Yerleşik Araçlar

IronFlock AI asistanı, her projede kullanılabilen dört yerleşik araç içerir. Bu araçlar, herhangi bir uygulama tarafından toplanan verilerle çalışır — kullanabilmek için özel bir şey yüklemeniz gerekmez.

Veri Gezgini

Veri Gezgini, AI’ya projenizin veritabanında depolanan zaman serisi verilerine doğrudan erişim sağlar. Canlı okumalar, geçmiş eğilimler, toplamalar ve cihazlar arası karşılaştırmalar sorgulayabilir.

Neler Yapabilir

Mevcut ve geçmiş sensör değerlerini sorgulama
Birden fazla cihaz veya zaman dilimindeki metrikleri karşılaştırma
Ortalama, minimum/maksimum değerleri ve eğilimleri hesaplama
Verileri cihaza, zaman aralığına veya veri tablosuna göre filtreleme
Bir hesaplamayı özel dönüşüm olarak kaydetme — widget’ların ve sonraki soruların üzerine inşa edebileceği, adlandırılmış ve kendini tazeleyen bir görünüm

Örnek Sorgular

Siz: Geçen hafta tüm cihazlardaki ortalama sıcaklık neydi?

IronFlock AI: 31 Mart - 7 Nisan tarihleri arasında 12 cihazın tamamındaki ortalama sıcaklık 22,4 °C oldu. gateway-north cihazı en yüksek ortalamaya sahipken (26,1 °C), sensor-cold-room en düşük ortalamaya sahip oldu (4,2 °C).

Siz: plc-line-3 cihazının son 24 saatteki güç tüketimini göster.

IronFlock AI: plc-line-3 cihazının son 24 saatteki güç tüketimi:

Tepe değer: Sabah 10:32’de 14,7 kW
Ortalama: 8,3 kW
Minimum: Sabah 3:15’te 0,4 kW (boşta çalışma dönemi) Toplam tüketilen enerji: 199,2 kWh.

Siz: Son 3 günde hangi cihazlar hata kodu bildirdi?

IronFlock AI: Son 3 günde üç cihaz hata kodu bildirdi:

press-station-2 — 5 Nisan saat 14:22’de Hata E-1042 (hidrolik basınç uyarısı)
conveyor-belt-7 — 6 Nisan saat 09:15’te Hata E-3001 (hız sapması)
press-station-2 — 7 Nisan saat 11:03’te yeniden Hata E-1042

press-station-2’de tekrarlayan bir hidrolik basınç uyarısı var — fiziksel inceleme gerektirebilir.

Siz: 3. hat için vardiya başına toplam ekipman etkinliği (OEE) lazım. Veride bunu tutan hiçbir şey yok.

IronFlock AI: Haklısınız — kullanılabilirlik, performans ve kalite üç farklı tabloda duruyor; bu yüzden bunları birlikte hesaplayıp sonucu oee_per_shift adlı bir özel dönüşüm olarak kaydettim, 15 dakikada bir tazeleniyor. Vardiya başına bir satır döndürüyor: kullanılabilirlik, performans, kalite ve OEE değerinin kendisi. Artık ona tıpkı bir tablo gibi widget bağlayabilirsiniz, isterseniz bunları sizin için ben de kurabilirim.

Widget Oluşturucu, AI sohbetinin içinde doğrudan canlı ve geçmiş grafik widget’ları oluşturur. AI, verileri yalnızca metinle açıklamak yerine inceleyip etkileşime girebileceğiniz interaktif görselleştirmeler oluşturabilir.

Neler Yapabilir

Proje verilerinden çizgi grafikler, sütun grafikler ve göstergeler oluşturma
Mevcut cihaz okumalarını yansıtan canlı güncellenen widget’lar gösterme
Özel zaman aralıklarında geçmiş verileri görüntüleme
Birden fazla veri kaynağını tek bir grafikte birleştirme

Örnek Sorgular

Siz: Tüm sera sensörleri için geçen haftaki nem grafiğini göster.

IronFlock AI: İşte son 7 günde 4 sera sensörünün tamamındaki nem okumalarını gösteren bir çizgi grafik.

