Kazanimlar:
- Tekstilde AI kullanımının etik, veri gizliliği, telif ve iş gücü boyutlarını bütüncül değerlendirebilme
- Tüm modülü uçtan uca bir iş akışında birleştiren, insan onay noktaları belirlenmiş bir sistem tasarlayabilme
- Bir kuruluşta sorumlu AI kullanımı için yönetişim, doğrulama ve sürekli iyileştirme çerçevesi kurabilme
Modul Sinavi
1. Tekstil mühendisliğinde bir AI çıktısının taşıdığı riski belirleyen temel ilke aşağıdakilerden hangisidir?
- A) Çıktının riski, o çıktı hatalı olduğunda doğuracağı zarara eşittir; doğrulama buna göre ölçeklenir ✔
- B) AI çıktısı akıcı ve kendinden emin yazıldığı için genellikle güvenlidir
- C) En güncel model kullanıldığında doğrulama gereksizdir
- D) Çıktı bir standarda atıf yapıyorsa ek kontrol gerekmez
Aciklama: Bir çıktının riski, o çıktı hatalı olduğunda doğuracağı zarara eşittir. Bir moodboard fikrindeki hata zararsızken, bir boyama reçetesi veya kumaş dayanım hesabındaki hata partiler dolusu fireye ve iş güvenliği/sözleşme riskine yol açabilir; bu yüzden doğrulama yoğunluğu potansiyel zarara göre ölçeklenir.
2. Bir mühendis, iplik mukavemeti için AI'dan gelen 'pamuk ipliği için 85 cN/tex' değerine şüpheyle yaklaşıyor. Bu şüpheyi doğrulayan en hızlı kontrol hangisidir?
- A) Değeri doğrudan rapora koyup laboratuvara sonra sormak
- B) Tipik pamuk ipliği aralığıyla (yaklaşık 12-22 cN/tex) büyüklük mertebesi karşılaştırması yapmak ✔
- C) Modelden aynı soruyu tekrar sorup ikinci cevaba güvenmek
- D) Değer bir kaynağa atıf içeriyorsa kabul etmek
Aciklama: Büyüklük mertebesi kontrolüdür. Ring pamuk ipliğinde mukavemet tipik olarak 12-22 cN/tex mertebesindedir; 85 cN/tex yüksek performanslı sentetik/aramid seviyesidir ve pamuk için fiziksel olarak makul değildir. Bu kontrol saniyeler sürer ve çoğu birim/tür hatasını yakalar.
3. İplik numarası sistemlerinden 'Ne' (İngiliz pamuk numarası) için aşağıdakilerden hangisi doğrudur?
- A) Ne büyüdükçe iplik kalınlaşır
- B) Ne doğrudan (direkt) bir sistemdir, tex ile aynı yönde çalışır
- C) Ne dolaylı (indirekt) bir sistemdir; sayı büyüdükçe iplik incelir ✔
- D) Ne yalnızca sentetik iplikler için tanımlıdır
Aciklama: Ne dolaylı (indirekt) bir numaralama sistemidir: sayı büyüdükçe iplik incelir. Tex ve denye ise doğrudan (direkt) sistemlerdir; sayı büyüdükçe iplik kalınlaşır. Bu ayrımı bilmemek, AI çıktısındaki numara yorumlarında ciddi hatalara yol açar.
4. Kumaş kusuru tespit eden bir görüntü işleme modelinde 'yanlış negatif' oranının yüksek olması ne anlama gelir ve neden kritiktir?
- A) Kusurlu kumaşın kusursuz sayılıp müşteriye gitmesi; kalitede en tehlikeli hata türüdür ✔
- B) Kusursuz kumaşın gereksiz yere kusurlu işaretlenmesi; sadece verimi düşürür
- C) Modelin hiç kusur bulamaması; her zaman iyi bir işarettir
- D) Kameranın çözünürlüğünün düşük olması
Aciklama: Yanlış negatif, gerçek bir kusurun 'kusursuz' olarak sınıflandırılmasıdır. Bu, hatalı kumaşın müşteriye gitmesi demektir ve iade/itibar maliyeti doğurur. Kalite-kritik uygulamalarda genellikle yanlış negatifi düşük tutacak şekilde eşik ayarlanır, artan yanlış pozitifler ise insan denetimiyle elenir.
