AI Utilities: En İyi 25 Kullanım Alanı & 48 Vaka Çalışması

AI utilities, talebi tahmin etmek, denetimleri otomatikleştirmek, dağıtımı optimize etmek ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için gerçek zamanlı sensör, sayaç ve görüntü verilerini kullanan yapay zeka araçlarıdır.

20 araç ve 25 spesifik gerçek yaşam AI utilities kullanım örneğini öğrenin:

Bu grafik, derlediğimiz ve ana kullanım alanlarına göre gruplandırdığımız 47 AI utilities vaka çalışmasına dayanmaktadır:

• Şebeke ve enerji: Elektrikli araç şarjı ve esneklik, talep tahmini, şebeke simülasyonu, şebeke izleme ve dijital ikizler
• Müşteri ve CRM: Yapay zeka destekli iletişim merkezleri, saha ekibi koordinasyonu, satış içgörüleri, ve kişiselleştirilmiş enerji
• Arka ofis: sayaçtan tahsilata faturalama ve düşük kodlu süreç otomasyonu
• Varlıklar ve çevre: orman yangını tespiti, varlık denetimi, trafo merkezi güvenliği, su kalitesi, atık ayrıştırma ve filo güvenliği
• Veri ve bilgi: dahili yapay zeka asistanları, kamu hizmeti veri platformları
• Telekom: ağ otomasyonu, ağ optimizasyonu, ağ dilimleme ve veri trafiği yönetimi

Kaynaklar ve ayrıntılar için tam vaka çalışması listesine bakın.

Enerji sektöründe AI utilities

1. Enerji santrallerinde otonom operasyonlar

Yapay zeka, sızıntıları ve diğer tehlikeleri tespit etmek için kamera ve sensör verilerini gerçek zamanlı olarak analiz eder, böylece daha az denetim için sahada bir kişiye ihtiyaç duyulur.

Enerji santralleri için gerçek yaşam örneği

2030 yılına kadar net sıfır metan emisyonu hedefleyen Duke Energy, doğal gaz boru hatlarındaki sızıntıları bulmak için daha iyi bir yola ihtiyaç duyuyordu. Microsoft ve Accenture ile birlikte, uydu verilerini, yer sensörlerini ve yapay zekayı birleştirerek sızıntıları tespit etmek ve onarım ekiplerini yönlendirmek için Azure ve Dynamics 365 üzerinde bir platform oluşturdu.

• Panolar, sızıntıları onarım önceliğine göre sıralar
• Hassas coğrafi konum, ekipleri tam sızıntı noktasına yönlendirir
• Platform diğer emisyon kaynaklarına da genişletilebilir. ¹

2. Enerji talep tahmini

Kamu hizmetleri, beklenen talebe göre enerji ve su satın alıp dağıtır, bu nedenle tahmin hataları maliyetleri doğrudan artırır. Yapay zeka modelleri; hava durumunu, müşteri davranışlarını ve piyasa fiyatlarını birleştirerek şunları yapar:

• Talebi tahmin eder ve arzı planlar
• Rüzgar ve güneş üretimini tahmin eder ve bunu diğer kaynaklarla dengeler
• Geçmiş verileri ve beklenen rakip hamlelerini kullanarak fiyatları belirler
• Müşterileri yoğun dönemler konusunda uyarır, böylece kullanımlarını kaydırırlar.

Enerji talep tahmini için gerçek yaşam örneği

Eni'nin enerji perakende ve yenilenebilir enerji şirketi Plenitude, müşteri enerji talebini ve rüzgar ile güneş santrallerinin üretimini tahmin etmek ve müşterileri olası ihtiyaçlarına göre gruplandırmak için Databricks kullanıyor.

• Üretimde 60 adede kadar kullanım alanı
• Platformda çalışan 500 adede kadar rapor ve pano.²

3. Enerji üreten tüketicilik

Üreten tüketiciler (prosumer'lar), örneğin çatı güneş enerjisi ile enerji de üreten müşterilerdir. Yapay zeka, bu enerjiyi ne zaman kullanacakları, depolayacakları veya şebekeye geri satacakları konusunda karar verir.

• Kullanım ve depolamayı tüketim zirvelerine ve hava durumuna göre planlar
• Fazla gücü yerel şebekeye satar veya paylaşır.

4. Enerji üretimi için endüstriyel dijital ikizler

Dijital ikiz, canlı verilerle beslenen bir santral veya şebekenin sanal kopyasıdır. Operatörler bunu değişiklikleri test etmek ve korozyon gibi arızaları kesintilere yol açmadan önce tahmin etmek için kullanır.

Endüstriyel dijital ikizler için gerçek yaşam örneği

Google DeepMind, rüzgar santrali üretimini tahmin etmek için bir sinir ağı eğitti ve bu, rüzgar enerjisinin değerini yaklaşık %20 artırdı.⁴

Enerji üretimi için gerçek yaşam örneği

AcegasApsAmga, İtalyan dağıtım şebekesi operatörü, Siemens Gridscale X ile Trieste'nin orta ve alçak gerilim şebekesinin dijital ikizini oluşturmaya başladı. Dijital ikiz, Trieste Limanı'na bağlı gemiler için gücü sabit tutmak amacıyla enerji akışlarını gerçek zamanlı olarak simüle edebilir, izleyebilir ve yönetebilir.⁵

5. Elektrik şebekesi simülasyonu

Şebeke simülasyonu güç akışını modeller; böylece kamu hizmetleri kesintileri planlayabilir ve değişiklik yapmadan önce şebekenin daha fazla yenilenebilir enerjiyi nasıl karşıladığını test edebilir.

Elektrik şebekesi simülasyonu için gerçek yaşam örneği

Sırbistan'ın dağıtım sistemi operatörü ElektroDistribucija Srbije (EDS), şebeke operasyonlarını dijitalleştirmek ve yenilenebilir enerji entegrasyonunu desteklemek için eski elektrik şebekesini modernize etmek üzere Schneider Electric'ten EcoStruxure ADMS ve EcoStruxure DERMS'yi uyguladı.⁶

Sonuçlar:

• 10–%15 şebeke kayıplarında azalma
• ~%20 kesinti azalması.

6. Enerji merkezleri olarak akıllı evler

Yapay zeka tabanlı akıllı ev sistemleri, ev sahiplerinin enerji kullanımını izlemesine ve ayarlamasına yardımcı olur; daha iyi yük yönetimi sayesinde maliyetleri düşürür ve şebeke üzerindeki talebi en aza indirir.

7. Gerçek zamanlı güç akışı için akıllı sayaçlar

Akıllı ev sistemleri cihaz enerji kullanımını izler ve ısıtma ile elektrikli araç şarjı gibi yükleri daha ucuz, yoğun olmayan saatlere kaydırır.

