🏭 Akıllı Kabin Asistanı

• 🎯 Genel Bakış
• ✨ Temel Özellikler
• 🏗️ Sistem Mimarisi
• 🛠️ Teknoloji Yığını
• 🚀 Kurulum ve Çalıştırma
• 📁 Proje Yapısı
• 📊 Performans ve Kazanımlar
• 👥 Ekip

Geleneksel bakım süreçlerinde teknisyenler, bir arıza kodunun çözümünü bulmak için yüzlerce sayfalık PDF kılavuzlarını manuel olarak taramak zorunda kalır. Akıllı Kabin Asistanı, bu hantal süreci baştan sona otomatikleştirerek sahada operasyonel hız kazandırır:

📟 Arıza Tespiti ➔ 🔍 RAG Sorgusu ➔ 💬 Anlık Çözüm

1. Teknisyen arıza kodunu sisteme girer (veya sistem sensörlerden otonom olarak çeker).
2. Backend, kurumun resmi bakım kılavuzlarını temel alan RAG motoruna bağlamsal bir sorgu iletir.
3. Yanıt, interaktif bir sohbet arayüzü üzerinden anlık olarak sunulur.

🛡️ Sıfır Halüsinasyon İlkesi: İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) standartları gereği, sistem yanıtları yalnızca resmi kılavuz içeriğiyle sınırlandırılmıştır. Model, veri tabanında bulunmayan bir bilgiyi asla üretmez.

• 💬 Arıza Analizi (Chat): Arıza kodu üzerinden RAG destekli derinlemesine analiz ve oturum bazlı takip soruları.
• 📡 Canlı Sensör İzleme: Sıcaklık, titreşim ve basınç simülasyonu ile eşik aşımı durumlarında proaktif tespit.
• 📊 Denetim İzi (Audit Log): Geçmiş sorguların saklanması, çözüm başarı oranları ve metrik takibi.
• 🔔 Akıllı Bildirimler: Kritik veya uyarı seviyesindeki arızalar için anında push bildirim akışı.
• 🔐 Güvenli Erişim: Firebase Authentication destekli rol bazlı kimlik doğrulama altyapısı.
• 👤 Profil Yönetimi: Teknisyen verilerinin ve geçmiş operasyonların kişiselleştirilmiş yönetimi.

Projenin veri akışı aşağıdaki şemada belirtilmiştir:

graph LR
 A[📱 Flutter Mobil] -- REST / HTTPS --> B[⚙️ FastAPI Backend]
 B -- Bağlamsal Sorgu --> C[🧠 Gemini RAG Motoru]
 C -- Sınırlandırılmış Yanıt --> B
 B -- JSON Formatı --> A
 A -. Güvenli Erişim .-> D[(🔥 Firebase Auth)]
 
 style A fill:#02569B,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
 style B fill:#009688,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
 style C fill:#8E75B2,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#fff
 style D fill:#FFCA28,stroke:#fff,stroke-width:2px,color:#000

• ✅ Flutter SDK ^3.11.5 veya üzeri
• ✅ Yapılandırılmış Firebase Projesi (Auth & Firestore aktif)
• ✅ Çalışır durumda bir Backend API adresi

1. Depoyu Klonlayın

git clone [https://github.com/osmanbabayigit/endustriyel-rag-asistani.git](https://github.com/osmanbabayigit/endustriyel-rag-asistani.git)
cd endustriyel-rag-asistani

2. Bağımlılıkları Yükleyin

flutter pub get

3. Ortam Değişkenlerini (ENV) Ayarlayın Proje kök dizininde bir .env dosyası oluşturun ve gizli anahtarlarınızı ekleyin:

API_BASE_URL=[https://your-backend-url.example.com](https://your-backend-url.example.com)
API_KEY=your-api-key-here

⚠️ Not: .env dosyası güvenlik sebebiyle .gitignore içerisinde tanımlıdır ve depoya itilmemelidir. Firebase bağlantısı için flutterfire configure komutunu çalıştırarak lib/firebase_options.dart dosyasını kendi projenize göre oluşturmayı unutmayın.

4. Uygulamayı Başlatın

flutter run

lib/
├── 🎨 constants/
│ └── app_colors.dart # Ortak renk paleti
├── 🧬 models/ # Veri Modelleri
│ ├── ariza_model.dart
│ ├── audit_log_model.dart
│ └── sensor_model.dart
├── 🔄 providers/ # Durum Yönetimi (State)
│ ├── ai_provider.dart
│ ├── audit_log_provider.dart
│ ├── auth_provider.dart
│ └── bildirim_provider.dart
├── 📺 screens/ # Arayüz Ekranları
│ ├── auth/ # ➔ Yetkilendirme
│ │ ├── login_screen.dart
│ │ └── sifre_sifirla_ekrani.dart
│ ├── details/ # ➔ Arıza İnceleme
│ │ └── ariza_detay_ekrani.dart
│ └── home/ # ➔ Ana Sayfa & Modüller
│ ├── ana_sayfa.dart
│ ├── bildirim_ekrani.dart
│ ├── gecmis_log_ekrani.dart
│ ├── iot_sensor_ekrani.dart
│ └── profil_ekrani.dart
├── 🌐 services/ # Dış Servis Bağlantıları
│ ├── api_service.dart
│ └── auth_service.dart
├── 🧩 widgets/ # Tekrar Kullanılabilir Parçalar
│ ├── ariza_karti.dart
│ └── durum_etiketi.dart
├── ⚙️ firebase_options.dart # Firebase Ayarları
└── 🚀 main.dart # Başlangıç Noktası

Bu proje, staj kapsamında bir ekip çalışması olarak geliştirilmiştir.