[Sohbette, her cihaz için bir seri içeren ve zaman içindeki nem değerlerini gösteren etkileşimli bir çizgi grafik görünür.]

gh-zone-2 sensörü 4 Nisan’da belirgin bir artış gösteriyor — nem %94’e ulaştı, bu bir havalandırma sorununa işaret edebilir.

Siz: remote-sensor-5 cihazının mevcut pil seviyesini gösteren bir gösterge oluştur.

IronFlock AI: remote-sensor-5 için canlı bir gösterge:

[%34 pil seviyesini turuncu renkle gösteren bir gösterge widget’ı görünür.]

Pil %34 seviyesinde — %40 eşiğinin altında. Değişimini planlamak isteyebilirsiniz.

Siz: motor-pump-1’deki titreşim verilerini son 48 saat için grafik olarak gösterebilir misin?

IronFlock AI: [Son 48 saatteki titreşim genliğini gösteren bir çizgi grafik görünür.]

Dün sabah 06:00 civarından itibaren titreşim genliğinde belirgin bir artış var. Taban değer 0,8 mm/s iken şu anda sürekli olarak 1,4 mm/s’nin üzerinde seyrediyor. Bu model genellikle rulman aşınmasına işaret eder.

Dashboard Oluşturucu

Dashboard Oluşturucu, doğal dil kullanarak tam dashboard’lar — bir düzende birden fazla widget içeren eksiksiz panolar — oluşturmanıza ve yapılandırmanıza yardımcı olur. Widget’ları manuel olarak sürükleyip tek tek yapılandırmak yerine, ne istediğinizi açıklarsınız ve AI bunu inşa eder.

Neler Yapabilir

Bir açıklamadan yeni dashboard’lar oluşturma
Mevcut dashboard’lara widget ekleme ve yapılandırma
Veri kaynaklarını, grafik türlerini, renkleri ve etiketleri ayarlama
Widget’ları ızgara düzeninde yerleştirme

Örnek Sorgular

Siz: Soğuk depolama tesisimizi izlemek için bir dashboard oluştur. Her oda için sıcaklık ve nem ile son 10 alarm olayını gösteren bir tablo istiyorum.

IronFlock AI: Cold Storage Monitor adlı yeni bir dashboard oluşturdum:

4 sıcaklık göstergesi — her soğuk oda için (A’dan D’ye Odalar), -18 °C (yeşil), -15 °C (sarı) ve -10 °C (kırmızı) eşiklerinde renk kodlamasıyla canlı okumalar gösteriyor
4 nem çizgi grafiği — oda başına, son 24 saati gösteriyor
1 alarm tablosu — tüm odalardaki en son 10 alarm olayını görüntülüyor

Dashboard artık projenizde kullanılabilir. Düzeni ayarlamamı veya başka bir şey eklememi ister misiniz?

Siz: Üretim genel bakış dashboard’una, geçen ay her üretim hattı için OEE yüzdesini gösteren bir çizgi grafik ekle.

IronFlock AI: Tamam. Production Overview dashboard’una son 30 gün için tüm 3 üretim hattının (Hat A, Hat B, Hat C) OEE değerini gösteren çok serili bir çizgi grafik ekledim. Her hat renk kodlu ve grafik bir açıklama içeriyor.

Siz: Sadece iki büyük sayı içeren basit bir dashboard istiyorum: bugün üretilen toplam birim sayısı ve mevcut hurda oranı.

IronFlock AI: İki büyük değer widget’ı içeren Production KPIs adlı bir dashboard oluşturuldu:

Bugün Üretilen Birim: 1.247 (canlı güncelleniyor)
Mevcut Hurda Oranı: %2,3 (canlı güncelleniyor)

Her ikisi de atölye ekranlarında görünürlük için büyük yazı boyutlarıyla dashboard’un ortasına yerleştirildi.

Uygulama Dosyaları

Uygulamalar yalnızca ölçüm değil, dosya da saklar: ürettikleri raporlar, yakaladıkları görüntüler, yazdıkları dışa aktarımlar. Yapay zeka bu depolamayı listeleyebilir, bir dosyayı yolundan bulabilir ve içeriğini okuyabilir.