Akıllı sayaçlar için gerçek yaşam örneği

1.5 milyon kişiye hizmet veren SMUD, sayaçlarının arkasındaki elektrikli araç şarjını göremiyor ve elektrikli araç benimsemesini izlemek için DMV verilerine güveniyordu. Itron akıllı sayaçlarının içinde çalışan ve şarj oturumlarını gerçek zamanlı olarak algılayan NET2GRID'in yapay zeka uygulamasını test etti.

• Elektrikli araçlı evlerin %97'sinde elektrikli araç şarjı algılandı (840 hanenin 387'sinde)
• %87'si 7 gün içinde algılandı; önceki araçlarla 3+ ay sürüyordu
• Veriler artık trafo korumasını ve talep yanıtını destekliyor⁸

8. Yapay zeka ile yönetilen elektrikli araç şarjı

Elektrikli araçların (EV'ler) yoğun olduğu bir mahalle yerel şebekeyi kolayca aşırı yükleyebilir; ancak yapay zeka, tüketimi yoğun olmayan saatlere kaydırarak ve yoğun talep sırasında pil gücünü geri çekerek şarj programlarını optimize edebilir. Bir araya getirildiğinde bu araçlar, yazılımın tek bir güç kaynağı gibi kontrol ettiği bir filo olan sanal bir enerji santrali (VPP) oluşturur.

Yapay zeka ile yönetilen elektrikli araç şarjı için gerçek yaşam örneği

BMW, Ford, Honda ve Nissan ortak girişimi ChargeScape, yoğun şebeke olayları sırasında şarjı kaydırmak ve depolanan enerjiyi ihraç etmek için yapay zeka odaklı yük yönetimi kullanarak elektrikli araçları bir düzineden fazla ABD kamu hizmeti için sanal bir enerji santralinde toplar.

• Her araç, çift yönlü (V2G) şarj yoluyla yaklaşık 5 kW yönetilen şarj talep azaltımı ve ~20 kW'a kadar ihraç sağlar.⁹
• Toplayıcı EnergyHub, yapay zeka dağıtım optimizasyonu ile elektrikli araç şarj zirvelerini %50'ye kadar azalttı ve 2025'te VPP filosu genelinde 38.3k+ MWh yük kaydırdı.¹⁰

NV Energy, yoğun saatlerde şarj yapan elektrikli araç sahiplerini bulmak için akıllı sayaç verileri üzerinde Bidgely'nin yapay zeka tabanlı elektrikli araç algılamasını kullandı. 20.241 müşteri arasından yapay zeka, 419 elektrikli araç kullanıcısı belirledi ve bunları, yük kaydırma potansiyelinin %63'ünden sorumlu olan 103 yüksek değerli müşteriye indirdi.

• Ortalama nüfusa göre araç başına 3x daha yüksek yük kaydırma
• 20+ yönetilen şarj olayında araç başına ~1 kW; sektörde tipik olan 0.2–0.3 kW ile karşılaştırıldığında.¹¹

Atık, su ve orman yangını alanlarında AI utilities

9. Atık yönetimi

Yapay zeka; atık türlerini ve hacimlerini izler, kutuların ne kadar dolacağını tahmin eder ve geri dönüştürülebilirleri ayrıştırmak için bilgisayar görüşü kullanır. Toplayıcılar, toplama rotalarını planlamak için tahminleri kullanır.

Atık yönetimi için gerçek yaşam örneği

Geri kazanım tesisleri (MRF'ler), gelen malzemenin tipik olarak yarısından azının geri kazanıldığı ve elle ayrıştırmanın yavaş, tehlikeli ve personel bulması zor olduğu kontamine tek akışlı atıklarla mücadele eder. Bryson Recycling ve diğer Avrupalı MRF'ler, karışık akışlardan geri dönüştürülebilirleri tanımlamak ve robotik olarak ayırmak için bilgisayar görüşü ve derin öğrenme kullanan Recycleye Vision ve Recycleye Robotics'i devreye aldı; sonuçlar:

• Alüminyum hattında çıktı saflığını %8 ve çıktı piyasa değerini yaklaşık %20 artırdı
• Elyaf hattında saflığı %12 artırdı
• 10 saatlik vardiyada 33.000'e kadar robotik seçim gerçekleştirdi; yaklaşık olarak elle ayrıştırma hızının iki katı.¹²

10. Su kalitesi izleme

Yapay zeka, su akışını analiz ederek ve kirleticileri gerçek zamanlı olarak tespit ederek su kalitesi izlemesini geliştirebilir. Su sistemlerinde konuşlandırılan yapay zeka destekli sensörler zararlı bakteri ve parçacıkları tanımlayarak olası sağlık risklerine daha hızlı yanıt verilmesini sağlar.

• Su kalitesini sürekli izler ve kirleticileri gerçek zamanlı olarak tespit eder.
• Su tedarik sistemleri üzerinde şeffaflığı ve kontrolü artırır.
• Sağlık risklerine karşı hızlı eylemleri destekler.

Su kalitesi izleme için gerçek yaşam örneği

Phoenix Su Hizmetleri Departmanı, atık su kalitesini gerçek zamanlı olarak izlemek için Kando'nun yapay zeka destekli kanalizasyon sensörlerini kullanıyor. Sistem, yasadışı deşarjın neden olduğu pH ve sıcaklıktaki ani değişiklikleri işaretleyerek ekibin kaynağı bulmasını ve kirleticileri arıtma tesisine ulaşmadan önce izole etmesini sağlıyor.

• İlk pilotta kanalizasyon ağı genelinde 16 sensör kuruldu
• Otomatik uyarılar ve deşarj sıcak noktaları panosu
• Şehrin su yeniden kullanım hedeflerini destekler.¹⁴

11. Orman yangını riski tespiti ve önlenmesi

Bilgisayar görüşü kameraları duman bulutlarını tarar; ML modelleri ise hava durumu, yakıt nemi ve bitki örtüsü verilerini kullanarak devreleri yangın riskine göre sıralar.

Orman yangını riski tespiti için gerçek yaşam örneği

Kaliforniya bölgesinde ciddi orman yangını riskiyle karşı karşıya olan Pacific Gas & Electric (PG&E), yüksek yangın riskli bölgelerinin ~%90'ında erken tutuşmaları tespit etmek için Pano AI'den 630+ yapay zeka destekli algılama kamerası ve Overstory'den bitki örtüsü zekası modelleri konuşlandırdı. Şirket, 2025'te önceki yıla kıyasla bitki örtüsünün şüpheli neden olduğu tutuşmalarda yaklaşık %50 düşüş bildirdi.¹⁵

Sektörler arası AI utility kullanım alanları

12. Otomatik varlık bakımı

Kamu hizmetleri; uzun hat, direk ve boru ağlarını denetler; gözden kaçan arızalar kesintilere ve yangınlara yol açabilir. Yapay zeka, altyapıya zarar verebilecek ekipman sorunlarını veya bitki örtüsü risklerini belirlemek için havadan görüntü, LiDAR, drone ve uydu verilerini analiz eder.

