Elektrik dağıtımında yapay zeka dönemi

Dicle Elektrik, sektördeki yenilikçi yaklaşımını yapay zeka teknolojileriyle birleştiriyor. 2024 yılının ilk yarısında gerçekleştirilen projelerle, aydınlatma ve trafo arızaları nokta atışı tespit edilerek maliyetler düşürüldü.
Elektrik dağıtım sektöründe Ar-Ge çalışmalarıyla öne çıkan Dicle Elektrik, kurduğu yapay zeka birimi ile enerji verimliliğini artıran ve operasyonel mükemmeliyete olanak tanıyan projelere imza atıyor. Dicle Elektrik; özellikle enerji kayıplarının önüne geçen ve çalışma saatlerinde tasarruf sağlayan bu projelerle, elektrik dağıtım sektöründe teknolojiyi en efektif kullanan şirketler arasında yer alarak katma değer sağlıyor.
Dicle Elektrik bünyesinde faaliyet gösteren yapay zeka birimi, veri altyapısının kurulması ve bakımı, analitik modellerin geliştirilmesi, yapay zeka uygulamaları, veri güvenliği ve gizliliği, iş süreçlerinin iyileştirilmesi, eğitim ve yenilikçi teknolojilerin takibi gibi konularda önemli başarılar elde etti. Bu kapsamda dikkat çeken projeler arasında ‘Aydınlatma Arıza Tespit Sistemi’ öne çıkıyor. Sistem, gündüz yanan aydınlatmaları tespit ederek enerji kayıplarının önüne geçiyor. ‘Trafo Arıza Tespit Sistemi’ ise trafolardaki aşırı yüklenmeleri engelleyerek vatandaşların cihazlarının zarar görmesinin önüne geçiyor.

Veri sızıntıları tespit ediliyor
Konuyla ilgili açıklamalarda bulunan Dicle Elektrik Genel Müdürü Yaşar Arvas, yapay zeka sayesinde operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırdıklarını ifade etti. Arvas, “Yapay zeka teknolojileriyle müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmayı hedefledik. Maliyetlerimizi düşürdük ve manuel olarak yürütülen süreçleri otonom hale getirdik. Bu alandaki çalışmalarımızla aydınlatma tahakkukunu artırarak şirketimizin kar marjını artırırken veri sızıntılarının da önüne geçtik. Sahadaki çalışma arkadaşlarımızın emeklerini daha verimli hale getirirken standartların dışında iş yapan arkadaşlarımızın ise tespitini daha kolay yapar hale geldik” dedi.
Arvas, veri toplama süreçlerini de tamamen otomatik hale getirdiklerini belirterek, “Sahada aktif olarak hizmet verdiğimiz 2,4 milyon aboneden yaklaşık olarak yarısı, OSOS’dan (Otomatik Sayaç Okuma Sistemi) yararlanıyor. Bu sayede enerji altyapısındaki anormal durumları hemen tespit ediyor, gerekli müdahaleye hızlı başlamak amacıyla akıllı sensörler ve veri analitiği yazılımlarını kullanıyoruz. Bu sistemle arıza süreleri kısaltırken enerji kayıplarını da önemli ölçüde azaltıyoruz. Yine bu sayede düzenli ödeme alışkanlığına sahip abonelerin nicel olarak arttırılmasını da hedefliyoruz” ifadelerine yer verdi.

Genç yetenekler yapay zeka uzmanı oluyor
Dicle Elektrik’in genç mühendis ve teknoloji uzmanlarına çeşitli fırsatlar sunarak potansiyellerini geliştirmelerine yardımcı olduklarını da kaydeden Arvas, “Yapay zeka destekli projelerde genç profesyonellerin aktif rol almasına önem veriyoruz. Dicle Üniversitesi ile yaptığımız iş birliği neticesinde, son 2 yılda birimimizde 4 genç yetenek arkadaş yapay zeka uzmanı olarak çalışmaya başladı. Enerji altyapısının yönetimi ve veri analizi gibi alanlarda yer alan genç yetenekler, yenilikçi yaklaşımlarıyla hedeflerimize katkı sağlıyor. Uyguladığımız bu stratejiyle genç profesyonellerin enerjinin geleceğinde söz sahibi olmasını sağlıyoruz” diye konuştu.
Yapay zeka teknolojilerini hukuki veri analizinde de kullanan Dicle Elektrik, ‘Dava Değerlerinin PDF Üzerinden Okutulması’ projesiyle büyük bir verimlilik sağladı. Yaklaşık 42 bin dosyanın işlenmesi sonucunda toplam bin 50 saatlik iş yükü kazanıldı ve her bir personel için 175 saatlik zaman tasarrufu elde edildi. Şirket ayrıca dava kazanma ve kaybetme olasılıklarını yapay zeka ile analiz ederek stratejik karar alma süreçlerini de güçlendirdi. ‘İç Kontrol Sayaç ve Mühür Tespiti’ projesiyle ise saha personelinin gücü daha verimli kullanıldı. Böylelikle ofis personelinin iş yükü yüzde 50 oranında azaltıldı.
Diğer yandan ‘Kesme Açma Fotoğraf Kontrolü’ projesiyle manuel inceleme gereksinimi büyük ölçüde azaltılarak, aylık ortalama 40 bin fotoğrafın yerine 4 bin fotoğrafın dijital olarak incelenmesi sağlandı. Bu dönüşümle birlikte kesme işlemlerinin kalitesinde yüzde 98 oranında bir artış elde edildi.