Neler Yapabilir

Projedeki herhangi bir uygulamanın sakladığı dosyaları listelemek
Bir dosyayı yolunun bir parçasından ya da yolun herhangi bir yerinde geçen birkaç kelimeden bulmak
Metin dosyalarını okumak — CSV dışa aktarımları, JSON, YAML, günlükler, yapılandırma
Bir PDF’i açıp okumak — üretilmiş bir rapor, bir teknik veri sayfası, onaylanmış bir prosedür, hatta bir tarama
Bir uygulamanın yakaladığı görüntülere bakmak ve sohbette göstermek
Bir dosyanın boyutunu, türünü ve son değişiklik zamanını bildirmek

İki şeyi bilmekte fayda var. Arama dosyanın yolu üzerinde çalışır, içeriği üzerinde değil — yalnızca belgenin içinde geçen bir kelime bulunamaz. Birkaç kelime yazdığınızda bu kelimelerin hepsi, sırası önemli olmadan, yolun bir yerinde geçiyor diye eşleştirilir; böylece “vardiya raporu” reports/2026-08-shift-a.csv dosyasını bulur. PDF ise metne dönüştürülmek yerine bütün olarak açılır: yapay zeka sayfaların kendisini okur, bu yüzden grafikler, tablolar ve taranmış evraklar göründükleri gibi aktarılır; belge ayrıca sohbette de görünür, dilerseniz kendiniz açabilirsiniz. Yaklaşık 6 MB’ın üzerindeki PDF’ler açılmaz — yapay zeka bunun yerine dosyanın boyutunu bildirir. Arşivler, hesap tabloları ve diğer ikili biçimler sohbette yine okunamaz; yapay zeka dosyanın ne olduğunu söyler ve sizi veri tarayıcısına yönlendirir.

Dosyalar sizin izinlerinize tabidir: yapay zeka tam olarak sizin görebileceğinizi görür, fazlasını değil.

Örnek Sorgular

Siz: Kalite kontrol uygulaması hangi dosyaları sakladı?

IronFlock AI: Kalite Kontrol uygulamasında iki depolama alanında 143 dosya var:

reports/ — vardiya başına bir tane olmak üzere 118 CSV dosyası, en yenisi bugün 06:00
frames/ — başarısız kontrollerde yakalanan 25 JPEG görüntü

Siz: En yeni vardiya raporunu aç ve fire oranını söyle.

IronFlock AI: reports/2026-01-31-vardiya-a.csv dosyasından (412 KiB, bugün 06:00’da yazıldı): 1.204 parça kontrol edildi, 31 tanesi reddedildi — fire oranı %2,6. En sık görülen neden surface-scratch (31 içinde 19).

Siz: Başarısız kontrollerden bir görüntü göster.

IronFlock AI: İşte bugün 05:42’de yakalanan frames/2026-01-31T05-42-11.jpg:

[görüntü sohbette görünür]

Çizik, parçanın sol üst kenarı boyunca görülebiliyor.

Siz: Bakım uygulaması dün gece PDF bir servis raporu bıraktı. Pompalar hakkında ne diyor?

IronFlock AI: service-reports/2026-01-30-pump-station.pdf dosyasından: teknisyen 2 numaralı pompanın mekanik salmastrasını değiştirmiş ve 1 numaralı pompanın rulman yuvasının ısındığını, 500 çalışma saati sonrasında yeniden kontrol edilmesi gerektiğini not etmiş. 3. sayfadaki titreşim eğrisi 2 numaralı pompada düz, 1 numaralı pompada yavaşça yükseliyor; bu da notla örtüşüyor.

Siz: Peki bir önceki haftanın raporu?

IronFlock AI: service-reports/2026-01-23-pump-station.pdf imzalı bir kağıt formun taraması, ama sorunsuz okunuyor: aynı teknisyen, rutin kontrol, değişen parça yok. Alttaki el yazısı not “bir sonraki ziyarette salmastrayı kontrol et” diyor — 30’unda tam olarak bu yapılmış.

Siz: Kalibrasyonla ilgili her şeyi bul.

IronFlock AI: Yalnızca dosya yollarında arama yapabilirim, içeriklerinde değil ve bu uygulamada “calibration” içeren bir yol yok. İçerik araması yok, o yüzden uygulamada gerçekte ne olduğunu söyleyeyim: reports/ altında 118 vardiya raporu ve frames/ altında 25 kontrol görüntüsü — başka bir şey yok. Kalibrasyon değerleri bir vardiya raporuna yazılıyorsa, hangi vardiya olduğunu söyleyin, okuyayım.