Otomatik varlık bakımı için gerçek yaşam örneği

Büyük bir enerji şirketi olan Exelon, şebeke bakım ve denetim sürecini iyileştirmek istedi. NVIDIA'nın drone denetimleri için yapay zeka araçlarını kullanarak Exelon, arıza tespit yeteneklerini geliştirdi ve gerçek zamanlı değerlendirme için etiketli örnekler oluşturdu.

Bu yapay zeka odaklı yaklaşım bakım doğruluğunu iyileştirdi, emisyonları en aza indirdi ve enerji şebekesinin güvenilirliğini artırdı.

• Yapay zeka odaklı drone denetimleriyle şebeke arıza tespitini geliştirdi
• Bakım verimliliğini ve şebeke güvenilirliğini artırdı
• Optimize edilmiş denetim süreçleriyle emisyonları azalttı.¹⁶

13. Yapay zeka destekli iletişim merkezleri ve müşteri deneyimi otomasyonu

Eski faturalama ve müşteri hizmetleri platformları, kamu hizmeti temsilcilerini birbirinden kopuk sistemler arasında geçiş yapmaya zorlayarak yüksek faturalama hata oranlarına ve gecikmiş çözümlere neden olur. Müşteri verileri tek bir CRM'de olduğunda, yapay zeka ajanları web, mobil ve e-posta üzerindeki rutin soruları yanıtlayabilir ve insan temsilciler otomatik çağrı özetleri alır.

Tam platform ve faturalama otomasyonu için gerçek yaşam örneği

Regional Water Authority (RWA), eski sistemlerini ajan yardımı, çağrı dökümü ve self-servis faturalama için Microsoft Dynamics 365 ve Copilot Studio ile değiştirdi.

• 14.000 faturalama hatası ortadan kaldırıldı
• 10 saat haftalık tasarruf müşteri hizmetleri çalışanı başına
• Bağlantı kesme tespit süresi haftada 30 saatten 7 saate düşürüldü.¹⁷

Otonom mobil yapay zeka ajanları için gerçek yaşam örneği

ENGIE Belçika, mobil uygulamasında tarifeleri açıklamak, kullanımı analiz etmek ve API'ler aracılığıyla akıllı elektrikli araç şarjını otomatikleştirmek için Salesforce Agentforce'u devreye aldı.

• %71 otonom vaka çözüm oranı; günde 1.500'den fazla görüşme
• %83 yanıt doğruluğu müşteri sorularında.¹⁸

Üretken yapay zeka e-posta yanıtları için gerçek yaşam örneği

Octopus Energy, müşterilere e-posta yanıtları taslağı hazırlamak için üretken yapay zeka kullanıyor. Bu yanıtlar, personel tarafından yazılan e-postaları %15 geride bırakarak %80 müşteri memnuniyeti elde etti.¹⁹

14. Kamu hizmeti kamyonları için filo optimizasyonu

Yapay zeka, büyük kamu hizmeti filolarında kamyon rotalarını planlar ve sürücü davranışlarını izler. Kesintiler ve fırtınalar sırasında, seyahat süresini kısaltmak ve hizmeti daha hızlı geri getirmek için ekipleri yeniden yönlendirir. Bilgisayar görüşüne sahip araç kameraları ayrıca dikkati dağılmış veya riskli sürüşü işaretler; bu, kötü hava koşullarında uzun vardiyalar çalışan filolar için önemlidir.

Filo optimizasyonu için gerçek yaşam örneği

5.500'den fazla filo varlığı işleten bir bitki örtüsü yönetim şirketi olan Xylem Kendall, verilere göre doğrudan cep telefonu kullanımıyla bağlantılı olan dikkatsiz sürüşten kaynaklanan güvenlik endişeleriyle karşı karşıyaydı.

Bunu çözmek için, güvenlik puanlarını izlemek amacıyla telematik ve Motive AI araç kameraları konuşlandırdılar ve ülke çapında eller ücretsiz telefon tutucuları takarak şu sonuçları elde ettiler:

• %5 genel sürücü güvenlik puanlarında iyileşme
• Sürücü dikkati dağıldığında kabin içi uyarılar
• Amirler, hedefli koçluk için kamera görüntülerini kullanır.²⁰

15. Trafo merkezi emniyeti ve güvenliği

Trafo merkezlerindeki video analitiği davetsiz misafirleri tespit eder ve çalışanların güvenlik kurallarına uyup uymadığını kontrol eder.

Trafo merkezi emniyeti ve güvenliği için gerçek yaşam örneği

ABD elektrik kamu hizmetleri, trafo merkezlerinde fiziksel saldırılar ve bakır hırsızlığında keskin bir artışla karşı karşıya kalarak NERC CIP-014 fiziksel güvenlik gerekliliklerine uyum baskısını artırıyor. Geleneksel çevre alarmları, operatörleri yanlış tetiklemelere boğarak durumu daha da kötüleştiriyor. Örneğin, büyük bir trafo merkezi vardiya başına 50 ila 200 çevre alarmı üretebilir; bunların %95'inden fazlası yaban hayatı, rüzgar veya devriye araçlarının neden olduğu gereksiz tetiklemelerdir.

Birçok kamu hizmeti, mevcut kameralara sensör fusion ile yapay zeka video analitiği kuruyor:

• Bir alarmı tetikleyen şeyi sınıflandırır (kişi, araç, hayvan) ve operatör alarm yorgunluğuna neden olan gereksiz uyarıları azaltır
• Termal ve görsel sensörleri birleştirerek, bir uyarı yükseltilmeden önce ikinci bir sensörün onaylamasını sağlar ve yanlış sevkiyatları azaltır
• Ekipman sıcaklık anomalilerinin erken tespiti için aynı termal ve görsel donanımı çalıştırır
• Bir olay sırasında uzaktan, gerçek zamanlı izleme ve daha hızlı kolluk kuvvetleri koordinasyonu sağlar.²¹

16. Yapay zeka dahili işyeri ve bilgi asistanları

Kamu hizmeti personeli her gün uzun kılavuzları, güvenlik prosedürlerini ve İK politikalarını arar. Dahili yapay zeka asistanları bu soruları bir sohbet penceresinde yanıtlar.

Sanal asistanlar için gerçek yaşam örneği

Ontario Power Generation (OPG), çalışanlara operasyonel bilgilere ve idari desteğe hızlı erişim sağlamak için tasarlanmış yapay zeka destekli dahili bir sanal asistan olan ChatOPG'yi başlatmak üzere Microsoft ile iş birliği yaptı.²²

Telekomünikasyonda AI utilities

17. Sıfır temaslı ağ operasyonları

Sıfır temaslı operasyonlarda yapay zeka, insanlar müdahale etmeden ağı izler, onarır ve ayarlar.

