Önleyici Bakım & Servis Operasyonları
İş emri planlama, parça envanteri bağlantısı, muayene kontrol listeleri ve lastik ömrü — her ekranda UI'a bağlı 2 aşamalı AI tanısına sahip grup.
Bu grup ne yapar
Önleyici Bakım & Servis Operasyonları; işi planlar, parça envanterini ona bağlar, sürücü güvenlik muayenelerini çalıştırır ve lastik aşınmasını izler — 4 ekranın tamamı add-on’un 2 aşamalı AI tanı desenini kullanır (bkz. Genel Bakış), ve her birinde Aşama 1, kaydın modalında gerçek, çalışan bir “Search …” butonudur, koda yazılmış ama bağlanmamış bir kod değildir.
Ekran önizlemesi
Ekrana kısa bir bakış. Koyu ve açık tema arasında geçmek için köşedeki anahtarı kullanın.
İş emirleri, parça ve lastik takibi
Bu gruptaki paylaşılan 2 aşamalı motor
| Ekran | Aşama 1 Neyle Karşılaştırır | Aşama 2 Neyi Teşhis Eder | Sonuçta Ne Görürsünüz |
|---|---|---|---|
| Work Order Scheduler | Aynı ekrandaki diğer bakım kuralları ve iş emirleri | İş emri denetimini çalıştırır | İşin SLA'yı karşılayıp karşılamadığı, bir gecikme-riski derecesi (critical/high/medium/low), tekrarlayan bileşen riski, bir program çakışması tespit edilip edilmediği, önerilen teknisyen becerisi, tahmini maliyet aralığı ve bir özet |
| Parts Inventory Link | Aynı ekrandaki diğer parça ve uyumluluk kayıtları | Parça envanteri denetimini çalıştırır | Bir stok tükenme-riski derecesi (critical/high/medium/low), aktif rezervasyonların etkisi, önerilen alternatif parçalar, tahmini yeniden sipariş süresi, önerilen yeniden sipariş miktarı ve bir özet |
| Inspection Checklist | Aynı ekrandaki diğer muayene standartları ve kontrol listeleri | Muayene denetimini çalıştırır | Aracın hizmet dışı bırakılma riski taşıyıp taşımadığı, kritik güvenlik kusurlarının listesi, bir önem derecesi, DOT uyum durumu, önerilen bir aksiyon ve bir özet |
| Tire Lifecycle Tracker | Aynı ekrandaki diğer lastik telemetri kayıtları | Lastik ömrü denetimini çalıştırır | Aşınma oranı (1.000 km başına mm), tahmini değiştirme mesafesi, bir hizalama anomalisinin tespit edilip edilmediği, bu anomalinin açıklaması, önerilen bir aksiyon ve bir özet |
4 ekranın Aşama 1 aramasının tümü mevcut kaydı aynı ekrandaki her diğer canlı kayıtla karşılaştırır — statik bir referans korpus yoktur (örn. bir OEM servis bülteni kütüphanesi); aday havuzu ekranın kendi defteridir. 4’ü de aynı temel benzerlik-arama mantığını kullanır ve yalnızca kullanıcının yerel Ollama’sına yönlenir. Aşama 2 sonucu modalda render edilir ve asla kayda kaydedilmez — kalıcı etkiler ayrı bir aksiyon butonundan gelir (aşağıya bakın).
1. Work Order Scheduler
Amaç: Planlanan tarih, atanan atölye/teknisyen, tahmini maliyet ve duruma göre araç bazlı bakım/onarım iş emirleri (Scheduled PM, Emergency Repair, Recall Service).
