Franciaországban a mesterséges intelligencia már a villanyóraleolvasási hibák azonosításában segít, innovatív megoldásokat kínálva a pontosabb adatrögzítés érdekében.

Az ENEDIS, Franciaország elektromos hálózatának elosztója, úgy döntött, hogy az SAP Signavio Process Mining és az SAP Business AI innovatív megoldásait alkalmazza. Ezzel a lépéssel célja, hogy automatizálja a mérőleolvasások során tapasztalt anomáliák kezelését, ezzel pedig biztosítsa a megbízható számlázást körülbelül 600 000 üzleti ügyfele számára.

A francia villamosenergia-hálózat kulcsszereplőjeként az ENEDIS az ország területének 95%-án felelős az elektromos energia elosztásáért. Ez a hatalmas felelősség több mint 30 millió háztartás és vállalkozás számára garantálja az áramellátás megbízhatóságát, minőségét, valamint a fogyasztás precíz mérését. Műszaki szakértelme és széleskörű infrastruktúrája révén az ENEDIS nemcsak az egyéni felhasználók igényeit szolgálja ki, hanem hozzájárul az üzleti szektor versenyképességének növeléséhez is.

Bár a mérőóra állások rögzítése során különféle hibák léphetnek fel, legyen szó akár manuális bejegyzésről, képbeolvasásról vagy hangfelismeréses diktálásról, sőt, még az online fogyasztási adatok rendezése során is, ezek a problémák komoly következményekkel járhatnak. Amennyiben a felhasználónak kell felfedeznie a tévedéseket, és ez hátrányos a számára a számlázás során, az reputációs kihívás elé állítja a szolgáltatót. Ha viszont a hiba a felhasználó javára válik, az a vállalat számára kedvezőtlen helyzetet teremt. Szerencsére sok esetben a hibák könnyen azonosíthatók, különösen, ha az új adatok éles eltéréseket mutatnak a korábbi fogyasztási mintákhoz képest, vagy ha más szempontból inkonzisztensnek tűnnek. A hibák korai észlelését pedig digitális eszközökkel is támogathatjuk, amelyek segítenek a mintázatok gyors észlelésében.

Az ENEDIS, az SAP és integrációs partnere, az Iliade közreműködésével új szintre emelte az üzleti ügyfeleit kiszolgáló informatikai rendszerét. A mérőóra adatokkal kapcsolatos kihívások hatékonyabb kezelése érdekében az ENEDIS úgy döntött, hogy az SAP Signavio folyamatbányászati eszközeit használja a lényeges elemzési kritériumok feltérképezésére. Ezen felül, az SAP iparági szoftverében található mesterséges intelligencia motorja számára biztosította saját adatait, hogy a legjobban kihasználhassa az intelligens elemzési lehetőségeket.

Az új rendszer bevezetésének köszönhetően napi több mint 3 000 anomália automatikus feldolgozása vált lehetővé, amely az ENEDIS számára 90%-os termelékenységnövekedést hozott.

"A folyamatbányászat és a mesterséges intelligencia megfelelő paraméterezése mellett tízszeres termelékenységnövekedést érhetünk el. Elemzéseink azt mutatják, hogy a hibás mérési adatok kezelésében a tömegesen automatizált felismerés kulcsfontosságú, ebben pedig a mesterséges intelligencia jelentős szerepet játszhat - mondta el az eredmények kapcsán Charlotte Rapinier, az ENEDIS IT-vezetője.