Ağ operasyonları için gerçek yaşam örnekleri

Danimarkalı ağ operatörü TDC NET, trafiği tahmin eden ve insan müdahalesi olmadan radyo ağı enerji kullanımını otomatik olarak ayarlayan bir yapay zeka sistemi olan Ericsson Predictive Cell Energy Management'ı kullanıyor. Şirket, 2025 yılına kadar kendi kendine çalışan ağlar için TM Forum ölçeğinde ikinci en yüksek seviye olan Seviye 4 ağ otonomisinde dünya çapında doğrulanan ilk dağıtım oldu ve iletilen GB veri başına gereken enerjide %5 daha az enerji kullanımı elde etti.²³

18. Ağ Optimizasyonu ve Yönetimi

Kendi kendini organize eden ağ (SON) yazılımı, trafik değiştikçe radyo ayarlarını otomatik olarak ayarlar.

Ağ optimizasyonu için gerçek yaşam örneği

Suudi operatör stc, dünyanın en uç trafik zirvelerinden biri olan Hac sırasında radyo ağını otomatik olarak optimize etmek için ticari ağında Nokia'nın yapay zeka destekli MantaRay Cognitive SON'unu devreye aldı.

• İnsan müdahalesi olmadan 10.000'den fazla optimizasyon eylemi gerçekleştirildi
• %40 trafik artışına rağmen istikrarlı bağlantı sürdürüldü.²⁴

19. 5G Ağ Dilimleme

Ağ dilimleme, bir 5G ağını, her biri kendi garantili hızı ve gecikmesi olan sanal ağlara böler. Yapay zeka, talep değiştikçe her dilimi ayarlar.

Ağ dilimleme için gerçek yaşam örneği

Nokia ve AWS, du (BAE) ve Orange'ın canlı ağlarında denediği yapay zeka odaklı 5G ağ dilimleme çözümünü başlattı. Yapay zeka ajanları, etkinlikler, trafik ve haritalar gibi dış verilerle birlikte ağ performansını izler ve her ağ dilimini garantili hizmet seviyesini koruyacak şekilde otomatik olarak ayarlar.

• Ağ dilimleri gerçek dünya talebine otomatik olarak uyum sağlar
• Kullanım alanları arasında talep üzerine ek kapasite ve büyük etkinlikler için ayrılmış kapasite bulunur.²⁵

20. Veri Trafiği Yönetimi

Yapay zeka, canlı talebe göre bant genişliği atar; böylece yoğun saatlerde hızlar korunur.

Veri trafiği yönetimi için gerçek yaşam örneği

Optus, sinyalin zayıf olduğu yerlerde 5G indirme hızlarını artırmak için radyo bağlantısı üzerinden verilerin nasıl gönderileceğine ilişkin sabit kuralları gerçek zamanlı yapay zeka kararlarıyla değiştiren Ericsson'un yapay zeka tabanlı bağlantı uyarlamasını denedi.

• Orta-kötü sinyal koşullarında hücre başına %20'den fazla daha yüksek verim
• Ek donanım veya spektrum gerekmez.²⁶

CRM iş akışları ve müşteri hizmetlerinde AI Utilities

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) içine yerleştirilmiş yapay zeka ajanları ve yardımcı pilotlar rutin talepleri çözer, insan ajanlar için etkileşimleri summarize eder ve saha çalışmalarını koordine eder.

21. Yapay zeka odaklı saha ekibi optimizasyonu ve konut ziyareti koordinasyonu

Planlama ve müşteri mesajları ayrı sistemlerde çalıştığında, teknisyenler verimsiz rotalar kullanır ve kimsenin olmadığı evlere gider. Saha servis platformları sevkiyatı planlar ve ziyaretlerin gerçekleşmesi için sakinlere hatırlatıcılar gönderir.

Dahili sevkiyat ve olay optimizasyonu için gerçek yaşam örneği

Ukrtelecom, yönlendirme ve görev önceliklendirmesini otomatikleştirmek için iletişim merkezini, olay yönetimini ve saha ekibi yönetimini Creatio platformunda birleştirdi.

• %39 daha yüksek operasyonel verimlilik
• %30 saha ekibi verimliliğinde artış
• %25 hata olaylarında azalma
• %20 servis süresi maliyetlerinde düşüş.²⁷

Konut katılımı ve randevu koordinasyonu için gerçek yaşam örneği

Sureserve, otomatik ziyaret hatırlatıcıları, onaylar ve self-servis yeniden planlama seçenekleri göndermek için WhatsApp öncelikli sakin mesajlaşması ile Creatio Service'i devreye aldı.

• 1.2 milyon mülkte günde 4.000 mühendisi harekete geçirir
• İlk seferde çözüm oranlarını ve iş gücü kullanımını önemli ölçüde iyileştirdi
• Daha önce haftalarca geliştirme gerektiren toplantı sırasında veri güncellemelerini mümkün kıldı..²⁸

22. Yapay zeka destekli müşteri katılımı ve sözleşme aktivasyonu

Karmaşık sözleşme şartları, başlangıç tarihi karışıklığı ve sayaç aktivasyon zaman çizelgeleri, yüksek gelen çağrı hacimlerine ve başarısız müşteri katılımlarına yol açar. CRM'deki yapay zeka ajanları, imzalamadan hemen sonra katılım sorularını yanıtlamak için sözleşme verilerini ve bilgi tabanını kullanır.

Yapay zeka destekli müşteri katılımı için gerçek yaşam örneği

ENGIE İtalya, yeni müşterilere belirli katılım ve sözleşme sorularını sormak için doğrudan self-servis portal bağlantısı sunarak Salesforce Agentforce'u karşılama e-postalarına yerleştirdi.

Sonuçlar:

• E-postalarda tıklama oranlarında 3x artış (%4,5'e yükselerek)
• Daha az başarısız katılım.¹⁸

23. Temiz enerji satışları ve saha kurulumu için birleşik CRM

Güneş enerjisi, ısı pompaları ve elektrikli araç şarj cihazlarına açılmak, kamu hizmetlerinin satış, servis ve saha ekipleri genelinde müşteri verilerini birleştirmesini gerektirir. Merkezi bir CRM, satış hatlarını saha planlamasıyla bağlar; yapay zeka iş emri özetleri ise yinelenen arka ofis görevlerini ortadan kaldırır.

Birleşik CRM için gerçek yaşam örneği

Güneş ve elektrikli araç kurulum hizmetlerini ölçeklendirmek için E.ON UK'nin satış hatlarını saha servis planlamasıyla bağlaması ve arka ofis verimsizliklerini ortadan kaldırması gerekiyordu. Kamu hizmeti, teknisyen iş akışlarını kolaylaştırmak için yapay zeka odaklı Copilot iş emri özetleriyle birlikte Microsoft Dynamics 365 (Satış ve Saha Servisi) devreye aldı.

• Saha operasyonlarında ilk seferde kurulum başarı oranlarını iyileştirdi
• %20 saha kurulum iş süresinde azalma
• Saha başına 20 dakikalık manuel mülk devir sürecini ortadan kaldırdı.²⁹

Arka ofis operasyonlarında AI utilities

24. Sayaçtan tahsilata ve faturalama otomasyonu

Sayaçtan tahsilata süreç, sayaç okumadan tahsil edilen ödemeye kadar her adımı kapsar: sayaç verilerini doğrulama, faturaları hesaplama, fatura gönderme ve ödemeleri işleme. Kamu hizmetleri bu adımları büyük gece toplu işleri olarak çalıştırır; bu nedenle tek bir başarısız iş binlerce faturayı geciktirebilir.

