Bir enerji veya kamu hizmetleri şirketinde faaliyet yürütüyorsanız, baskıyı zaten biliyorsunuzdur. Şebeke altyapısı her zamankinden daha fazla zorlanıyor, yapay zeka (AI) veri merkezlerinden gelen artan talep kapasiteyi zorlarken modernizasyon programları ayak uydurmakta zorlanıyor. Çevre, Sosyal ve Yönetişim (ESG) raporlama zorunlulukları elektrik, gaz ve su şebekelerinde genişletilmesiyle düzenleyici ve karbonsuzlaştırma gereksinimleri sıkılaşıyor. Ve tüm bunların ortasında, ekipleriniz bağlantısız operasyonel ve kurumsal sistemler arasındaki verileri manuel olarak uzlaştırmaya devam ediyor.

Bu sistemler, şu anda olanlara göre hareket etmek için değil, olanları kaydetmek için tasarlandı. SAP Autonomous Enterprise'ın kapatmak için inşa edildiği boşluk budur.

Bugün Basınç Hizmetleri Şirketlerinin Karşılaştığı

Kamu hizmetleri sektörü, önceki on yıllardan farklı olarak bir baskıların yakınsamasıyla karşı karşıyadır. Enerji geçişi, dağıtılmış enerji kaynaklarının (DER) -güneş enerjisi, depolama, elektrikli araçlar (EV) - farklı bir çağ için inşa edilmiş ağlar arasında dağıtılmasını hızlandırıyor. Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi (CSRD) ve eşdeğer çerçeveler, kamu hizmetlerinin operasyonel ve finansal sistemlerdeki emisyonları aynı anda izlemesini gerektirir. Akıllı şebeke altyapısında siber güvenlik maruziyeti, modernizasyonu mümkün kılan bağlantının yanı sıra büyüyor. Ve genişleyen bir beceri boşluğu, değişimi pazarın talep ettiği hızda yürütmeyi zorlaştırıyor.

SAP tarafından yaptır ılan Oxford Economics araştır masına göre, kamu hizmetleri şirketleri niyetli yatırım yapıyor, bugün yapay zekaya ortalama 29 milyon dolar harcıyor ve ortalama %15'lik bir yatırım getirisi (ROI) bildiriyor ve liderler bunun iki yıl içinde %29'a yükselmesini bekliyor. 106 üst düzey enerji ve kamu hizmetleri liderinin katıldığı küresel bir ankete dayanan araştırma, on kişiden dokuzunun mevcut yapay zeka dağıtımlarından kaynaklanan teslimat hızını, müşteri katılımını ve inovasyonu iyileştirdiğini bildirdiğini ortaya koydu. En belirgin kazanımlar, katılımcıların% 44'ünün önemli bir iyileşme bildirdiği içgörüler ve karar vermededir.

“Özerk İşletme” Gerçekte Ne Anlama Geliyor?

Terim endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve ne anlama gelip ne anlama gelmediği konusunda kesin olmaya değer. Otonom Bir İşletme, insanları iş kararlarından uzaklaştırmakla ilgili değildir. İnsanların zamanlarını harcadıkları şeyleri değiştirmekle ilgilidir.

Büyük bir hava durumu olayı yaygın kesintileri tetiklediğinde geleneksel bir kamu hizmetleri operasyonunda neler olduğunu düşünün. Saha koordinatörleri çağrı yapılır. Müşteri hizmetleri ekipleri bunalmış durumda. Mühendisler bir sistemden geçmiş varlık kayıtlarını, ağ topolojisini diğerinden ve iş emri geçmişlerini üçüncüsünden alır. Tutarlı bir restorasyon resmi oluşturulduğunda, saatler geçti ve müşteri iletişimi zaten geride kaldı. Otonom İşletmede, yapay zeka temsilcileri olayı algılar, varlık durumu verilerini ve mürettebat kullanılabilirliğini gerçek zamanlı olarak çapraz referans verir, restorasyon sıralamasına öncelik verir, müşteri iletişimini otomatik olarak tetikler ve operasyon merkezine öneriler sunar - bunların tümü ilk manuel rapor sunulmadan önce.

SAP'nin tanımladığı gibi: insanlar yönü belirler. AI yürütür. Bu fütüristik bir kavram değil. Kurumsal yazılımın nasıl tasarlandığındaki yapısal bir değişimdir ve sayaçtan nakit, varlık performans yönetimi, şebeke planlaması, sürdürülebilirlik raporlaması, müşteri katılımı ve dağıtılmış enerji kaynağı yönetimi konularında operasyonlar yürüten kamu hizmetleri şirketleri için özel etkileri vardır.

