Tüketim analitiği ve kayıp-kaçak tespiti

Öne çıkanlar

Başlarken Luminos Enerji'i ne yıpratıyordu?

Kayıp-kaçak tespiti büyük ölçüde ihbara ve deneyime bağlıydı. Saha ekibi gittiği noktaların ancak %14'ünde anlamlı bulgu yapabiliyordu.

Üç adımda sahaya taşıdığımız yaklaşım

1. 01

   Sayaç sinyal analizi

   Saat bazlı tüketim profilleri mevsim ve bölge normalleri üzerinden normalleştirildi; anomali skoru üretildi.

2. 02

   Coğrafi korelasyon

   Bina, işyeri tipi, abone tarihi gibi dış veri setleriyle eşleştirme yapıldı. Yalancı pozitifler bu aşamada elendi.

3. 03

   Saha kuyruğu

   Saha ekibinin kuyruk uygulaması kuruldu; skor yüksek noktalar önceliklendi, dönüşler kuyruğa geri beslendi.

Sahaya inen çözüm

Saat bazlı tüketim verisini anomali skoruna çeviren, saha ekibinin elindeki kuyruğa düşen, dönüş verisiyle kendini eğiten bir sistem.

Ölçülmüş sonuçlar

• 01Saha tespit başarısı %14'ten %55'e çıktı.
• 02Pilot bölgede kayıp-kaçak oranı %22 azaldı.
• 03Günlük işlenen sayaç sinyali 4.2 milyona ulaştı.
• 04Yalancı pozitif bildirim %68 azaldı.
• 05Saha gezi maliyeti km başına %23 azaldı.

Müşteri görüşü

Ekranlar ve akışlar

Sık sorulanlar

Luminos Enerji ile hangi problem üzerinde çalışıldı?

Kayıp-kaçak tespiti büyük ölçüde ihbara ve deneyime bağlıydı. Saha ekibi gittiği noktaların ancak %14'ünde anlamlı bulgu yapabiliyordu.

Çözüm nasıl inşa edildi?

Saat bazlı tüketim verisini anomali skoruna çeviren, saha ekibinin elindeki kuyruğa düşen, dönüş verisiyle kendini eğiten bir sistem.

Hangi ölçülebilir sonuçlar elde edildi?

Saha tespit başarısı %14'ten %55'e çıktı. Pilot bölgede kayıp-kaçak oranı %22 azaldı. Günlük işlenen sayaç sinyali 4.2 milyona ulaştı. Yalancı pozitif bildirim %68 azaldı. Saha gezi maliyeti km başına %23 azaldı.

Projede hangi teknolojiler kullanıldı?

Kullanılan teknoloji yığını: Python, ClickHouse, dbt, Airflow, Mapbox.

Proje ne kadar sürdü?

Uçtan uca 26 haftada, 9 kişilik bir ekiple tamamlandı.