HAVELSAN
HAVELSAN, 'Akıllı ve Güvenli Şehirler' vizyonu kapsamında büyük veri analitiği, nesnelerin interneti (IoT) ve biyometrik güvenlik sistemlerinde stratejik projeler yürütmektedir. Şehir güvenliği ve dijital dönüşüm konularında kritik altyapılar sunması, sitenin teknolojik yetkinliğini en üst seviyeye taşımaktadır. Çözümleri, savunma sanayii disiplini ile sivil ihtiyaçları entegre etmesi bakımından eşsizdir.
- Görüntü işleme ve yapay zeka destekli şehir güvenliği
- Kritik tesis yönetimi ve IoT altyapısı
- Milli ve yerli siber güvenlik çözümleri

HAVELSAN, akademik tasarım denetiminde 53/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (86) ve görsel kararlılık (80); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (34).
HAVELSAN, tarafından tasarlanan bu Akıllı Şehir & Altyapı platformu olarak 53/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akıllı Şehir & Altyapı
HAVELSAN bu kategoride 7 puan altında — sektör ortalaması 60/100. En iyi %92 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