5. Renk yönetiminde 'Delta E' (ΔE) değeri neyi ifade eder?
- A) Boyanın kilogram başına maliyetini
- B) İki renk arasındaki toplam algısal farkı sayısallaştıran ölçütü ✔
- C) Kumaşın ışık geçirgenliğini
- D) Boyama sıcaklığının derece cinsinden değerini
Aciklama: Delta E, iki renk arasındaki toplam algısal farkı CIELAB renk uzayında sayısallaştıran ölçüttür. Küçük ΔE değerleri renklerin birbirine yakın olduğunu gösterir; tekstilde partiler arası kabul toleransı genellikle ΔE cinsinden sözleşmeyle tanımlanır. Bu yüzden 'renk tuttu' iddiası ölçüm gerektirir.
6. İki numunenin bir ışık kaynağı altında aynı, başka bir ışık kaynağı altında farklı görünmesine ne ad verilir ve renk yönetiminde neden önemlidir?
- A) Metamerizm; renk onayı birden çok standart ışık kaynağı altında yapılmalıdır ✔
- B) Fluoresans; renk her koşulda aynı görünür
- C) Opaklık; renk farkı sadece kalınlığa bağlıdır
- D) Kalibrasyon; sadece ekranı ilgilendirir
Aciklama: Bu olguya metamerizm denir. Farklı spektral yansımaya sahip iki renk, belirli bir aydınlatma altında eşleşip başka aydınlatmada ayrışabilir. Bu yüzden renk onayı tek ışık kaynağında değil, standart ışık kabininde birden çok kaynak (ör. D65, TL84, A) altında yapılmalıdır.
7. Generatif AI ile üretilen bir tekstil deseninin ticari kullanımından önce yapılması gereken en kritik hukuki kontrol hangisidir?
- A) Desenin renk sayısını azaltmak
- B) Desenin dosya boyutunu küçültmek
- C) Mevcut korumalı tasarımlarla benzerlik/ihlal ve telif hakları denetimi yapmak ✔
- D) Deseni yalnızca yüksek çözünürlükte kaydetmek
Aciklama: Üretilen desenin mevcut korumalı tasarım, marka veya telifli eserlerle benzerlik/ihlal taşıyıp taşımadığının denetlenmesi ve modelin eğitim verisi ile çıktı hakları konusundaki belirsizliklerin değerlendirilmesi gerekir. Özgünlük ve ihlal kontrolü yapılmadan ticarileştirme telif davası riski doğurur.
8. SKU bazında talep tahmininde AI çıktısını doğrularken en sağlam yaklaşım hangisidir?
- A) Modelin verdiği tek noktasal tahmini olduğu gibi sipariş miktarına çevirmek
- B) Geçmiş satışla geriye dönük test ve iş yargısı süzgeciyle hata payını değerlendirmek ✔
- C) En yüksek tahmini seçip fazla stok tutmak
- D) Trend en popülerse tahmini iki katına çıkarmak
Aciklama: Tahmin, geçmiş satış gerçekleşmesiyle geriye dönük test edilmeli (backtesting) ve stok, kampanya, sezonsallık gibi bağlamla iş yargısı süzgecinden geçirilmelidir. Modelin tek bir noktasal tahminine körlemesine güvenmek yerine hata payı ve senaryolar değerlendirilir.
9. Üretim çizelgelemede boya parti sıralamasını 'açık renkten koyu renge' doğru yapmanın temel nedeni nedir?
- A) Koyu renklerin daha ucuz olması
- B) Renk kontaminasyonu riskini ve makine temizlik sürelerini azaltmak ✔
- C) Açık renklerin daha uzun süre boyanması
- D) Yalnızca estetik bir tercih olması
Aciklama: Aynı makinede koyu renkten sonra açık renk boyanırsa temizlik/kontaminasyon riski ve ek yıkama süresi artar. Açıktan koyuya sıralama, renk bulaşması riskini ve makine temizlik sürelerini azaltarak verimi yükseltir. AI önerileri bu proses kısıtını içermelidir.
10. Bir kumaşın çevresel ayak izini raporlarken AI'ın ürettiği 'geri dönüştürülmüş polyester su kullanımını %90 azaltır' gibi bir iddia için doğru tutum hangisidir?
