Tekoäly tuo lisäpotkua teolliseen tuotantoon monin eri tavoin. Se toimii päätöksenteon tukena, auttaa optimoimaan prosesseja ja tukee ennakoivaa kunnossapitoa. Lisäksi se mahdollistaa liiketoiminnan kehittämisen ja jopa kokonaan uusia liiketoimintamalleja. Avaamme tässä blogissa käytännön näkökulmia siihen, miten tekoälyä voidaan hyödyntää teollisen tuotannon kehittämisessä.
Yksi tekoälyn merkittävimmistä eduista teollisessa tuotannossa on sen kyky toimia päätöksenteon tukena ja auttaa fokusoitumaan menneisyyden sijaan yhä enemmän tulevaisuuteen. Tämä kehitysaskel perustuu tekoälyn kykyyn analysoida suuria tietomääriä ja tarjota kerättyyn tietoon perustuvia ennusteita ja suosituksia. Esimerkiksi kysyntä- ja materiaalitarve-ennusteita voidaan hyödyntää erityisesti monimutkaisissa tuotantoprosesseissa, joissa on otettava huomioon lukuisia muuttujia ja tekijöitä.
Jo tällä hetkellä monessa yrityksessä kerätään dataa valtavia määriä eri järjestelmiin, mutta osa tiedosta jää hyödyntämättä sopivan käsittelytavan puuttuessa. Tekoäly on kätevyytensä ja monipuolisuutensa takia mainio keino hyödyntää kerättyä mutta käyttämättä jäänyttä dataa. Se ei ainoastaan prosessoi tietoa vaan myös tunnistaa siitä kuvioita ja trendejä, joita ihmissilmä ei erota. Tekoäly auttaa hyödyntämään dataa ja optimoimaan tuotantoa mm. reaaliaikaisen seurannan, riskienhallinnan ja ennakoinnin kautta.
Tekoälyn voi valjastaa seuraamaan tuotantoprosessia reaaliaikaisesti, tunnistamaan mahdolliset poikkeamat tai pullonkaulat ja ilmoittamaan niistä tuotannon työntekijöille. Tämä mahdollistaa nopean reagoinnin ja mahdollisten tuotantokatkosten välttämisen. Tekoälyn avulla voidaan myös tunnistaa mahdollisia tietoturvauhkia, mikä auttaa nopeassa reagoinnissa liiketoiminnan suojaamiseksi.
Tekoälyn vahvuus tuotannonsuunnittelun ja valmistusprosessien kehittäjänä tulee erityisesti siitä, että se pystyy pureksimaan yhtäaikaisesti suuren määrän monipuolista tietoa alkaen myyntihistoriasta ja kysyntätrendeistä aina tuoterakenteisiin ja resursointiin asti.
Tekoäly voi analysoida historiallista tuotantodataa koneoppimisen avulla ja tunnistaa, mitkä tekijät vaikuttavat tuotannon suorituskykyyn. Kun dataa on kertynyt riittävästi, tekoäly auttaa yritystä tekemään parempia päätöksiä. Esimerkiksi varastonhallinnassa tekoäly voi auttaa tehostamaan varastonkiertoa, se voi oppia tuotantosuunnittelusta ja kehittyä ennakoimaan sitä yhä pidemmälle sekä muun muassa auttaa hoitamaan resurssien jakautumista kysynnän mukaan. Voit lukea aiemmasta blogistamme lisää koneoppimisen hyödyntämisestä liiketoiminnan ennusteissa.
Tuotannonsuunnittelun keskeisenä perustana hyödynnetään kysynnän ennustemalleja, joissa tekoäly voidaan valjastaa hyväksi avuksi. Ennusteiden pohjalta tehdään karkeasuunnittelua, jonka jälkeen hienosuunnittelussa optimoidaan yksittäisiä tuotantoslotteja – huomioiden myös raaka-aineiden, puolivalmisteiden ja muiden tarvittavien materiaalien saatavuus. Tekoälyllä on jo nyt paljon annettavaa muun muassa aikataulutuksessa ja tuotantoslottien optimoidussa hyödyntämisessä, ja tällä alueella kehitystä tapahtuu nyt vauhdilla myös lisää.
Tuotannon prosesseissa tekoäly taas kykenee tarkkailemaan tuotantolinjan toimintaa reaaliajassa ja tekemään välittömästi tuotantoa tehostavia säätöjä. Se pystyy optimoimaan muun muassa tuotantovaiheiden järjestystä, nopeutta ja resurssien optimaalista käyttöä, jolloin tuotantolaitos pääsee hyötymään myös hävikin minimointiin ja energiankulutukseen liittyvistä hyödyistä.
Tekoälyn vahvuus tuotannonsuunnittelun ja valmistusprosessien kehittäjänä tulee erityisesti siitä, että se pystyy pureksimaan yhtäaikaisesti suuren määrän monipuolista tietoa alkaen myyntihistoriasta ja kysyntätrendeistä aina tuoterakenteisiin ja resursointiin asti. Näiden tietojen pohjalta se osaa tuottaa parannusehdotuksia muun muassa ajan- ja resurssienkäyttöön. Tehokkaampi tuotannonsuunnittelu ja optimoidut prosessit tuovat isossa kuvassa mukanaan parempaa tuottavuutta, pienempiä kustannuksia ja parempaa laatua.
