Hasatta Yapay Zekâ: Kayıp Azaltan Akıllı Ayarlar

Hasat zamanı birçok işletmede aynı cümleyi duyarım: “Makine iyi gidiyor gibi ama dane nerede kayboluyor, tam göremiyoruz.” İşin can sıkıcı tarafı şu: Hasatta kayıp çoğu zaman gözle fark edilmeyecek kadar küçük başlayıp gün sonunda tonlara ulaşabiliyor. Birkaç kırık dane, sap samanla giden ürün, elek ayarı yüzünden yere düşen başak… Hepsi kâra yazılmayan ama maliyeti çok gerçek olan kayıplar.

02.12.2025’te duyurulan Bushel Plus SmartPan™ ile John Deere Harvest Settings Automation iş birliği, tam da bu “görünmeyen kayıp” problemine güzel bir örnek sunuyor. Ben bu haberi Türkiye’deki akıllı tarım gündemi açısından şu şekilde okuyorum: Yapay zekâ ve otomasyon, tek başına mucize değil; doğru ölçümle birleştiğinde gerçekten işe yarıyor.

Bu yazı, “Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serisinin bir parçası olarak, hasatta yapay zekâ destekli otomasyonun neden ölçümle beslendiğinde değer ürettiğini, bu yaklaşımın Türkiye’de mısır, buğday, arpa, çeltik gibi ürünlerde nasıl uygulanabileceğini ve sahada hızlı kazanım için hangi adımların atılacağını anlatıyor.

Hasatta yapay zekâ neden “ayar” meselesidir?

Kısa cevap: Çünkü biçerdöver performansı, anlık koşullara göre değişir; yapay zekâ (ve otomasyon) bu değişimi yönetmek için sürekli ayar yapar.

Hasat, tarımsal üretimde en değişken operasyonlardan biridir. Aynı tarlada:

• Nem gün içinde değişir,
• Verim adacıkları farklıdır,
• Yatma (yatık ürün) biçimi değişir,
• Sap yoğunluğu ve tane-kavuz oranı farklılaşır.

Bu değişkenlik, biçerdöverde rotor devri, fan devri, kontrabatör açıklığı, elek ve üst elek (chaffer) gibi parametrelerin sabit kalmasını riskli hâle getirir. Bir ayar bir bölümde mükemmelken, 500 metre sonra kaybı artırabilir.

John Deere Harvest Settings Automation gibi sistemler tam burada devreye giriyor: Operatörün belirlediği hedeflere (ör. tane kırığı, yabancı madde, dane kaybı limitleri) göre makine ayarlarını gerçek zamanlı optimize ediyor. Bu, akıllı tarım teknolojileri içinde en pratik “yapay zekâya yakın” kullanım alanlarından biri: sahada anlık karar destek.

Ama kritik soru şu: Sistem neye göre “doğru” limitte olduğuna karar veriyor?

Ölçmeden yönetemezsiniz: SmartPan’ın “saha gerçeği” rolü

Kısa cevap: SmartPan, makinenin ekrandaki kayıp tahminini gerçek tarladaki fiziksel ölçümle doğrular; otomasyonun kalibrasyonunu güçlendirir.

Bushel Plus SmartPan™ yaklaşımı klasik ama etkili bir gerçeği hatırlatıyor: Kayıp ölçümü için yer gerçekliği (ground truth) şarttır. Biçerdöver ekranındaki bazı kayıp göstergeleri sensör ve modele dayanır; doğru çalıştığında harikadır, fakat kalibrasyon zayıfsa operatör “yeşil” gördüğü ekranda aslında ürün bırakıyor olabilir.

SmartPan burada devreye giriyor. “Drop-pan” (düşür-beklet-topla) yöntemiyle fiziksel olarak düşen daneyi topluyor ve bunu gerçek kayıp/birim alan olarak hesaplıyor. Haberde anlatıldığı gibi operatör tarlada istediği an panı düşürüp sonucu ekrandaki değerlerle kıyaslayabiliyor.

Bu birliktelik şu nedenle önemli:

• Otomasyon (Harvest Settings Automation) ayarları optimize eder.
• SmartPan bu optimizasyonun hedef değerini (kayıp limitini) daha doğru kalibre etmeye yardım eder.

Benim bakışımla bu, yapay zekâ projelerinde sık gördüğümüz bir ders: Model ve otomasyon, ölçüm kalitesi kadar iyidir.

“Hasatta verim bir kez alınır; kayıp da bir kez yaşanır.” Bu yüzden ölçümü hasat sırasında yapmak, sezon sonu analizinden daha değerlidir.

John Deere otomasyonu sahada neyi ayarlar, neyi ayarlamaz?