Defter sütunları
- Araç id/plaka/VIN, başlık, açıklama
- Bakım tipi — scheduled PM / emergency repair / recall service
- Planlanan tarih, atanan atölye, tahmini maliyet, öncelik (low–critical)
- Durum — scheduled / in progress / on hold / completed (artı, geriye dönük uyumluluk için tutulan ve
scheduledile aynı şekilde render edilen eskiopen) - Kaynak cihaz ve arıza kodu — iş emri Telematics & IoT Config’in alarm tetikleyicisi tarafından otomatik oluşturulduğunda doldurulur
Ana aksiyonlar
Standart oluşturma/düzenleme/silme, artı yukarıdaki 2 aşamalı tanı modalı. Durumu/alanları doğrudan düzenlemenin ötesinde ayrı bir kalıcı aksiyon yoktur.
ID formatı: WO-YYYY-XXXX. Sunucuya otomatik olarak kaydedilir.
2. Parts Inventory Link
Amaç: Yedek parça envanterini açık iş emirlerine tahsis eder — SKU, uyumlu araç modelleri, stok miktarı, yeniden sipariş noktası ve tahsis durumu.
Defter sütunları
- Parça SKU, açıklama, uyumlu araç modelleri
- Stok miktarı, yeniden sipariş noktası, birim maliyet
- Tahsis durumu — iş emri için rezerve / stokta / bekleyen sipariş, rezerve iş emri id’si
ID formatı: PRT-YYYY-XXXX. Sunucuya otomatik olarak kaydedilir.
3. Inspection Checklist
Amaç: Başarısız madde sayısı, önem derecesi ve denetim durumuna göre sürücü güvenlik muayeneleri (Pre-Trip DVIR, Post-Trip, Annual Safety).
Defter sütunları
- Araç id/plaka/VIN, denetçi adı, muayene tipi, muayene tarihi
- Başarısız madde sayısı ve açıklaması
- Önem derecesi — pass / minor defect / out-of-service risk
- Denetim durumu — approved / work order triggered, tetiklenen iş emri id’si
ID formatı: INS-YYYY-XXXX. Sunucuya otomatik olarak kaydedilir.
4. Tire Lifecycle Tracker
Tire Lifecycle ajanı sektörel bir ajandır: filo bakım alanındaki uzmanlık bilgisiyle yazılmıştır; diş derinliği, mesafe ve basıncı bir lastik uzmanı gibi okur ve genel kurallar yerine lastik aşınma standartlarına göre kontrol eder.
Amaç: Araç başına, aks pozisyonu bazında (ön-sol, ön-sağ, 4 farklı arka pozisyon, yedek) diş derinliği, toplam mesafe ve basınç telemetrisi.
Defter sütunları
- Araç id/plaka, aks pozisyonu, DOT seri kodu
- Diş derinliği (mm), toplam mesafe (km), basınç (psi)
- Durum — good / rotation due / immediate replacement
ID formatı: TIR-YYYY-XXXX. Sunucuya otomatik olarak kaydedilir.
Lastik eklemek: Yeni Lastik penceresinde Araç alanı aranabilir bir listedir — araçlarınızı filtrelemek için plaka ya da model yazın. Araçlar bu pencereden değil Filo modülünde oluşturulur. Tabloda her satırdaki vurgulu parıltı (sparkle) düğmesi, aşağıda anlatılan AI tanılamasını açar.
Lastik Ömrü tanılaması: agent ne yapar
Ne yapar: Bir lastiğin diş derinliği, toplam mesafesi ve basıncına bakarak (1) aşınma hızını (mm / 1.000 km), (2) lastiğin değişmesi gereken mesafeyi, (3) hizalama veya düzensiz aşınma anomalisi olup olmadığını, (4) önerilen aksiyonu ve kısa bir özeti üretir.
Farkı: eşikleri ve sabitleri kendisi okur. Agent, ihtiyaç duyduğunda lastik aşınma standartları referansını açar ve aracın sınıfına göre yeni diş derinliğini, değişim eşiğini, şişirme basıncı aralığını ve aynı akstaki iki lastik arasında izin verilen diş farkını oradan alır. Bu gruptaki diğer üç tanılama yalnızca istekle gönderilen bilgiyle çalışır.