İş yükü otomasyon araçları bu işleri uçtan uca çalıştırır ve müşteriler fark etmeden önce gecikmeleri işaretler. Ayrıca kendisine bağımlı olan yapay zeka modellerine zamanında temiz faturalama verileri sağlar.

SAP sayaçtan tahsilata otomasyonu için gerçek yaşam örneği

Stadtwerke München (SWM), Münih'e elektrik, gaz, bölgesel ısıtma ve su sağlar. Personeli her gün 60–70 SAP faturalama sürecini elle başlattı. SWM, bu çalıştırmaları otomatikleştirmek için Redwood'un RunMyJobs'una geçti.

Sonuçlar:

• Sayaçtan tahsilata işlem süresi 14 saatten 8 saate düşürüldü
• %100 doğru günlük faturalama,
• Günde elle başlatılan 60–70 faturalama süreci otomatik çalıştırmalarla değiştirildi.³⁰

25. Düşük kodlu süreç otomasyonu

Kamu hizmetleri; güvenlik formları, ekipman takibi ve onaylar gibi genellikle elektronik tablolar ve e-postada yaşayan birçok küçük manuel sürece dayanır. Düşük kodlu platformlar, çalışanların BT'yi beklemeden uygulamalar ve iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Kuruluş genelinde düşük kod benimsemesi için gerçek yaşam örneği

Pacific Gas & Electric (PG&E), şirket genelinde Microsoft Power Platform'u yaygınlaştırmak için Cognizant ile çalıştı. Çalışanlar; acil durum sahalarındaki ekipmanları izlemek için uygulamalar, servis masası soruları için bir yapay zeka chatbot'u ve faturalama verilerini mutabakatlayan botlar geliştirdi.

Sonuçlar:

• Yıllık yaklaşık $75 milyon tasarruf sağlayan 300+ çözüm,
• Dokuz iş biriminde bir yıldan kısa sürede teslim edilen 132 çözüm.³¹

AI utilities kapsamındaki çözümler ve araçlar

Aşağıda yukarıdaki kullanım alanlarının arkasındaki araç kategorileri ve örnek satıcılar yer almaktadır:

AI CRM

AI CRM'ler iletişim merkezini, sayaçtan tahsilata ve saha operasyonlarını tek bir müşteri kaydında birleştirir.

Daha fazla ayrıntı için CRM fiyatlandırma karşılaştırmasına göz atın.

Creatio

Creatio; iş ekiplerinin geliştirme döngülerini beklemeden iletişim merkezi, olay ve saha iş akışlarını değiştirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka CRM ve iş akışı platformudur. Mevcut faturalama, ölçüm ve operasyonel sistemlere API'ler, MCP ve webhooks aracılığıyla bağlanır ve kullanıcının seçtiği LLM ile çalışır.

• Uçtan uca yerleşik ve yönetilen yapay zeka ajanları: Creatio AI Studio tam ajan yaşam döngüsünü kapsar; derlemeleri, dağıtımları ve döngüde insan onaylarını yönetir; AI Twin ise çalışanların düz dilde kişisel ajanlar oluşturmasını sağlar. Ajanlar kullanıcının izinlerini devralabilir ve her kararı günlüğe kaydedebilir. Örneğin, bir ajan bir ziyaret yeniden planlaması taslağı hazırlayabilir; ancak çalıştırmadan önce sevk memurunun onayına ihtiyaç duyar.
• Servis ve saha çalışması için tek platform: İletişim merkezi, olay yönetimi ve saha ekibi yönetimini tek bir sistemde birleştirir. Yukarıdaki Ukrtelecom vaka çalışmasında şirket hem servis hem de saha operasyonlarını Creatio üzerinde konsolide etmiştir.

Salesforce Agentforce Sales (eski adıyla Sales Cloud)

Salesforce Sales Cloud resmi olarak "Agentforce Sales" olarak yeniden markalandı ve çekirdeğe otonom yapay zeka ajanları yerleştirildi. Kamu hizmetleri bunu genellikle Sales ve Service üzerine bir kamu hizmeti veri modeli ekleyen Agentforce Energy & Utilities'in bir parçası olarak satın alır. Agentforce Sales'in bazı özellikleri şunlardır:

• Önceden oluşturulmuş kamu hizmeti eylemleri: Önceden oluşturulmuş alt ajanlar; faturaları ve fatura ayrıntılarını getirebilir, harici faturalama sisteminde faturalama hesapları oluşturup güncelleyebilir, hizmeti başlatıp durdurabilir ve sayaç okumalarını alıp gönderebilir. Diğer CRM'lerin gerektirdiği entegrasyon çalışmalarının çoğu zaten kapsam dahilindedir.
• Hazır enerji kullanım alanları: Agentforce faturalama sorgularını, kesinti güncellemelerini ve servis taleplerini çözer; faturalama geçmişine ve vaka bağlamına göre tarifeler ve ürünler önerir; temiz enerji kararları için planları ve teşvikleri karşılaştırır.
• Kamu hizmeti veri modeli: Agentforce ajanları; hesaplar, servis noktaları, faturalama hesapları ve enerji hizmet anlaşmaları gibi sektör nesnelerine başvurur.

Dynamics 365 Sales

Dynamics 365 Sales, Microsoft Dataverse üzerine inşa edilmiş model odaklı bir satış uygulamasıdır. Kamu hizmetleri için Dataverse, satış, iletişim merkezi ve saha ekiplerinin tek bir müşteri kaydından çalıştığı kilit noktadır. Özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Ticari ve temiz enerji hatları için satış ajanları: Premium; Sales Qualification Agent, Sales Opportunity Agent, Sales Research Agent ve Sales Close Agent'a (önizlemede) erişim içerir. Bunlar B2B enerji sözleşmeleri ile güneş, ısı pompası veya elektrikli araç şarj cihazı satışlarına uygundur.
• Her kademede Copilot dahildir: Dahil edilen özellikler; bağlamsal içgörüler ve öneriler, fırsat ve müşteri adayı özetleri, toplantı hazırlık özetleri, e-posta özetleri ve yanıt taslakları ile doğal dilde sohbeti kapsar.
• Aynı platformda kamu hizmeti faturalaması: Itineris'in UMAX çözümleri Dynamics 365 platformu üzerinde geliştirilir ve doğal olarak entegre edilir; böylece sayaçtan tahsilata, CRM'in yanında yer alabilir. Regional Water Authority bu kurulumu kullanır (bkz. kullanım alanı 13).

WLA araçları

İş yükü otomasyonu ve kurumsal iş planlama yazılımları, faturalama ve veri işlerini daha az manuel hatayla zamanında çalıştırabilir.