Yardımcı Programlar Neden Agentic AI için Çok Uygun?

Kamu hizmetleri operasyonları, özünde, varlık yoğun, yoğun şekilde düzenlenmiş ve veri süreklidir. Sensörler, sayaçlar, ızgara düğümleri ve saha ekipleri, hiçbir insan ekibinin manuel olarak hareket edemeyeceği bir hacim ve hızda sinyaller üretir. Bu kombinasyon, yardımcı programları, Autonomous Enterprise'ın sağladığı sürekli, yapay zeka odaklı optimizasyon türüne özellikle uygun hale getirir.

Otonom ajanların sonuçları doğrudan nerede etkileyebileceğini düşünün:

• Varlık performansı ve öngörücü bakım: Temsilciler ekipman sinyallerini izler, arıza olasılığını tahmin eder ve bakım siparişlerini otomatik olarak tetikler; reaktif onarımdan proaktif bakıma geçer.
• Sayaçtan nakit işleme: Temsilciler, sayaç okuma, zaman serisi verileri ve faturalandırma istisnası çözümlemesini bağımsız olarak ele alarak döngü süresini kısaltır ve manuel yeniden çalışmayı azaltır.
• Kesinti ve şebeke olayı yanıtı: Temsilciler, manuel düzenleme olmadan restorasyonu koordine etmek için ağ olaylarını müşteri kayıtları, mürettebat programları ve iletişim şablonları ile bağlar.
• S@@ ürdürülebilirlik ve ESG raporlaması: Temsilciler emisyon verilerini toplar, faaliyetleri CSRD gereksinimlerine göre eşleştirir ve uyumluluk raporları hazırlar; böylece haftalar süren manuel montajı sürekli, denetlenebilir bir süreçle değiştirir.
• Müşteri katılımı ve self servis: Yapay zeka temsilcileri tüketim sorgularını, faturalandırma sorularını ve hizmet taleplerini dijital kanallar genelinde çözerek hizmet maliyetini düşürürken çözüm hızını artırır.

Bunların her biri, şebeke operatörleri ve entegre kamu hizmetleri genelinde operasyon yöneticileri, varlık yöneticileri ve sürdürülebilirlik liderleri için gerçek bir acı noktasıdır. Amaç otomasyon kendi adına değil, deneyimli insanları yüksek hacimli rutin işlerden kurtarmaktır, böylece insan yargısı gerektiren kararlara odaklanabilirler.

Bunu Önceki AI Yaklaşımlarından Farklı Kılan Nedir?

Çoğu kamu hizmeti kuruluşu zaten bir şekilde yapay zekayı, burada tahmine dayalı bir bakım modeli, orada bir talep tahmin aracı, birinci basamak müşteri sorgularını ele alan bir sohbet robotu kullanmıştır. Tutarlı hayal kırıklığı: Bu araçlar operasyonun bir köşesini iyileştirirken büyük resmi değişmeden bırakır. Silolarda optimize ederler.

SAP Autonomous Enterprise, kurumsal ölçekte dağıtım için önemli olan üç temel üzerine inşa edilmiştir:

İlk olarak, derin süreç ve endüstri bilgisi. SAP, üretim, lojistik, varlık operasyonları ve müşteri yönetimi genelinde yardımcı programlarla ilgili iş akışlarını içeren 50 yılı aşkın süreç zekasını yapay zeka katmanına kodlamıştır. Bu, temsilcilerin yalnızca verilerinizi okumadığı anlamına gelir; işletmenizin gerçekte nasıl yürüdüğü bağlamında akıl yürütürler.

İkincisi, anlamsal açıdan zengin iş verileri. Sonradan verilere bağlanmak yerine, SAP Business AI, 7,3 milyondan fazla veri alanını kapsayan süit çapında bir semantik model üzerine inşa edilmiştir. Temsilciler, bir tedarikçi kesintisi, açık bir müşteri siparişi, bir üretim programı ve bir finans pozisyonu arasındaki ilişkiyi aynı anda görebilir.

Üçüncüsü, kurumsal düzeyde yönetişim. Her AI eylemi denetlenebilir ve izlenebilir. Giderek daha katı düzenleyici ve ESG raporlama gereksinimleri altında faaliyet gösteren değirmen ürünleri şirketleri için bu isteğe bağlı değil, temeldir.

