AI Form Builder Otomatik Drone Çatı İncelemesi Raporlamasını Sağlıyor

Yenilenebilir enerji sektörü, özellikle güneş paneli dizileri gibi büyük ölçekli çatı kurulumlarını değerlendirmek için insansız hava sistemlerini (UAS) hızla benimsemektedir. Drone’lar dakikalar içinde yüksek çözünürlüklü görüntüler ve LiDAR nokta bulutları yakalarken, darboğaz genellikle bu ham verileri mühendisler, finansörler ve düzenleyicilerin beklentilerini karşılayan tutarlı, denetlenebilir bir rapora dönüştürmekte yatar.

Karşınızda AI Form Builder — veri alımından son PDF dışa aktarımına kadar tüm raporlama sürecini otomatikleştirebilen web tabanlı, yapay zekâ destekli bir form oluşturma platformu. Bu makale, adım adım bir uygulamayı gösteriyor, sağlam bir iş akışının nasıl birleştirileceğini anlatıyor ve hız, doğruluk ve uyumluluk açısından ölçülebilir kazanımları vurguluyor.

Neden Geleneksel Çatı İnceleme Raporlaması Yetersiz Kalıyor?

Bir güneş geliştiricisi yüzlerce çatı yönettiğinde, bu verimsizlikler maliyet açıdan sürdürülemez hâle gelmektedir. AI destekli bir çözümün üç şeyi yapması gerekir:

1. Tüm ekipler arasında veri toplama formunu standartlaştırmak.
2. Gelen drone meta verilerini (GPS, irtifa, sensör tipi) gerçek zamanlı doğrulamak.
3. Endüstri standartlarına (ör. IEC 61724, ISO 9001) uygun paylaşılabilir bir rapor üretmek.

AI Form Builder tam da bu senaryo için tasarlanmıştır.

AI Yardımıyla İnceleme Formunun Tasarlanması

1. Yeni Bir Form Başlatın

AI Form Builder sayfasına gidin ve Create New Form (Yeni Form Oluştur) butonuna tıklayın. AI asistanı size şu soruları sorar:

• Proje adı (hesabınızın klasör yapısından otomatik önerilir)
• İnceleme tipi (Çatı, Zemin‑montaj, Hibrit)
• Düzenleyici çerçeve (ISO, IEC, yerel bina yönetmeliği)

Cevaplarınıza göre AI, aşağıdaki bölümlerden oluşan dinamik bir düzen önerir:

• Drone Uçuş Günlüğü (yüklenen telemetri ile otomatik doldurulur)
• Görsel Hasar Değerlendirmesi (görsel yükleme + puanlama)
• LiDAR Yüzey Analizi (eğim, maruziyet için sayısal alanlar)
• Uyumluluk Kontrol Listesi (standartlarla bağlantılı onay kutuları)

2. AI‑Tarafından Oluşturulan Alan Önerilerini Kullanın

AI, proje belgelerinizi tarar ve alan adlarını sektöre özgü terminolojiye göre önerir:

  flowchart TD
    A["Proje Belgeleri"] --> B["AI terminolojiyi parse eder"]
    B --> C["Önerilen Alanlar"]
    C --> D["Forma Ekle"]

Her öneriyi kabul, düzenle ya da reddedebilirsiniz. Sonuç, tüm gelecekteki incelemelerde yeniden kullanılabilir tutarlı bir şema olur.

3. Koşullu Mantığı Gömün

Çatı incelemeleri sık sık dallanma gerektirir — örneğin, drone bir sıcak nokta tespit ederse, form ek tanı alanlarını göstermelidir. AI Form Builder görsel bir kural oluşturucu sunar:

  stateDiagram-v2
    [*] --> CheckHotSpot
    CheckHotSpot : if HotSpot == true
    CheckHotSpot --> ShowThermalAnalysis : Yes
    CheckHotSpot --> SkipThermalAnalysis : No
    ShowThermalAnalysis --> [*]
    SkipThermalAnalysis --> [*]

Bu mantık, mühendislerin yalnızca ilgili bölümleri görmesini sağlayarak form yorgunluğunu ve veri gürültüsünü azaltır.

Drone Telemetrisi Otomatik Olarak Entegre Ediliyor

Çoğu ticari drone platformu (DJI, Parrot, senseFly) uçuş günlüklerini JSON veya CSV biçiminde dışa aktarabilir. AI Form Builder’ın Auto‑Fill Engine (Otomatik Doldurma Motoru) bu alanları doğrudan forma eşler:

  graph LR
    Drone[Drone Telemetrisi] -->|Yükle| AutoFill[AI Form Builder Otomatik Doldurma]
    AutoFill --> Form[İnceleme Formu]
    Form --> Report[Oluşturulan Rapor]

Otomatik doldurulan önemli telemetri öğeleri:

AI ayrıca anormallikleri (ör. minimumun altında uçuş yüksekliği) işaretler ve son gönderimden önce yeniden yakalama yapılmasını önerir.

Gerçek Zamanlı Veri Doğrulama ve Kalite Güvencesi

Drone operatörü telemetrileri yükledikten sonra, AI Form Builder kurallar‑tabanlı bir yapay zekâyla çalışan doğrulama motoru çalıştırır. Örnek kontroller:

• Coğrafi sınır ihlali – Uçuşun çatı sınırları içinde kalıp kalmadığını doğrular.
• Görüntü örtüsü – Gerekli %80 ileri ve yan örtünün sağlandığını kontrol eder.
• LiDAR yoğunluğu – Yapısal analiz için minimum 10 nokta/m² yoğunluğu garanti eder.