Uçtan uca akış
- Lastiği seçin. Defterde lastiğin satırındaki Run Tread Wear & Alignment Diagnostic (Aşınma ve Hizalama Tanılaması) butonuna tıklayın. O lastik için 2 aşamalı tanılama penceresi açılır.
- Aşama 1 — ilgili lastik kayıtları (isteğe bağlı). Search Wear Specs'e tıklayın. Ekran bu lastiği defterdeki diğer lastik kayıtlarıyla (aynı araç, benzer pozisyon, benzer aşınma) karşılaştırır ve en yakın eşleşmeleri onay kutularıyla listeler. İstemediklerinizin işaretini kaldırabilirsiniz. Bu adımı atlarsanız defterdeki diğer tüm lastik kayıtları gönderilir.
- Aşama 2 — tanılama. Run Stage 2 Diagnostic'e tıklayın. Ekran, lastiğin araç plakasını, aks pozisyonunu, diş derinliğini, toplam mesafesini, basıncını ve seçili ilgili kayıtları sunucuya gönderir. Agent çalışırken buton “Running diagnostic…” yazar.
- Agent adım adım çalışır. Sunucu oturumunuzu doğrular ve ardından yapay zekâ modelinden lastiği değerlendirmesini ister. Model hemen cevap verebilir ya da önce lastik aşınma standartları referansını okumak isteyebilir. İsterse sunucu belgeyi onun için okur (agent yalnızca Fleet Ops eklentisine ayrılmış belgeleri okuyabilir, başka hiçbir şeyi değil), içeriği modele geri verir ve model aşınma hızını ve değişim mesafesini gerçek eşiklerle hesaplar. Bu en fazla 5 tur sürebilir; çoğu tanılama 2 tur gerektirir.
- Cevap kontrol edilir. Sunucu, modelin cevabında beklenen her alanın doğru türde bulunduğunu doğrular. Eksik bir şey varsa siz sonucu görmeden önce modelden düzeltmesi istenir.
- Sonuç pencerede görünür. Alignment Anomaly Detected / No Alignment Anomaly rozeti, özet, aşınma hızı, tahmini değişim mesafesi, anomali açıklaması (yalnızca anomali bulunduysa) ve önerilen aksiyonu görürsünüz. Ara adımlar size gösterilmez.
- Lastik kaydına hiçbir şey kaydedilmez. Pencereyi kapattığınızda sonuç kaybolur. Çalıştırma diğer tüm AI çağrıları gibi analitik kaydına yazılır (süre, model, başarı/başarısızlık); bu agent için kayıtta ayrıca tur sayısı ve standart referansının okunup okunmadığı da bulunur. Sonuca göre işlem yapmak için rotasyon veya değişim planlamak gibi ayrı bir aksiyon kullanın.
Hangi AI motoru çok adımlı davranışı alır?
Yalnızca sunucu tarafından işlenen tanılamalar. Ayarlar → Agentic'te Cloud LLM (Hosted API) veya Local LLM seçiliyse agent adım adım çalışır ve standartlar referansını okuyabilir. Ollama, In-Browser LLM (ONNX) veya In-Browser LLM (WebGPU) seçiliyse tanılama tamamen makinenizde veya tarayıcınızda tek bir prompt'la çalışır, sunucuya hiç ulaşmaz ve standartlar referansını okuyamaz — eşikleri ancak ilgili kayıtların içerdiği kadar iyidir.
Araç sınıfı istekle gönderilmez
Standartlar araç sınıfına (hafif araç veya ağır kamyon/otobüs) göre değişir, ancak tanılama yalnızca plakayı, aks pozisyonunu ve ölçümleri alır. İlgili kayıtlar aracın türünü söylemiyorsa agent hafif araç varsayar; bu nedenle ağır araçlarda sonuçlar sapabilir. Araç sınıfı da gönderilene kadar ağır araçların aşınma hızı ve değişim mesafesini yaklaşık değer olarak değerlendirin.