- A) İddiayı pazarlama metnine olduğu gibi koymak
- B) Sistem sınırı, veri kaynağı ve sertifikayla doğrulanmadan iddiayı kullanmamak ✔
- C) Rakam yüksekse iddianın güçlü olduğunu varsaymak
- D) Rakamı yuvarlayıp yayınlamak
Aciklama: Böyle bir iddia sistem sınırı (cradle-to-gate mı, gate-to-gate mi), veri kaynağı ve kapsamı belirtilmeden anlamsızdır; doğrulanabilir LCA verisi ve sertifikaya dayandırılmalıdır. Aksi halde yeşil aklama (greenwashing) ve yasal risk doğar. AI sayıları makul görünse de bağımsız kaynakla teyit edilir.
11. Python ile pandas kullanarak üretim verisini analiz ederken AI'ın yazdığı kodu doğrulamanın ilk adımı ne olmalıdır?
- A) Kod hatasız çalıştıysa sonucu doğru kabul etmek
- B) Küçük bir veri örneğinde çıktıyı elle hesaplayıp birim ve mantığı doğrulamak ✔
- C) Kodu doğrudan üretim raporuna eklemek
- D) Grafik güzel çıktıysa analizi tamamlanmış saymak
Aciklama: Kod çalışsa bile mantığın doğru olduğu garanti değildir; birim, sütun eşleşmesi ve birkaç satır üzerinde manuel hesap kontrolü yapılmalıdır. Örneğin gramaj ortalaması alınırken hatalı gruplama veya birim karışıklığı sessizce yanlış sonuç üretebilir. Küçük bir örnekte elle doğrulama en hızlı güvencedir.
12. Tekstil üretim verisini bir AI aracına gönderirken veri gizliliği açısından en doğru uygulama hangisidir?
- A) Tüm gerçek müşteri ve reçete bilgilerini olduğu gibi göndermek
- B) Hassas bilgileri anonimleştirip temsili etiketlerle ve kurum politikasına uygun göndermek ✔
- C) Veri çok olduğu için gizliliğin önemsiz olduğunu varsaymak
- D) Sadece dosya adını değiştirip içeriği aynen göndermek
Aciklama: Müşteri adı, reçete sırrı, fiyat ve tedarikçi bilgisi gibi hassas veriler anonimleştirilmeli veya temsili etiketlerle (Müşteri-A, Reçete-1) verilmelidir. Ticari sır ve kişisel veri, kurumsal politika ve sözleşmelere aykırı biçimde üçüncü taraf modele aktarılmamalıdır.
13. Bir görüntü işleme modeli bir üretim hattında %98 doğruluk raporluyor ama sahada çok kusur kaçırıyor. Bunun en olası nedeni hangisidir?
- A) Dengesiz veri nedeniyle doğruluk yanıltıcıdır; kusur sınıfının duyarlılığı (recall) düşüktür ✔
- B) Model çok yavaş çalışıyordur
- C) Kamera renkli olduğu için
- D) %98 zaten mükemmeldir, sorun operatördedir
Aciklama: Kusurlu numuneler veri setinde çok az olduğunda (dengesiz veri), model her şeyi 'kusursuz' diyerek yüksek doğruluk elde edebilir ama gerçek kusurları yakalayamaz. Bu yüzden doğruluk (accuracy) tek başına yanıltıcıdır; kusur sınıfı için duyarlılık (recall) ve kesinlik (precision) izlenmelidir.
14. Modül boyunca vurgulanan temel ilkeye göre, güvenlik ve sözleşme açısından kritik tekstil kararlarında AI'ın rolü nedir?
- A) AI kritik kararları tek başına verebilir çünkü hızlıdır
- B) AI bir asistandır; kritik kararlar yetkin mühendis onayı ve fiziksel testle doğrulanır ✔
- C) AI çıktısı imzalı rapor yerine geçer
- D) En güncel model kullanıldığında insan onayı gereksizdir
Aciklama: AI bir asistan ve hızlandırıcıdır; hipotez üretir, taslak hazırlar, örüntü yakalar. Ancak boyama reçetesi onayı, kalite kabulü, dayanım/güvenlik değerlendirmesi gibi kritik kararlar yetkin mühendis onayı ve fiziksel test gerektirir. AI çıktısı uzman onayının yerine geçmez.