Proje İçeriği

İETT Metrobüs Dijital İkiz Projesi, İstanbul'un en yoğun toplu taşıma hattı olan metrobüs sisteminin tamamını dijital ortamda birebir temsil eden, gerçek zamanlı izleme, analiz ve öngörü yeteneklerine sahip yenilikçi bir akıllı ulaşım projesidir. İETT Bilgi İşlem tarafından geliştirilen proje; 52 kilometrelik hat, 45 durak ve 705 aracı kapsayarak metrobüs ulaşımını bütüncül biçimde dijital ikiz teknolojisiyle yönetilebilir hale getirmeyi hedeflemektedir.

Araçlardan ve altyapıdan elde edilen veriler; CAN-BUS üzerinden alınan hız, konum, yakıt tüketimi ve araç performans bilgileri, yapay zekâ destekli kamera sistemlerinden elde edilen yolcu yoğunluğu ve şoför davranış verileri, IoT sensörlerinden toplanan karbondioksit, oksijen ve nem ölçümleri ile duraklardaki jeneratör, UPS, kamera, hoparlör, asansör ve yürüyen merdiven sistemlerinden gelen SCADA verilerinden oluşmaktadır. Tüm bu veriler bulut tabanlı platformda toplanarak dijital ikiz modeline entegre edilmektedir.

Bu bütünleşik yapı sayesinde metrobüs hattının hem araç hem de altyapı performansı anlık olarak izlenebilmekte; yapay zekâ algoritmaları ile arıza tahminleri yapılmakta, bakım süreçleri önceden planlanmakta ve kesintisiz ulaşım sağlanmaktadır. Üç boyutlu dijital model sayesinde farklı işletme ve yoğunluk senaryoları sanal ortamda test edilerek daha doğru ve önleyici kararlar alınabilmektedir. Dijital ikiz ortamında oluşturulan sanal araçlarla şoför eğitimleri desteklenmekte; Filo Takip Merkezi'nde anlık sorunlar izlenerek hızlı müdahale ve optimize planlama gerçekleştirilmektedir.

Proje; dijital ikiz, yapay zekâ, makine öğrenmesi, IoT, büyük veri analitiği, görüntü işleme ve bulut bilişim teknolojilerinin entegre kullanımına dayanmaktadır. LoRa teknolojisi ile araç içi çevresel sensör verileri toplanmakta, CAD tabanlı çözümlerle hattın üç boyutlu dijital modeli oluşturulmuş; sistem web ve mobil arayüzler üzerinden yönetilmektedir. Pilot uygulamalar AKİA-OTOKAR araçlarında ve bir durakta başarıyla tamamlanmış, sistem tüm hat için ölçeklenmeye hazır hale gelmiştir