IoT

IoT cihazları, sensörler ve akıllı sayaçlar şebekenin ve santrallerin nasıl çalıştığını bildirir; böylece ekipler ekipmanı sabit bir programa göre değil, durumuna göre onarabilir.

ThingWorx

ThingWorx, ekipman verileri üzerine izleme panoları, uyarılar ve uygulamalar oluşturmak için endüstriyel bir IoT platformudur. Platform Velotic tarafından satın alınmıştır.

• Kamu hizmeti ekipmanlarını doğrudan okur: Kepware, 150'den fazla sürücü ve gelişmiş eklentiden oluşan bir kütüphaneyi destekler. Bunlar, trafo merkezlerinde ve uzak terminal birimlerinde kullanılan protokoller olan DNP, IEC 61850 MMS ve IEC 60870-5-101/104 sürücülerini içerir.
• Sensör başına Anomaly tespiti: Anomaly tespiti, bir pompanın titreşimi veya bir ısı değiştiricinin sıcaklığı gibi belirli bir özellik için uyarı oluşturarak algılamayı başlatmak üzere varsayılan olarak etkindir.
• Ajanlara hazır operasyonel veri: ThingWorx AI Assistant, AI çalışma zamanı ve ajan hizmetleri ile ThingWorx hizmetlerini yapay zekanın erişebileceği araçlar olarak sunan genel kullanılabilir MCP Server.

Kamu hizmetleri için IoT vaka çalışması

Vattenfall Heat, Hollanda'da ısı santralleri, üretim birimleri ve soğuk tesisler gibi yaklaşık 1.800 ısı varlığını yönetir ve 120.000'den fazla haneye hizmet verir. Amsterdam'daki bir pilotla başlayarak bu sahaları tek bir yerden izlemek için ThingWorx ve Kepware kullandı.

• İzleme: Panolar; jeneratörler, uzak ölçüm noktaları ve transfer istasyonlarından gelen süreç verilerini gösterir ve alarmları yönetir.
• Planlama: Veriler, ekibin ısı talebini tahmin etmesine, şebeke genişletmesini planlamasına ve kurulum duruş süresini azaltmasına yardımcı olur.³²

AWS IoT Core

AWS IoT Core, sunucu çalıştırmadan cihazları AWS'ye bağlayan yönetilen bir hizmettir. Kamu hizmetleri için esas olarak akıllı sayaçlar ve sensörler için veri alma katmanıdır. Analitik ve ML diğer AWS hizmetlerinde çalışır.

• Yönetilen LoRaWAN ağ sunucusu: AWS IoT Core for LoRaWAN, düşük güçlü, uzun menzilli cihazlar için tam yönetilen bir LoRaWAN Ağ Sunucusudur. Kamu hizmetleri, kendi ağ sunucularını kurmadan veya çalıştırmadan genel veya özel LoRaWAN ağları kurabilir.
• Çok satıcılı sayaçlar için Rules Engine: Kurallar, cihaz verilerini SQL benzeri bir dil ile filtreler, dönüştürür ve çözer. Mesajlar 20'den fazla AWS ve üçüncü taraf hizmete yönlendirilebilir. Her sayaç satıcısının yükü kendi kuralı ile çözülebilir.

Kamu hizmetleri için AWS IoT Core vaka çalışması

Madrileña Red de Gas, tedarik noktalarına göre İspanya'nın üçüncü büyük gaz dağıtıcısıdır. 2030 telemetri düzenlemelerini karşılamak için farklı satıcılardan 900.000 akıllı sayacı tek bir platformda entegre etmesi gerekiyordu. Operatör Everynet ile iş birliği içinde, her sayaç üreticisi için bir IoT Core kuralı ile AWS IoT Core'un genel LoRaWAN ağlarıyla yerel entegrasyonunu kullandı. Sonuçlar şunlardır:

• %25 gerçek zamanlı izleme ve veri entegrasyonu sayesinde daha düşük operasyonel maliyetler
• %30 altyapı maliyetlerinde düşüş; çünkü LoRaWAN özel ağ geçitleri kurmayı gerektirmedi
• Performanstan ödün vermeden yönetilen 900.000'den fazla akıllı sayaç
• Sayaç okumaları, müşteri bilgileri ve hava durumu verileri tek bir raporlama sisteminde birleştirildi.³³

Azure IoT Hub

Azure IoT Hub, cihaz filolarını bağlamak, kimlik doğrulamak ve yönetmek için Microsoft'un yönetilen bulut ağ geçididir. AWS IoT Core'un doğrudan karşılığıdır. Su izleme istasyonları ve dağıtılmış sıvı seviye sensörleri gibi sabit işlevlere sahip dağıtılmış, bağımsız cihaz filolarına uygundur. Kamu hizmetlerine uygun bazı yetenekleri şunlardır:

• Sayaç ve sensörlerin çift yönlü kontrolü: IoT Hub, bağlı her cihaz için bir cihaz ikizi tutar ve buluttan cihazlarda doğrudan yöntemler çağırabilir. Kamu hizmetleri, saha ziyareti olmadan sayaç ayarlarını değiştirebilir, isteğe bağlı okuma tetikleyebilir veya bir sensörün bildirdiği durumu kontrol edebilir.
• Sıfır temaslı katılım ve uzun ömürlü güvenlik: Device Provisioning Service, cihazları X.509 sertifikaları veya Trusted Platform Module kullanarak kaydeder. IoT Hub artık cihaz sertifikalarını doğrudan yenileyebilir; böylece bağlı cihazlar zaman içinde kesinti olmadan kimlik doğrulamalı kalır.
• Verileri doğrudan analitik ve yapay zekaya yönlendirme: IoT Hub'dan gelen telemetri, görselleştirme veya yapay zeka modellemesi için Microsoft Fabric gibi analitik platformlara yönlendirilebilir.

OT ve şebeke siber güvenliği

Bu araçlar şebeke ve santral varlıklarını keşfeder, OT ağlarındaki tehditleri tespit eder ve trafo merkezlerine, pompa istasyonlarına ve enerji santrallerine uzaktan erişimi kontrol eder.

Claroty

Claroty, siber-fiziksel sistemler (CPS) koruma platformudur. Maruziyet yönetimi, ağ koruması, güvenli erişim ve tehdit tespitini kapsar; bulutta (Claroty xDome) veya şirket içinde (Claroty CTD) çalışabilir.

• Uzak sahalara güvenli satıcı ve personel erişimi: Secure Remote Access, endüstriyel ağları; üçüncü taraf satıcılar, yükleniciler ve teknisyenler dahil olmak üzere uzak kullanıcıların getirdiği risklerden korur.
• Yapay zeka odaklı risk önceliklendirme: xDome, belirli saldırı vektörlerini vurgulamak ve bunları istismar olasılığına, iş etkisine ve mevcut telafi edici kontrollere göre derecelendirmek için yapay zekayı kullanır.
• OT güvenlik çalışmaları için yapay zeka ajanı: Claroty, siber-fiziksel sistemler için geliştirilmiş bir yapay zeka güvenlik ajanı olan Claire'i piyasaya sürdü. Ayrıca yapay zeka tarafından üretilen panolar ve raporlar, bir CPS Library ve xDome için Model Context Protocol sunucusu ekledi.