Neler beklemelisiniz
- Bekleme süresi: adım adım tanılama en az iki yapay zekâ turu gerektirir, bu yüzden bu gruptaki diğer tanılamalardan daha uzun sürer — motora bağlı olarak genellikle birkaç saniye ile yaklaşık bir dakika arasında.
- Değişim eşiğinin altındaki lastik için tahmini değişim mesafesi 0 km olarak raporlanır (hemen değiştirin).
- Agent 5 turda bitiremezse veya AI sağlayıcısı hata dönerse pencerede sonuç yerine kırmızı bir hata mesajı görünür.
Sunucu yönlendirmesi (4 ekranın tümü)
4 ekranın tamamında Aşama 2, Ayarlar → Agentic’te seçtiğiniz AI motoruna göre yönlenir. Ollama, Local LLM veya Web LLM seçiliyken analiz tamamen kendi makinenizde veya tarayıcınızda çalışır ve sunucuya hiç ulaşmaz — Render sunucusunun kullanıcının kendi Ollama örneğine ağ erişimi yoktur. Cloud LLM (API) seçiliyken analizi bunun yerine sunucu yürütür ve seçilen moda göre Anthropic veya Cohere API’sini çağırır. Her sunucu çağrısı loglanır (süre, model, başarı/hata, ekran adı), Ayarlar → Analytics’te görünür.
Yönlendirme kontrolü neden önemli
Bu kontrolü atlayıp her zaman sunucuyu çağırmak, bir kullanıcı Ollama seçtiğinde anlamsız bir hata üretirdi — sunucunun kullanıcının kendi makinesine erişimi yoktur.
Gömülü Yapay Zeka Asistanı
Bu gruptaki her ekranın sağ kenarına sabitlenmiş gömülü bir Yapay Zeka Asistanı paneli vardır. Defterde bir veya daha fazla satırı işaretlediğinizde panel bunları Seçili altında listeler; Analiz et ve Özetle kısayolları bu kayıtları kimlik ve temel alanlarıyla asistana gönderir. Seçim yoksa asistan tüm defter üzerinde çalışır. Defterler ayrıca sayfalanır; sayfa boyutu ekran yüksekliğinize göre uyum sağlar.
| Ekran | Örnek öneriler |
|---|---|
| Work Order Scheduler | Geciken yüksek öncelikli iş emirlerini belirt; atölyesi atanmamış iş emirlerini listele |
| Parts Inventory Link | Yeniden sipariş noktasındaki parçaları belirt; iş emri olmayan rezerve parçaları listele |
| Inspection Checklist | İş emri açılmamış ağır başarısızlıkları belirt; tekrarlayan başarısız maddesi olan araçları listele |
| Tire Lifecycle Tracker | Asgari diş derinliğinin altındaki lastikleri belirt; anormal basınçlı lastikleri listele |
- Rapor olarak kaydet asistan cevabını rapor listesine kaydeder, daha sonra yeniden açabilirsiniz.
- Bilgi Ekle kendi referans metninizi ekler; asistan cevabını bu ek bağlamla verir.
- Asistan, Ayarlar → Agentic bölümünde seçtiğiniz motoru kullanır. Ollama, Yerel LLM veya Web LLM seçiliyken çalışma makinenizde veya tarayıcınızda gerçekleşir ve sunucuya gitmez. Panel genişliği, yazı boyutu, vurgu rengi ve otomatik açılma Ayarlar → Yapay Zeka Asistanı bölümünden yönetilir.
Bu bölümdeki sayfalar
Sıkça Sorulan Sorular
open iş emri durumu ne anlama gelir?scheduled/in_progress/on_hold/completed setinden önce gelir (Telematics & IoT Config’in alarm tetikleyicisi eskiden iş emirlerini bu durumla oluşturuyordu) ve geriye dönük uyumluluk için tutulur — UI onu scheduled ile aynı şekilde render eder.