Projenin Amacı

Proje, hem kurum içi süreçleri iyileştirmekte hem de yeni bir hizmet modeli ortaya koymaktadır. Bir yandan filo yönetimi, bakım planlaması, durak/altyapı izleme ve operasyon süreçleri dijitalleştirilerek daha verimli, izlenebilir ve öngörülebilir hale getirilmiş; diğer yandan metrobüs hattının üç boyutlu sanal ortamda simüle edilebildiği, senaryo bazlı karar alma imkânı sunan tamamen yeni bir dijital hizmet katmanı oluşturulmuştur. Bu yönüyle proje, kurumun reaktif işletme yaklaşımını veri odaklı ve öngörücü bir yönetim modeline dönüştürmektedir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projenin en büyük inovasyonu, Türkiye'de toplu taşımada bu ölçekte bir dijital ikiz uygulamasının hayata geçirilmesidir. Araç, durak ve altyapıdan gelen çok kaynaklı verinin (CAN-BUS, yapay zekâ destekli kamera, IoT sensör ve SCADA) tek bir bulut platformunda birleştirilerek üç boyutlu bir sanal modele entegre edilmesi ve bu model üzerinden arıza tahmini, enerji optimizasyonu ile yoğunluk analizinin yapay zekâ ile gerçekleştirilmesi projeyi özgün kılmaktadır. Dijital ikiz sayesinde sistem yalnızca mevcut durumu izlememekte; farklı işletme senaryolarını sanal ortamda test ederek öngörü ve senaryo bazlı karar alma yeteneği kazanmaktadır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje; İETT Bilgi İşlem, Filo Takip Merkezi, Ulaşım Planlama, Araç Bakım ve Teknik Hizmetler ile Sürücü Eğitim birimlerine doğrudan fayda sağlamaktadır. Bilgi işlem tarafında çok kaynaklı verinin tek platformda yönetilmesi sağlanırken; filo ve bakım ekipleri arıza risklerini önceden görebilmekte, ulaşım planlama birimi ise yolcu yoğunluğu verileriyle sefer ve güzergâh planlamasını iyileştirebilmektedir. Proje; dijital ikiz, yapay zekâ, makine öğrenmesi, IoT, büyük veri analitiği, görüntü işleme ve bulut bilişim teknolojilerinin entegre kullanımına dayanmaktadır. Araçlardan GPS, hız, yakıt, yolcu doluluk sensörleri; araç içi ve peron kameraları, asansör ve yürüyen merdivenlerdeki hareket sensörleri aracılığıyla veri toplanmaktadır. CAN-BUS üzerinden alınan araç verileri ile yapay zekâ destekli kamera sistemlerinden elde edilen yolcu yoğunluğu ve sürücü davranış bilgileri birlikte analiz edilmektedir. LoRa teknolojisi kullanılarak araç içi çevresel sensörlerden karbondioksit, oksijen ve nem verileri toplanmaktadır. Duraklardaki jeneratör, UPS ve diğer altyapı bileşenleri SCADA sistemleri üzerinden izlenmektedir. Toplanan tüm veriler bulut tabanlı platformda birleştirilerek dijital ikize entegre edilmekte; makine öğrenmesi algoritmaları ile arıza tahmini, enerji optimizasyonu ve yoğunluk analizi yapılmaktadır. CAD tabanlı çözümlerle hattın üç boyutlu dijital modeli oluşturulmuş; simülasyonlar aracılığıyla farklı senaryolar sanal ortamda test edilmektedir. Sistem, web ve mobil arayüzler üzerinden yönetilmektedir.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet. Projenin İstanbul'un en yoğun toplu taşıma hattının tamamını (52 km, 45 durak, 705 araç) kapsayan geniş ölçekli yapısı; bilgi işlem, filo yönetimi, bakım ve altyapı birimlerinin koordineli çalışmasını gerektirdiğinden, üst yönetim sahipliği projenin hayata geçirilmesinde belirleyici olmuştur. Projenin İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin akıllı şehir vizyonuyla birebir örtüşmesi, kurumsal düzeyde sahiplenilmesini ve hat geneline yaygınlaştırılması yönünde destek görmesini sağlamıştır.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet. Projenin tasarım prensiplerinden biri, dijital ikiz üzerinden elde edilen verilerin ölçülebilir ve analiz edilebilir olmasıdır. Platform; 52 kilometrelik hattın tamamını, 45 durağı ve 705 aracı kapsayarak günlük yaklaşık 1,2 milyon yolcunun kullandığı bir hattı gerçek zamanlı veriyle izlenebilir hale getirmektedir.

Pilot uygulamadan (AKİA-OTOKAR araçları ve bir durak) elde edilen bulgular; yapay zekâ destekli arıza tahmini sayesinde plansız duruş sürelerinde azalma, enerji ve yakıt tüketiminde tasarruf, yolcu yoğunluğunun ise daha dengeli yönetilmesi yönünde olumlu sonuçlar ortaya koymuştur. Tüm filoya yaygınlaştırılması ile birlikte bakım süreçlerinin reaktif yaklaşımdan öngörücü bakıma dönüşmesi, arızaların oluşmadan önce tespit edilip planlı şekilde giderilmesini sağlayarak operasyonel sürekliliği artırmakta ve bakım maliyetlerinin daha kontrollü yönetilmesine katkı sunmaktadır.

Yatırımın geri dönüşü; azalan bakım ve yakıt maliyetleri, önlenen plansız duruşlar ve artan operasyonel verimlilik üzerinden orta vadede sağlanması öngörülmektedir. Sistemin hat geneline yaygınlaştırılması sayesinde bu kazanımların somut rakamlarla ölçülüp raporlanması planlanmaktadır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

15

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje, İETT'nin kendi Ar-Ge, bilgi işlem ve mühendislik yetkinlikleri esas alınarak İETT Bilgi İşlem bünyesinde geliştirilmiştir. Verinin toplanması, bulut platformuna entegrasyonu, üç boyutlu modelin oluşturulması ve yapay zekâ algoritmalarının uyarlanması İETT bünyesindeki uzman ekiplerin bilgi birikimi ile gerçekleştirilmiştir. Bu nedenle proje kapsamında, çözümün geliştirilmesinde ana teknoloji ortağı olarak konumlandırılmış harici bir bilişim şirketi bulunmamaktadır.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Proje kapsamında öne çıkarılan spesifik bir ticari marka bulunmamaktadır. Veri toplama ve iletişim katmanında LoRa teknolojisi, araç verilerinin okunmasında CAN-BUS standardı, durak/altyapı izlemede ise SCADA sistemleri kullanılmaktadır; bunlar belirli bir ticari marka değil, sektörde yaygın kullanılan teknoloji/protokol standartlarıdır. Dijital ikiz platformunun yazılım katmanı (bulut altyapısı, üç boyutlu modelleme, veri analitiği) İETT Bilgi İşlem bünyesinde, belirli bir ticari ürün markasına bağımlı kalınmadan geliştirilmiştir.