Ennakoiva kunnossapito on prosessi, jossa laitteiden ja koneiden kuntoa seurataan jatkuvasti ja jossa huoltotoimenpiteet tehdään tarpeen mukaan ennakoivasti. Tekoäly voidaan valjastaa
osaksi prosessia ja keräämään dataa laitteiden suorituskyvystä. Se voi havaita poikkeamat normaalista toiminnasta ja varoittaa huollon tarpeesta jo hyvissä ajoin ennen vikatilannetta.
Tekoäly hyödyntää laitteesta kerättyä dataa ja auttaa kuhunkin tilanteeseen sopivan ennakoivan huollon suunnittelussa. Se auttaa myös optimoimaan varaosien varastointia ja varmistamaan, että ne ovat käytettävissä juuri silloin kun niitä tarvitaan. Tämä parantaa edelleen ennakoivan kunnossapidon tehokkuutta ja auttaa vähentämään odottamattomia seisokkeja.
Tekoälyn rooli lisäarvon tuottajana ja liiketoiminnan johtamisen tukena liittyy vahvasti tekoälyn kykyyn käsitellä kerralla suuria tietomääriä, tunnistamaan kehityskulkuja ja sitä kautta ennakoimaan tulevaa. Kristallipallosta se ei vielä käy, mutta ennustemallit kehittyvät jatkuvasti ja tarkkuustasot paranevat vauhdilla.
Tekoäly tuottaakin sitä hyödyntäville organisaatioille todella arvokasta, jalostettua tietoa niiden omasta toiminnasta ja myös laajemmin koko toimialasta. Tämän tiedon avulla liiketoiminnan suuntaa ja strategiaa on helpompi suunnitella eteenpäin. Osa jalostetusta tiedosta voi olla niin arvokasta myös toimitusketjun muille osapuolille, että sen ympärille voidaan kehittää kokonaan uudenlaisia tietotuotteita, palveluja ja liiketoimintamalleja. Edelläkävijät käyvät tässäkin edellä jo nyt.
Tekoälyllä tarkoitetaan koneen kykyä käyttää perinteisesti ihmisen älyyn liitettyjä taitoja, kuten päättelyä, oppimista, suunnittelemista tai luomista. Tekoälyn ansiosta tekniset järjestelmät voivat havainnoida ympäristöään, käsitellä havaintojaan ja ratkaista ongelmia saavuttaakseen tietyn päämäärän. Tekoälyjärjestelmät kykenevät muokkaamaan käytöstään tiettyyn pisteeseen asti työskentelemällä itsenäisesti ja analysoimalla aiempien toimien vaikutuksia.
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa kone oppii toistuvista tapahtumista ilman että ihminen erikseen opettaa sitä. Tavoitteena on saada ohjelmisto toimimaan entistä paremmin pohjatietojen ja mahdollisen käyttäjän toiminnan perusteella. Koneoppimisessa ohjelmistolle ei ole välttämättä määritetty toimintamenetelmää eli algoritmia jokaista tilannetta varten, vaan kone oppii pääsemään haluttuun lopputulokseen itsenäisesti.
Syväoppiminen on joukko tekoälymenetelmiä. Sen tavoitteena on luoda algoritmien avulla keinotekoisiin hermoihin perustuva neuroverkko, joka pystyy ratkaisemaan sille annetut ongelmat. Syväoppimista käytetään erityisesti sellaisten ongelmien ratkaisemiseen, joissa perinteinen ongelmanratkaisu vaatisi erittäin monimutkaisia sääntöjä.
* Lähteinä on hyödynnetty Euroopan parlamentin verkkosivuja, Tietoviikko-lehteä ja Wikipediaa.
Tekoäly tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia tuotannon tehostamiseen. Se voi toimia päätöksenteon tukena, optimoida prosesseja, tukea ennakoivaa kunnossapitoa ja avata kokonaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia.
Mietitäänkö organisaatiossanne, kuinka tekoälyn voisi ottaa mukaan tukemaan päivittäistä työtä, ja miten asiassa pääsee alkuun? Ota yhteyttä Pinjan osaaviin asiantuntijoihin ja hanki nykytilanteeseenne sopivat kehitysehdotukset. Tekoälyn mahdollistamaa lisätehoa ei kannata jäädä seuraamaan sivusta.
Tekoälyllä ja koneoppimisella tehoja toimitusketjuun, tuotantoon ja lisää aikaa vastuullisiin innovaatioihin
Koneoppiminen parantaa merkittävästi liiketoiminnan ennusteiden tarkkuutta
Fresh Servant hyödyntää kasvavassa liiketoiminnassaan yhä enemmän koneoppimisen avulla tuotettuja myyntiennusteita
Mitä valmistavassa teollisuudessa pitää tietää DevSecOps-toimintamallista? Poimi neljä tärppiä omaan organisaatioon