Örnek senaryolar, şeffaf süreç.

Plansız duruşlar ciddi maliyet yaratıyor. Bakım takvimi sabit, makine sağlığı verisi izole.

Sensör verisi TimescaleDB üzerinde toplanır; anomali tespiti için LSTM modeli ve üretici metadata eşleştirmesi kurulur. Tesislere paralel test ile kademeli kurulum yapılır.

Hedeflenen etki: arıza maliyetinde belirgin azalma, planlı bakım maliyeti sabit. Gerçek etki tesisin kendi duruş ve bakım verisiyle ölçülür.

Kural tabanlı eski sistemde yanlış alarm (false-positive) oranı yüksek, müşteri şikayetleri artıyor. Yeni fraud paternleri geç yakalanıyor.

Gradient boosting model + behavioral biometrics. Geçmiş veriyle eğitim, online learning ile sürekli güncelleme. Hedef: gerçek zamanlı karar (< 200ms).

Hedeflenen etki: tespit oranında artış; yanlış alarm ve buna bağlı operasyon yükünde düşüş.

Statik kategorik öneriler, düşük dönüşüm oranı. Mobil uygulama içinde kişiselleştirme yok.

Collaborative filtering + content-based hybrid model. ChatNomi sohbet asistanı ürün önerisi yapabilir. A/B test ile kademeli geçiş.

Hedeflenen etki: sepet değeri ve dönüşüm oranında artış; etki A/B test ile ölçülür.

Yakıt maliyeti hızla artıyor, rota planlaması manuel. Müşteri SLA gecikmeleri sık.

Vehicle routing problem (VRP) çözücü + trafik API'lerinin gerçek zamanlı entegrasyonu. Şoför mobil uygulaması ile anlık güncelleme.

Hedeflenen etki: teslimat verimliliğinde artış, yakıt maliyetinde düşüş, SLA uyumunda iyileşme.

Bekleme süreleri uzun, randevuya gelmeme (no-show) oranı yüksek. Triyaj manuel ve tutarsız.

AI triyaj asistanı (form bazlı, hekim onayı zorunlu) + no-show tahmin modeli ile overbooking. Çok lokasyonlu kurulum.

Hedeflenen etki: bekleme süresinde ve no-show oranında düşüş; triyaj hekim onayıyla tutarlı hâle gelir.

Herkese aynı müfredat; düşük tamamlama, yüksek tekrar oranı.

Knowledge tracing model (DKT) + adaptive content sequencing. Öğretmen dashboard'una önerme paneli. Mobil ve web paralel.

Hedeflenen etki: öğrenme başarısı ve tamamlama oranında artış, tekrar oranında düşüş.