Fabrikalar İçin Ai Enerji Tüketimi Anomali Tespiti ve Tasarruf Aksiyonları

Veri kaynakları:
– SCADA/IoT sayaç verileri
– Vardiya ve üretim planı
– Bakım kayıtları (CMMS)

Entegrasyonlar:
– SCADA/OPC-UA gateway
– CMMS (SAP PM/Maximo vb.)
– Power BI / Looker

Önerilen iş akışı (MVP):
– Sayaç/SCADA verisini topla (hat/makine bazında)
– Normal tüketim profillerini öğren (vardiya/ürün/operasyon)
– Anomali tespit et ve kök neden hipotezi üret
– Aksiyon öner: ekipman kontrol listesi, bakım çağrısı, süreç düzeltme
– Onaylanan aksiyonları iş emrine çevir (CMMS)
– Aylık tasarruf raporu ve ROI hesapla

Ürün içinde kalite kontrol için iki katman önerilir: (1) kural tabanlı doğrulama (zorunlu alan, format, hassas ifade filtresi) ve (2) çıktı değerlendirme (tutarlılık, eksik alan, öneri puanı). Bu sayede ekip içi standart oluşur ve hatalı otomasyon riski düşer.

Rekabet avantajı (moat) önerileri:
– Hat/makine bazlı açıklanabilir anomali tespiti
– Aksiyonların tasarruf etkisini ölçen ROI modeli
– Sektöre göre hazır kontrol listeleri

Fiyatlandırma ve paketleme:
– Tesis başı abonelik
– Makine/hat sayısına göre katmanlı fiyat
– Kurumsal: on‑prem kurulum opsiyonu

Operasyonel riskler ve azaltma yöntemleri:
– Veri kalitesi → sensör validasyonu ve eksik veri impute
– Yanlış alarmlar → eşik adaptasyonu ve feedback
– Operasyonel değişkenlik → ürün/hat etiketleme zorunlu

Ürün yol haritası (6–12 ay):
– Karbon ayak izi raporu
– Kestirimci bakım ile birleşik model
– Enerji satın alma optimizasyonu (tarife analizi)

Aşağıdaki tüketim serisinde anomali var mı? Varsa olası nedenleri ve aksiyonları yaz. Veri: {timeseries}