Armis

Armis Centrix, bir siber maruziyet yönetim platformudur. Platform, Armis'in varlık verilerini ServiceNow'un biletleme ve iyileştirme iş akışlarına bağlayan ServiceNow tarafından satın alınmıştır.

• IT ve OT genelinde tek görünüm: IT, OT, IoT cihazları, tıbbi ekipman, kod ve bulut ortamları genelindeki bağlı varlıkları keşfeder ve izler.
• Tam OT maruziyet yaşam döngüsü: OT/IoT Security için Armis Centrix, yapay zeka odaklı Armis Asset Intelligence Engine'i kullanır ve OT, ICS ve bina yönetim ortamlarındaki tüm maruziyet yönetimi yaşam döngüsünü kapsar.

Dragos

Dragos Platformu yalnızca OT ortamları için geliştirilmiştir. OT varlık görünürlüğü, tehdit tespiti, güvenlik açığı yönetimi, araştırma ve müdahaleyi birleştirir.

• OT'ye özel tehdit istihbaratı: WorldView tehdit istihbaratı yalnızca OT için geliştirilmiştir. Dragos, 26+ OT'ye özel tehdit grubunu izler; böylece tespitler kamu hizmetlerini hedef alan bilinen saldırganlarla ilişkilendirilir.
• Kamu hizmetleri genelinde kolektif savunma: Neighborhood Keeper, Dragos Platform kullanıcılarının anonim olarak istihbarat paylaştığı isteğe bağlı bir ağdır. Müşteriler, genellikle kamuya açıklanmadan önce yeni güvenlik açıkları veya tehdit faaliyetleri hakkında bilgi alabilir.
• Uzman tehdit avcılığı: OT Watch, uzman liderliğinde tehdit avcılığı ekler. OT Watch Complete bunu 24/7 kapsamaya genişletir ve özel bir OT güvenlik ekibi olmayan kamu hizmetlerine yardımcı olur.
• OT uzmanlığına dayalı yapay zeka: EmberAI, Dragos Intelligence Fabric üzerine inşa edilmiştir ve on yıllık OT siber güvenlik uzmanlığından yararlanır.
• Düzenleyici uyum: Dragos ayrıca ağ izlemesini, yeni dahili ağ güvenliği izleme gerekliliği olan NERC CIP-015 uyumluluğunu destekleyecek şekilde konumlandırır.

ML algoritmaları ve yapay zeka

ML platformları; bilgisayar görüşü (varlık denetimi), tahmine dayalı analitik (arıza, talep), NLP (müşteri soruları), üretken yapay zeka ve ajansal yapay zeka için modeller oluşturur, dağıtır ve izler.

Veri altyapısı ve bulut platformları

Veri platformları; Akıllı şebeke, müşteri ve hava durumu verilerini birleştirir; böylece yapay zeka modelleri tek tutarlı bir kaynaktan eğitilir. Akış platformları, kesinti tespiti ve RAG tabanlı asistanlar için canlı veri ekler. Modeller ancak girdileri kadar iyi olduğundan, veri kalitesi kontrolleri bu katmanda yer almalıdır.

Kamu hizmetleri için veri altyapısı vaka çalışması

AusNet Services, Avustralya'nın Victoria eyaletinde 1.5 milyon müşteri için elektrik ve gaz şebekeleri işletir. Verileri ayrı ambarlarda tutuluyordu; bu nedenle arızalar meydana gelmeden önce varlık durumunu değerlendiremiyordu. AusNet, verilerini Azure üzerindeki Databricks'e taşıdı ve makine öğrenimi için kullandı. Sonuçlar:

• Veri platformu maliyetleri %50 düştü.
• Veri işleme 3x daha hızlı hale geldi.
• Üç varlık sınıfında öngörücü bakım riski ve maliyeti azalttı; AusNet şimdi bunu tüm varlıklarına genişletiyor.³⁴

Merkezi olmayan enerji yönetimi

Akıllı şebeke çözümleri; ADMS, DERMS ve EMS gibi sistemler enerji akışını dengeler, çatı güneşi, piller ve elektrikli araçları entegre eder ve üretim ile depolamayı optimize eder. Dijital ikizler, değişiklikler yayına alınmadan önce farklı senaryolar altında şebeke ve varlık performansını simüle eder.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Kamu hizmetlerinde yapay zekayı neden kullanmalıyız?

Elektrik talebindeki artış

Talep, kamu hizmetlerinin yeni kapasite inşa edebileceğinden daha hızlı artıyor. Daha iyi tahmin ve planlama, mevcut varlıklarla bu talebi karşılamalarına yardımcı olur.

• Elektrik talebinin 2032'ye kadar yılda %1,4 artması ve %46 kümülatif bir artışa yol açması öngörülüyor.³⁵
• ABD'de, 2030'a kadar 120 GW ek elektrik talebi bekleniyor; bunun 60 GW'ı veri merkezlerinden geliyor ve kabaca İtalya'nın 2024'teki zirve enerji kullanımına eşit.³⁶
• ABD'de, konut elektrik fiyatları 2022'den 2025'e yaklaşık %13 arttı.³⁷
• Yapay zeka odaklı planlama, saha verimliliğini 25–%30 artırabilir.³⁵

Kamu hizmetlerinde yatırım fırsatları

Kamu hizmetleri şebeke yükseltmelerine büyük harcamalar yapmak üzere; yapay zeka bu paranın nereye gideceğine karar vermeye yardımcı oluyor.

• ABD elektrik şirketlerinin, yaşlanan altyapıyı iyileştirmek ve şebeke kapasitesini artırmak için 2025 ile 2029 arasında $1,1 trilyon yatırım yapması bekleniyor.³⁸
• ML tabanlı varlık sağlığı analizi, kamu hizmetlerinin sermayenin %80'ine kadarını yeniden tahsis etmesine olanak tanır.³⁵

Varlık sağlığı verileri aynı zamanda nereye yatırım yapılmaması gerektiğini de gösterir; bu da inşaat maliyetleri artarken aşırı yatırımın önlenmesine yardımcı olur.

