Yefai — Endüstriyel Kestirimci Bakım Platformu

Yefai, Industry 4.0 için geliştirilmiş, görüntü ve sensör verilerini kullanarak takım aşınmasını gerçek zamanlı tespit eden, ne zaman değiştirilmesi gerektiğini öngören ve yedek parça tedarik sürecini otomatikleştiren B2B SaaS kestirimci bakım (predictive maintenance) platformudur.

Canlı Demo: yefai.vercel.app

---

Ekran Görüntüleri

Dashboard	Chat (RAG)	Tahminler

---

Özellikler

• Anomali Tespiti: PatchCore modeli ile görüntü tabanlı anomali tespiti ve aşınma sınıflandırması
• Aşınma Tahmini: Geçmiş anomali skorlarından lineer regresyon ile µm bazında aşınma oranı ve kritik seviyeye kalan süre projeksiyonu
• RAG Chatbot: Jina CLIP v2 embedding + pgvector benzerlik araması + LangChain GPT analizi ile bağlam destekli sohbet
• PUQ AI Bildirim: Telegram, E-posta ve SMS kanallarından otomatik anomali bildirimi
• Yedek Parça Krizi: Otomatik kriz skoru hesaplama, alternatif tedarikçi önerme, otomatik satın alma siparişi
• Çoklu Organizasyon: B2B SaaS altyapısı — organizasyon, üye ve rol yönetimi
• Karanlık Mod: next-themes ile tam karanlık mod desteği

---

Mimari

Yefai, görüntü anomali tespitinden e-posta bildirimine kadar uçtan uca bir AI boru hattı çalıştırır:

Görüntü → NovaVision (PatchCore) → Anomali Skoru
                ↓
       Jina CLIP v2 Embedding
                ↓
    Supabase pgvector Benzerlik Araması (Top-5)
                ↓
       LangChain + GPT-4o Analizi
                ↓
         PUQ AI Webhook
                ↓
   Telegram / E-posta / SMS Bildirimi

Ayrıntılı boru hattı dokümantasyonu: server/docs/nova-rag-langchain-puq-pipeline.md

---

Teknoloji Yığını

Frontend

Teknoloji	Açıklama
Next.js 16	React framework (App Router)
React 19	UI kütüphanesi
TypeScript	Tip güvenliği
Tailwind CSS 4	Utility-first CSS
Three.js / R3F	3D landing sahnesi
Framer Motion	Animasyon
Recharts	Grafikler
Zustand	State yönetimi
next-themes	Karanlık/aydınlık tema

Backend

Teknoloji	Açıklama
FastAPI	Python async web framework
Supabase	Veritabanı + Auth + pgvector
PyTorch / Anomalib	PatchCore anomali tespiti
Jina CLIP v2	Görüntü embedding (1024-dim)
LangChain	GPT analiz zinciri
PUQ AI	Bildirim otomasyon webhook'ları

---

Proje Yapısı

yefai/
├── client/                # Next.js 16 frontend
│   └── src/
│       ├── app/           # Sayfalar (landing, login, dashboard/*)
│       ├── components/    # UI bileşenleri
│       ├── services/      # Mock veri servisleri
│       └── store/         # Zustand state yönetimi
├── server/                # FastAPI backend
│   ├── ai/                # AI modülleri
│   │   ├── anomalib/      # PatchCore eğitim/inference
│   │   ├── embeddings/    # Jina CLIP v2 embedding
│   │   ├── novavision/    # NovaVision Docker inference
│   │   ├── prediction/    # Aşınma tahmin motoru
│   │   ├── langchain/     # RAG ajanı
│   │   └── puqai/         # PUQ AI webhook istemcisi
│   ├── routers/           # 15 API router
│   ├── services/          # İş mantığı servisleri
│   ├── db/                # Supabase + 12 migration
│   └── docs/              # Backend dokümantasyonu
├── data/                  # Embedding, manifest dosyaları
├── docs/                  # Mimari dokümanları
├── notebooks/             # Jupyter EDA notebook'ları
├── screenshots/           # Ekran görüntüleri
└── tests/                 # Backend testleri

---

Başlangıç

Gereksinimler

• Node.js 20+
• Python 3.12+
• Supabase hesabı (pgvector eklentili)
• Docker (NovaVision için opsiyonel)

Kurulum

# Repoyu klonla
git clone https://github.com/anomalyco/yefai.git
cd yefai

# Backend bağımlılıklarını yükle
cd server
pip install -r requirements.txt

# Supabase bağlantısı için .env oluştur
cp .env.example .env
# SUPABASE_URL ve SUPABASE_ANON_KEY değerlerini doldur

# Migration'ları çalıştır
# (Supabase Dashboard → SQL Editor → db/migrations/ sırayla)

# Frontend bağımlılıklarını yükle
cd ../client
npm install

# .env.local oluştur
cp .env.example .env.local
# NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8001

Geliştirme

# Root dizinden hem frontend hem backend'i başlat
npm run dev

# Veya ayrı ayrı:
cd server && uvicorn main:app --reload --port 8001
cd client && npm run dev

• Frontend: http://localhost:3000
• Backend API: http://localhost:8001
• Swagger Docs: http://localhost:8001/docs

Test

# Backend testleri
cd server && python -m pytest ../tests/ -v

# Frontend testleri
cd client && npm test

---

Faz Durumu

Faz	Açıklama	Durum
Phase 1	Veri Altyapısı & Supabase	Tamamlandı
Phase 2A	Anomalib + Embedding	Tamamlandı
Phase 2B	NovaVision Local Inference	Mock-mode hazır
Phase 2.5	Aşınma Tahmin Motoru	Tamamlandı
Phase 3A	RAG Pipeline	Devam ediyor
Phase 3B	PUQ AI Bildirim + Kriz	Mock-mode hazır
Phase 4	FastAPI Entegrasyonu	Başlamadı

---

Demo Hesapları

Rol	E-posta	Şifre
Yönetici	admin@yefai.io	yefai2024
Teknisyen	tech@yefai.io	yefai2024
Satın Alma	procurement@yefai.io	yefai2024
Operatör	operator@yefai.io	yefai2024

---

Lisans

MIT