıkışları, yükleme ve boşaltma süreçleri, lojistik sektöründe önemli güvenlik zorlukları yaratabilir. Bu sistem, kamyonların hareketlerini izleyerek, olası güvenlik tehditlerini belirleyebilir ve gerekli önlemleri alabilir. Yapay zeka algoritmaları, kamyonların plakalarını, sürücülerinin yüzlerini ve diğer önemli bilgileri analiz ederek, güvenlik açıklarını tespit edebilir ve yönetebilir.
Verimlilik: Lojistik sektöründe, verimlilik her zaman önemlidir. Bu sistem, kamyonların yükleme sürelerini optimize ederek, boşa geçirilen zamanı minimize edebilir. Yapay zeka algoritmaları, yüklerin yerleştirilmesi ve kamyonların hareketlerinin yönlendirilmesi konusunda en uygun stratejileri belirleyebilir ve verimliliği artırabilir.