Kamu Hizmetleri Şirketlerinden Gerçek Sonuçlar

Özerk operasyonlara geçiş şimdiden devam ediyor. Kamu hizmetleri sektöründeki şirketler neyin mümkün olduğunu gösteriyor:

SA Güç Ağları (Avustralya)

Güney Avustralya'ya hizmet veren elektrik dağıtım şebekesi operatörü SA Power Networks, altyapı yönetimini ve saha operasyonlarını dönüştürmek için çeşitli SAP AI çözümleri uyguladı. Geçmiş varlık durumu verilerinin yapay zeka destekli analizini kullanarak şirket, paslanma olasılığı düşük olan elektrik direklerini belirlemede %99 başarı oranına ulaştı ve genel denetim programlarından ziyade hedefli bakım sağladı. Sonuç: aşınmış direk denetimlerinde yılda 1 milyon AUD'dan (600.000$) fazla tasarruf sağlandı ve 50 yıllık varlık geçmişi artık saha teknisyenlerinin basit bir sorgulama yoluyla erişebileceği.

Centrica Plc (Birleşik Krallık)

Centrica, 1500'den fazla uygulama ve 20 veri gölünde güç üretimini, enerji depolamayı, ticaret operasyonlarını ve milyonlarca müşteri hesabını yönetir; bağlantısız verilerin alım satım, sermaye tahsisi ve müşteri fiyatlandırması ile ilgili kararları yavaşlatabileceği bir ortam. Yönetilen bir veri temeli ve SAP Business AI ile şirket, ekiplerin tahmine dayalı tahmin, senaryo planlaması, veri modelleme ve daha iyi operasyonel karar alma işlemlerine odaklanabilmesi için manuel mutabakatı azaltıyor. Daha da önemlisi, girişim Centrica'nın işini nasıl yürüttüğünün temel bir yeniden tasarımını temsil ediyor. Beklenen değer, manuel veri toplamada günde 6.400 saatlik bir azalma, genel olarak manuel çabada 10 kat azalma ve veri birleştirme yerine yüksek değerli veri yorumlama faaliyetlerine yeniden odaklanan 800 tam zamanlı eşdeğer (FTE) içerir. Milyonlarca kaydın artık veri gölleri arasında çoğaltılması gerekmiyor.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Almanya)

İsviçre ve Almanya'yı destekleyen bir yardımcı program olan Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), SAP çözümleri üzerine bir GenAI Mail Assistant oluşturdu. Yapay zeka asistanı, gelen e-postaları aciliyet, duygu ve türe göre otomatik olarak sınıflandırır, canlı tüketim verilerini kullanarak bağlama duyarlı yanıt önerileri oluşturur ve benzer geçmiş durumları alır. Sonuçlar:

• %95 talep tahmini doğruluğu, hassas faturalandırma ve optimize edilmiş enerji tedariki sağlar
• Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıt önerileri ile 60 ila %70 daha hızlı müşteri yanıt süreleri, kullanımı dakikalardan saniyelere indirir.
• Daha net, veri odaklı tüketim içgörüleri sayesinde 44.000 hane için daha fazla şeffaflık

Nereden Başlamalı

Özerk Girişim'i pratikte değerlendiren iş liderleri için en önemli soru 'Ne kadar AI kullanmalıyız? 'değildir. “Değer zincirimizde bize en çok mal olan sinyal ve eylem arasındaki boşluk nerede?”

Bu, bir varlık durumu sinyali ile bir bakım kararı arasındaki gecikme ve bu arada biriken planlanmamış arıza süresi olabilir. Tek bir ESG raporu üretmek için gereken haftalarca manuel çalışma olabilir. Bir sayaç okuması ile doğru bir müşteri faturası arasındaki süre olabilir.

SAP Cloud ERP ve SAP Autonomous Suite, kamu hizmetleri şirketlerinin bu boşlukları tespit etmelerine ve bunları sistematik olarak ele almalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır - izole nokta çözümleriyle değil, tüm operasyon boyunca değeri birleştiren entegre bir yaklaşımla. SAP'nin kamu hizmetleri sektörüne yönelik çözümleri, tüm metre-nakit ve varlık-içgörü değer zincirini kapsar ve SAP Autonomous Suite, bu kapsamı ajans yürütme, gerçek zamanlı istihbarat ve kurumsal ölçekte yerleşik yönetişim ile genişletir.

Kamu hizmetleri sektörü her zaman karmaşık, güvenlik açısından kritik altyapıyı tam olarak kontrol edemediği koşullar altında güvenilir bir şekilde çalıştırma yeteneği ile tanımlanmıştır. Bir sonraki rekabet ve düzenleyici avantaj dalgası, aynı şeyi akıllı, özerk ve ölçekte yapabilen şirketlere aittir.