Veri merkezi talep artışı

Veri merkezleri şebekeye büyük yeni yükler ekliyor:

• Veri merkezi elektrik talebi 2030'a kadar iki katına çıkabilir; yüksek büyüme senaryosunda 2032'ye kadar %131 artış bekleniyor.³⁵
• Tek başına yapay zeka projeleri artık büyük bir şehir kadar güce ihtiyaç duyuyor. Örneğin, OpenAI ve Nvidia'nın yakın zamandaki 10-gigawatt'lık veri merkezi ortaklığı, yaz zirvesi kullanımında New York City'nin elektrik eşdeğerini gerektiriyor.³⁶
• Yenilenebilir projeler şu anda şebeke bağlantısı bekleyen tüm yeni kapasitenin %90'ından fazlasını oluşturuyor.³⁶
• Yapay zeka, fosil ve yenilenebilir üretim varlıklarının ısı oranını veya verimini %2–%5 artırdı.³⁵

AI utilities zorlukları

• Veri gizliliği: Akıllı sayaç verileri insanların ne zaman evde olduğunu ve hangi cihazları kullandığını gösterir; bu nedenle bu veriler üzerinde model eğitmek gizlilik ve rıza sorunları doğurur.
• Yapay zeka önyargısı: Dolandırıcılığı işaretleyen veya bağlantı kesintilerini önceliklendiren modeller bazı müşteri gruplarına adil olmayan şekilde davranabilir; bu nedenle bu kararların insan incelemesine ihtiyacı vardır.
• Eski sistem entegrasyonu: Şebekeler genellikle onlarca yıllık SCADA, OT ve faturalama sistemleri üzerinde çalışır. Yapay zeka modellerini bu altyapıya bağlamak, bir kamu hizmeti yapay zeka projesindeki çoğu zaman en büyük maliyet ve gecikmedir.
• Düzenleyici ve uyumluluk kısıtları: Kamu hizmetleri tarife düzenlemesine tabidir. Yeni yapay zeka odaklı yatırımlar, dinamik fiyatlandırma ve otomatik kararlar kamu hizmeti komisyonlarını, açıklanabilirlik ve denetim gerekliliklerini karşılamalıdır. Bu, düzenlemeye tabi olmayan sektörlere göre dağıtımı yavaşlatır. Yapay zeka uyumluluğu hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Modeller ancak arkasındaki sayaç, sensör ve varlık verileri kadar iyidir. Seyrek, tutarsız veya kötü etiketlenmiş geçmiş veriler, tahmin ve öngörücü bakım doğruluğunu sınırlar. Yapay zeka veri kalitesi zorlukları ve çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Siber güvenlik ve genişleyen saldırı yüzeyi: Daha fazla varlığın bağlanması (IoT sensörleri, akıllı sayaçlar, uç cihazlar) ve kontrol eylemlerinin otomatikleştirilmesi maruziyeti artırır. Yapay zeka sistemleri, veri zehirleme veya model manipülasyonunun hedefi olabilir.

Diğer yapay zeka riskleri ve zorluklarını keşfedin.

AI utilities vaka çalışmaları

Daha fazla bilgi

Diğer sektörlerde yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin:

• Üretim Yapay Zeka Çözümleri ve Araçları
• İzlenecek Endüstriyel Yapay Zeka Ajanları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{AI Utilities: En İyi 25 Kullanım Alanı & 48 Vaka Çalışması}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-utilities}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 28 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

20262025

1. 13 Tem

   İki kullanım alanı eklendi: yapay zeka destekli elektrikli araç şarjı ve orman yangını tespiti.

2. 23 Haz

   AI utilities için Google anahtar kelime arama grafiği olan Şekil 1 kaldırıldı.

3. 5 Mar

   Akıllı evlerin enerji merkezleri olarak kullanılması bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

Referans Linkleri

1.

Duke Energy develops pioneering methane-emissions monitoring platform on Microsoft Azure with Accenture and Avanade | Microsoft Customer Stories

2.

Predicting energy usage to personalize products and services | Databricks

3.

AI-Driven Approaches for Optimizing Power Consumption: A Comprehensive Survey

4.

Machine learning can boost the value of wind energy — Google DeepMind

5.

AcegasApsAmga leverages Siemens’ Gridscale X to build digital twin of Trieste’s energy grid | Press | Company | Siemens

6.

Modernizing Serbia's grid: EDS case study- Schneider Electric Blog

7.

Culture, energy and climate sustainability, and smart home technologies: A mixed methods comparison of four countries

8.

https://na.itron.com/documents/d/asset-library-120736/1020128cs-01-smud-n2g-ev-awareness-case-study

9.

ChargeScape’s EV Virtual Power Plant ensures summertime grid reliability | Utility Dive

10.

How VPPs turned grid strain into grid strength in 2025 - EnergyHub

11.

Smart Solutions for Grid Optimization: Harnessing EV Intelligence for Smarter Load Management

12.

How AI Robots Help Reduce the Cost of Waste Sorting in MRFs - Recycleye

Recycleye

13.

Smart waste management: A paradigm shift enabled by artificial intelligence

14.

Kando in Action: Phoenix Water Partnership Featured in Innovate PHX - Kando

15.

How new AI technology is helping detect and prevent wildfires | Scientific American

Scientific American

16.

Exelon Uses Synthetic Data Generation of Grid Infrastructure to Automate Drone Inspection | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

17.

Regional Water Authority taps into transformation and automation with Dynamics 365 | Microsoft Customer Stories

18.

ENGIE lights the way in energy service with Agentforce’s instant answers. | Salesforce

19.

How Arlo, our AI assistant, is helping our humans help you | Octopus Energy

Octopus Energy

20.

Xylem Kendall x Motive [Customer Video]

Motive

21.

Object Detection AI for Unauthorized Access Detection on Critical Infrastructure

iFactory

22.

Microsoft highlights innovation in power and utilities | The Microsoft Cloud Blog

Microsoft Cloud Blog

23.

TDC NET and Ericsson certification from TMF of L4 Autonomy

Ericsson

24.

Nokia and stc Group optimize network with AI-powered MantaRay Cognitive SON solution in Saudi Arabia

Nokia

25.

Nokia and AWS showcase industry-first agentic AI-powered network slicing with du and Orange #MWC26

Nokia

26.

Optus and Ericsson trial AI to boost 5G downlink performance

Ericsson

27.

Success story | Ukrtelecom | Creatio

28.

Sureserve Modernizes National Home Services with Creatio | Creatio

29.

E.ON UK powers transition to renewable energy with Dynamics 365 | Microsoft Customer Stories

30.

RunMyJobs Success Stories: 3 Utilities Driving Automation ROI

31.

Microsoft Power Platform & Copilot Studio Stories - Microsoft Power Platform Blog %

Microsoft Power Platform Blog

32.

https://novotek.com/fi/wp-content/uploads/sites/6/Ratkaisut_ja_Tuotteet/ThingWorx/Vattenfall-Case-Study-ThingWorx-Novotek.pdf

33.

Success Case | Madrileña Red de Gas: Smart Metering IoT Multi-Vendor Platform

34.

Customer Story: Ausnet Services – Databricks

35.

4 Utility Stocks to Play the AI Data Center Boom | Morningstar

36.

Utilities are grappling with how much AI data center power demand is real

CNBC

37.

Today in Energy - U.S. Energy Information Administration (EIA)

38.

Strengthening America’s Energy Infrastructure to Increase Reliability & Lower Costs

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder