ÜretimIQ Teknik Mimari Dokümanı

Proje: ÜretimIQ Platformu Şirket: Kerege Ltd. Şti. Sürüm: 1.0 (KOSGEB Başvuru Eki)

1. Mimari Özeti

ÜretimIQ, edge + cloud hibrit bir mimaride çalışan, mikroservis tabanlı, çok kiracılı (multi-tenant) bir SaaS platformudur. Üretim tesislerinden gelen IoT ve ERP verilerini gerçek zamanlı işler, ML modelleriyle tahminler üretir ve KOBİ’lere Türkçe arayüzle sunar.

graph TB
    subgraph "Üretim Tesisi (Edge Layer)"
        IOT[IoT Sensörler<br/>Titreşim, Sıcaklık, Akım]
        PLC[PLC / SCADA<br/>OPC UA]
        ERP[ERP Sistemi<br/>SAP, Logo, Netsis]
        EDGE[Edge Gateway<br/>Yerel Önişleme + KVKK]
    end

    subgraph "Cloud Platform (AWS / Azure)"
        ING[Veri Alım Katmanı<br/>Kafka + MQTT]
        DL[(Data Lake<br/>S3 / Blob)]
        FE[Feature Engineering<br/>Apache Spark]
        ML[ML Pipeline<br/>TensorFlow + MLflow]
        API[API Gateway<br/>FastAPI]
        DB[(PostgreSQL<br/>+ TimescaleDB)]
    end

    subgraph "ML Modelleri"
        TT[Talep Tahmini<br/>LSTM + Prophet]
        OB[Öngörülü Bakım<br/>XGBoost + Anomali Tespiti]
        EO[Envanter Optimizasyonu<br/>Ensemble]
        EN[Enerji Optimizasyonu<br/>Reinforcement Learning]
    end

    subgraph "İstemci Uygulamaları"
        WEB[Web Uygulaması<br/>Next.js + React]
        MOB[Mobil Uygulama<br/>React Native]
        NLP[Türkçe NLP<br/>Doğal Dil Komut]
    end

    IOT --> EDGE
    PLC --> EDGE
    ERP --> EDGE
    EDGE -->|HTTPS / TLS 1.3| ING
    ING --> DL
    DL --> FE
    FE --> ML
    ML --> TT
    ML --> OB
    ML --> EO
    ML --> EN
    TT --> API
    OB --> API
    EO --> API
    EN --> API
    API --> DB
    API --> WEB
    API --> MOB
    NLP --> API

2. Katman Detayları

2.1 Edge Katmanı (Üretim Tesisinde)

• Donanım: Endüstriyel mini-PC (Intel NUC veya NVIDIA Jetson) — KOSGEB bütçesinin “Altyapı ve Donanım” kaleminde
• Yazılım:
  • Docker konteynerleri ile dağıtılan Python servisleri
  • OPC UA / Modbus protokol köprüleri
  • Yerel önişleme (filtreleme, agregasyon) — ham veri tesiste kalır, sadece anonim özellikler buluta gider
• KVKK/GDPR Uyumu: Veri lokalizasyonu, ham verinin tesiste kalması, gerekli veri sahibi onayları
• Çevrimdışı dayanıklılık: İnternet kesintilerinde 7 güne kadar yerel kuyruklama

2.2 Veri Alım ve Depolama

• Mesaj kuyruğu: Apache Kafka (yüksek hacimli zaman serileri için)
• MQTT broker: Hafif IoT mesajları için (Mosquitto)
• Data Lake: AWS S3 / Azure Blob — ham + işlenmiş veri katmanları
• Zaman serisi DB: TimescaleDB (PostgreSQL üzerinde)
• Şifreleme: At-rest (AES-256), in-transit (TLS 1.3)

2.3 Feature Engineering ve ML Pipeline

• Pipeline orkestrasyonu: Apache Airflow + MLflow
• Eğitim ortamı: GPU destekli (NVIDIA T4/A10) AWS SageMaker / Azure ML
• Model registry: MLflow Model Registry — versiyonlama ve A/B testi
• Sürekli öğrenme: Yeni veri ile aylık otomatik yeniden eğitim
• Türkçe veri seti: Kerege’nin pilot müşterilerinden anonim olarak toplanmış imalat verisi (KOBİ üretim hatları)

2.4 ML Modelleri Detayı

2.5 API ve Backend

• Framework: Python 3.11 + FastAPI (async I/O, OpenAPI dokümantasyonu)
• Auth: OAuth 2.0 + JWT, çok faktörlü doğrulama (TOTP)
• Rate limiting + caching: Redis
• Observability: Prometheus + Grafana + OpenTelemetry tracing

2.6 Frontend

• Web: Next.js 14 (App Router), TypeScript, Tailwind CSS
• Mobil: React Native (iOS + Android)
• Görselleştirme: Recharts + D3.js (karmaşık üretim panoları için)
• Erişilebilirlik: WCAG 2.1 AA seviyesi

2.7 DevOps ve Altyapı

• Konteynerizasyon: Docker
• Orkestrasyon: Kubernetes (EKS / AKS)
• CI/CD: GitHub Actions + ArgoCD
• IaC: Terraform
• Yedekleme: Otomatik günlük yedekleme, 30 gün retention, çok bölgeli replikasyon

3. Güvenlik Mimarisi

graph LR
    USER[Kullanıcı] -->|MFA + JWT| WAF[WAF / DDoS Koruma]
    WAF --> APP[Uygulama Katmanı]
    APP -->|RBAC| API[API Gateway]
    API -->|Encrypted| DB[(Şifreli DB)]
    EDGE[Edge Cihaz] -->|mTLS| API
    SIEM[SIEM / Audit Log] --> APP
    SIEM --> API
    SIEM --> DB

• Sıfır güven (Zero Trust) yaklaşımı: Her istek doğrulanır
• mTLS: Edge cihazlar ile cloud arası mutual authentication
• RBAC: Rol bazlı erişim kontrolü (admin, operatör, görüntüleyici)
• Audit log: Tüm kritik işlemler kayıt altında, 1 yıl saklama
• Penetrasyon testi: Yıllık 2 kez (bütçeye dahil)

4. Ölçeklenebilirlik

• Yatay ölçekleme: Kubernetes HPA ile otomatik
• Hedef kapasite:
  • 1. Yıl: 25 müşteri, ~500 IoT cihazı
  • 2. Yıl: 100 müşteri, ~2.500 IoT cihazı
  • 3. Yıl: 300+ müşteri (uluslararası), ~10.000 IoT cihazı
• Performans hedefi: API yanıt süresi p95 < 200ms, dashboard yükleme < 2sn

5. Patent Potansiyeli

Proje kapsamında patent başvurusu planlanan teknik buluşlar:

1. Hibrit Talep Tahmin Algoritması — Türkiye imalat sektörüne özel, dış faktör entegrasyonu ile çoklu model birleşimi
2. Edge-Cloud Veri Füzyon Yöntemi — KVKK uyumlu, ham veri yerel kalır, anonim öznitelikler bulutta birleşir
3. Türkçe Üretim Domain Komut Sistemi — Doğal dil ile üretim emri, raporlama ve bakım sorgulaması