Bir kontrol başarısız olursa, aşağıdaki gibi bir modal ortaya çıkar:

“Örtü %72’ye düştü. Kuzey‑batı bölgesi için ikinci bir geçiş planlayın.”

Bu anlık geribildirim döngüsü, inceleme sonrası veri temizleme ihtiyacını büyük ölçüde azaltır.

Uyumluluk‑Hazır Raporun Oluşturulması

Form tamamlandığında AI Form Builder aşağıdaki formatlarda dışa aktarım yapabilir:

1. PDF – gömülü görüntüler, CBS katmanları ve dijital imzalarla.
2. JSON – Proje yönetim araçları (Procore, Asana vb.) ile entegrasyon için.
3. XLSX – finansal analistlerin maliyet‑fayda hesaplamaları yapabilmesi için.

Rapor şablonu IEC 61724‑4 gibi standartlar için önceden onaylıdır; böylece denetçilere doğrudan gönderebilir, ek biçimlendirme yapmanıza gerek kalmaz.

Örnek Rapor Yapısı

1. Yönetici Özeti
2. Uçuş Günlüğü (otomatik doldurulur)
3. Görsel İnceleme Bulguları
   - Hasar Tipi
   - Ciddiyet (1‑5)
   - Foto kanıt (bağlantılı küçük görseller)
4. LiDAR Yüzey Metriği
   - Eğim histogramı
   - Pürüzlülük indeksi
5. Uyumluluk Kontrol Listesi
   - IEC maddeleri (işaretli/işaretsiz)
6. Öneriler
7. İmzalar (dijital)

Tüm bölümler kısa yol bağlantıları ile hızlı gezinme sağlar; PDF ayrıca QR kod içerir ve bu kod canlı forma geri dönüş izlenebilirliği sağlar.

Ölçülebilir Kazanımlar: Bir Vaka Çalışması

Orta ölçekli bir güneş EPC (Mühendislik‑Tedarik‑İnşaat) firması, AI Form Builder iş akışını 150 MW’lık çatı portföyünde pilot olarak uyguladı. Üç ay sonrası sonuçlar:

Firma, %80 zaman tasarrufunun büyük ölçüde otomatik doldurma ve doğrulama özelliklerinden kaynaklandığını, neredeyse %100 denetim onay oranının ise gömülü uyumluluk kontrol listesine bağladığını belirtiyor.

Çözümün Kuruluş Genelinde Yaygınlaştırılması

Çok‑Kiracı Mimarisi

AI Form Builder, tek‑kiracı SaaS yapısı ve rol‑bazlı erişim kontrolleriyle çalışır. Proje yöneticileri şu rolleri atayabilir:

• İnşaatçılar – Formları doldurup gönderebilir.
• Gözden Geçirenler – Onaylayabilir, yorum ekleyebilir ve imzalayabilir.
• Denetçiler – Geçmiş raporlara sadece okuma izniyle erişebilir.

API‑Gerektirmeyen Entegrasyon

Platform web‑tabanlı olduğundan, ekip üyeleri sadece bir tarayıcıyla (masaüstü, tablet hatta drone kontrolcüsünün yerleşik UI’si) oturum açar; özel API çağrılarına ihtiyaç duymaz. Tek dış etkileşim, sürükle‑bırak arayüzüyle yapılan telemetri yüklemesidir.

Eğitim ve Benimseme

AI asistanı aynı zamanda bir eğitim koçu görevi görür. Yeni inceleme yapanlar, ekranda “Sıcak Nokta = Evet olduğunda ‘Termal Analiz’i seç” gibi anlık ipuçları alır ve form içinde kaydı yürütülmüş gösterimleri izleyebilir. Bu, işe alım süresini haftalardan günlere indirgeyebilir.

Ufukta Beklenen Gelişmeler

1. Edge‑AI Entegrasyonu – Hafif yapay zekâ modelleri doğrudan drone’a gömerek görüntüleri ön‑işleyip kusurları iniş öncesi önerebilir.
2. Canlı CBS Haritalama – Drone koordinatları akış halinde gelirken, form içinde harita görünümü otomatik güncellenir.
3. Öngörücü Bakım Planlaması – İnceleme verileri, hava tahminleriyle birleştirilerek otomatik bakım talepleri oluşturulur.

Bu yol haritası, Formize.ai’nin uzaktan denetim alanında sürekli yenilik taahhüdünü ortaya koymaktadır.

Sonuç

AI Form Builder’ın gücünü drone‑tabanlı çatı incelemelerine kanalize ederek yenilenebilir‑enerji firmaları şunları elde eder:

• Veri toplama sürecini ekipler arasında standartlaştırmak.
• Telemetrileri gerçek zamanlı doğrulamak, maliyetli yeniden uçuşları önlemek.
• Raporlamayı otomatikleştirerek uyumluluğu sağlamak ve karar almayı hızlandırmak.

Sonuç, saatler süren manuel işi dakikalarca akıllı otomasyona dönüştüren, proje zaman çizelgelerini kısaltan, maliyetleri düşüren ve paydaşlar için veri bütünlüğünü artıran daha yalın, daha güvenilir bir iş akışıdır.

İlgili Bağlantılar

• Uluslararası Elektroteknik Komisyonu – IEC 61724‑4: Fotovoltaik Sistem Performans İzleme