Kısa cevap: Makine; rotor, fan, kontrabatör, elek ayarlarını anlık optimize eder, fakat hedefleri ve doğrulama disiplinini insan koyar.

Haberde John Deere Harvest Settings Automation’ın şu parametreleri gerçek zamanlı ayarladığı belirtiliyor:

• Rotor hızı
• Fan hızı
• Kontrabatör açıklığı
• Elek ve chaffer ayarları

Bu ayarlar, üç temel çıktıyı dengeler:

1. Dane kaybı (arkadan veya elekten kaçan)
2. Kırık dane oranı
3. Yabancı madde / temizleme kalitesi

Bu üçlü her zaman bir “denge” işidir. Kayıp sıfıra yaklaşırken kırık dane artabilir ya da kapasite düşebilir. Otomasyonun artısı şudur: İnsan refleksiyle yapılamayacak hızda küçük düzeltmeler yapar.

Ama sınırları da var. Şunlar hâlâ operatör ve işletme disiplinine bağlı:

• Doğru ürün profili/ayar hedefleri (kırık dane toleransı, kalite hedefi)
• Başlık seçimi, ilerleme stratejisi
• Rutubet, yatma ve yabancı ot yoğunluğuna göre taktik
• En önemlisi: Kalibrasyon ve doğrulama

SmartPan gibi ölçüm araçları, bu doğrulama kısmını “tahmin” olmaktan çıkarıp sayıya dönüştürüyor.

Türkiye için pratik anlamı: Mısırdan buğdaya “kayıp avı” yaklaşımı

Kısa cevap: Türkiye’de hasat verimliliği için en hızlı kazanç, önce kaybı görünür kılmak; sonra otomasyon ve operatör eğitimini standartlaştırmaktır.

Bu iş birliği ABD ve Kanada bayi ağı üzerinden duyuruldu; fakat mesaj evrensel: Hasat optimizasyonu, verimi artırmanın en hızlı yollarından biridir çünkü mevcut üretimden daha fazlasını “geri alır.”

Türkiye’de hasat penceresi dar, iş gücü maliyeti yükseliyor, yakıt pahalı, iklim oynak. Bu şartlarda “daha hızlı hasat” kadar “daha doğru hasat” da önemli.

Örnek senaryo: 1% kayıp ne demek?

Sahada konuşurken yüzdeler soyut kalabiliyor. Basit düşünelim:

• 1.000 ton ürün hasat ediyorsunuz.
• %1 dane kaybı = 10 ton ürün.

10 tonun parasal karşılığı; ürüne, fiyata, kalite primine göre değişir. Ama çoğu işletmede bu, bir ekipmanın sezonluk bakım bütçesine ya da ciddi bir dijital dönüşüm yatırımının yıllık taksidine yaklaşır. Bu yüzden ben hasat kaybını “küçük teknik detay” değil, finansal KPI olarak görüyorum.

Hangi ürünlerde daha kritik?

Haberde SmartPan’ın desteklediği ürünler arasında mısır, soya, buğday, kanola, arpa, pirinç (çeltik) ve milo sayılıyor. Türkiye perspektifinde:

• Buğday/Arpa: Elek-fan dengesine hassas, rüzgâr/kuruluk etkisi yüksek.
• Mısır: Rotor/kontrabatör kırık dane riskini artırabilir; kapasite baskısı yüksek.
• Çeltik: Yabancı madde ve temizleme kalitesi kritik; ayar stabilitesi önemli.

Bu ürünlerde ortak ihtiyaç: kayıp ölçümü + ayar standardı + operatör eğitimi.

Sahada uygulanabilir bir “ölç-ayar-doğrula” rutini

Kısa cevap: Her tarlada birkaç kez fiziksel kayıp ölçümü yapın, otomasyon hedeflerini buna göre kalibre edin ve değişen koşullarda tekrar doğrulayın.

Hasat otomasyonunu gerçekten kâra dönüştüren şey, teknoloji değil rutin. Aşağıdaki yaklaşım çoğu işletmede hızlı sonuç verir:

1) Hasada başlarken kalibrasyon kontrolü (ilk 30 dakika)

• Ürün rutubeti ve koşulları not alın.
• Mevcut ayarlarla kısa bir hat hasat edin.
• Fiziksel kayıp ölçümü yapın (drop-pan yaklaşımı veya eşdeğer yöntem).
• Ekrandaki kayıp tahmini ile saha ölçümünü kıyaslayın.

2) Hedefleri netleştirin: Öncelik sırası belirleyin

Her işletme aynı hedefi seçemez. Benim önerim üç profilden birini seçmek:

• Kayıp odaklı: Ürün pahalıysa veya verim yüksekse.
• Kalite odaklı: Kırık dane/temizlik primi varsa.
• Kapasite odaklı: Hava bozacaksa ve hasat penceresi darsa.

Bu hedef, otomasyonun “ne pahasına olursa olsun” değil “neye göre optimize” edeceğini belirler.

3) Tarlada koşul değişince tekrar ölçün (günde en az 2-3 kez)

• Öğlen kuruluk artınca fan/elek dengesi değişir.
• Akşam rutubet artınca kırık dane ve harmanlama farklılaşır.

Aynı tarlada bile en az 2-3 doğrulama yapmak, küçük kayıpların büyümesini engeller.

4) Operatör notları + veri disiplinini birleştirin

Otomasyonun yanında operatör gözlemi altın değerinde:

• Yatma bölgeleri
• Taşlı/otlu alanlar
• Sap yoğunluğu

Bu notları parsel bazında tutmak, gelecek yıl için “nerede hangi ayar işe yaradı?” sorusunu hızlandırır. Yapay zekâ projelerinde veri bu şekilde birikir.

Yapay zekâ hasatta nereye gidiyor? 2026 için beklenen adımlar

Kısa cevap: Bir sonraki aşama, otomasyonun sadece ayar yapması değil; kayıp, kalite ve maliyeti birlikte optimize eden “çok hedefli” karar destek sunması.

Haberde 2026’da ortak eğitimler, tarla demoları ve operatör etkinlikleri planlandığı belirtiliyor. Bu yaklaşım önemli çünkü tarımda teknoloji benimsenmesi çoğu zaman ürün özelliklerinden değil, öğrenme maliyetinden gecikiyor.

Ben 2026 ve sonrasında hasat tarafında üç eğilimin güçleneceğini düşünüyorum:

1. Daha iyi sensör füzyonu: Kayıp sensörleri + kamera verisi + ürün akışı verisi birlikte yorumlanacak.
2. Parsel bazlı otomasyon profilleri: Aynı işletmenin farklı tarlaları için hazır ayar reçeteleri.
3. Ekonomi odaklı optimizasyon: “Dakika başına ton” yerine “dakika başına net kâr” metrikleri.

Bu noktada SmartPan gibi fiziksel doğrulama araçları, yapay zekâ modellerinin eğitimi ve sahada güvenilirliği için güçlü bir temel oluşturuyor.

Hasat otomasyonuna yatırım yapmadan önce sorulacak 6 soru

Kısa cevap: Teknoloji alımından önce ölçüm yöntemi, eğitim ve servis planı net değilse yatırımın geri dönüşü uzar.

1. Kayıp ölçümünü şu an nasıl yapıyoruz, kaç kez yapıyoruz?
2. Operatörlerimiz aynı hedef dilini konuşuyor mu (kayıp/kalite/kapasite)?
3. Makinede mevcut sensörlerin kalibrasyon rutini var mı?
4. Tarlada hızlı karar almak için kim yetkili (operatör, ziraat mühendisi, işletme sahibi)?
5. Veri nerede tutuluyor: defter mi, dijital kayıt mı?
6. Servis ve eğitim desteği sezonun en yoğun günlerinde ulaşılabilir mi?

Bu sorulara net yanıtlar, yapay zekâ destekli hasat yönetimini “güzel fikir” olmaktan çıkarıp işletme standardına dönüştürür.

Hasatta yapay zekânın gerçek değeri: Görünmeyeni görünür yapmak

Hasat otomasyonu konuşulurken odak çoğu zaman “makine kendi kendine ayar yapıyor” cümlesine kayıyor. Bence daha doğru cümle şu: Makine, doğru ölçümle beslendiğinde doğru karar veriyor. SmartPan ile Harvest Settings Automation birlikteliği, akıllı tarım teknolojilerinde en önemli kuralı sahaya indiriyor: veri kalitesi.

“Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ” serisinde hep aynı yere geliyoruz: Verim tahmini, hastalık tespiti, sulama optimizasyonu… Hepsinde ortak nokta ölçüm. Hasat ise bu zincirin en kritik halkası; çünkü kayıp yaşandı mı geri dönüş yok.

Bir sonraki hasat sezonuna girerken kendinize şu soruyu sorun: “Bizim işletmede kayıp nerede ve ne kadar?” Eğer bu sorunun cevabı net değilse, ilk yatırım genellikle daha büyük motor gücü değil; daha iyi ölçüm ve daha disiplinli ayar yönetimi oluyor.

---

Not: Bu yazı, 02.12.2025 tarihli Bushel Plus SmartPan™ ile John Deere Harvest Settings Automation iş birliği haberinden hareketle hazırlanmış, Türkiye’de akıllı tarım ve yapay zekâ perspektifiyle genişletilmiş bir değerlendirmedir.