Tekoäly kunnossapidossa: näin valjastat älykkäät ratkaisut toimintasi tueksi

Tekoäly muuttaa tapaa, jolla organisaatiot toimivat, eikä kunnossapito ole poikkeus joukossa. Oletko esimerkiksi miettinyt, miten hyödyntää tekoälyä ennakoivassa kunnossapidossa ja parantaa näin laitteiden luotettavuutta sekä tehokkuutta? Tai miten oma organisaatiosi voisi ottaa askelia kohti älykkäämpiä kunnossapitokäytäntöjä?

Tässä blogikirjoituksessa tarkastelemme tekoälyä kunnossapidossa: sen tarjoamia mahdollisuuksia sekä käytännön esimerkkejä, jotka auttavat ymmärtämään tekoälyn potentiaalin kunnossapidon kontekstissa.

→ Katso tästä suoraan konkreettiset ratkaisumme tekoälyn hyödyntämiseksi kunnossapidossa

Miksi kunnossapidon haasteet vaativat innovatiivisia ratkaisuja?

Kunnossapidon hallinta kattaa laitteiden ja järjestelmien ennakoivan ja reaktiivisen kunnossapidon. Vaikka kunnossapidon tavoitteena on varmistaa laitteiden luotettavuus ja tehokkuus, liittyy siihen haasteita, jotka voivat haitata toiminnan sujuvuutta.

Yksi keskeisimmistä haasteista liittyy datan hallinnan monimutkaisuuteen. Luotettava ja ajantasainen kunnossapitodata on kunnossapito-organisaation toiminnan perusta, ja teknologian kehittyessä tuotantoprosessista kertyvän datan määrä kasvaa jatkuvasti. Esimerkiksi erilaisten mittauspisteiden lisääntyminen tuottaa tietoa, jota parhaimmillaan pystytään hyödyntämään tehokkaasti kunnossapidon suunnittelussa. Usein kasvavasta datamäärästä kuitenkin seuraa ristiriita, sillä määrältään rikkaan datan analysoiminen ja tehokas hyödyntäminen voi olla vaikeaa. Väärät tulkinnat voivat johtaa vääriin johtopäätöksiin ja toimenpiteisiin, jotka eivät ratkaise todellisia ongelmia.

Valmistavan teollisuuden prosessit ja laitteet kehittyvät myös jatkuvasti, ja niiden monimuotoisuus lisää kunnossapidon kuormitusta. Tuotantolaitoksessa käytetään useita eri laitevalmistajia ja jokaisella laitteella voi olla omat erityisvaatimuksensa huollon suhteen. Tämä vaikeuttaa standardoitua kunnossapitoprosessia ja haastaa henkilökuntaa.

Myös resurssien optimointi haastaa kunnossapidon hallintaa. Resurssien ja materiaalien tehokas käyttö on tärkeää, mutta useinkaan resurssit eivät riitä kattamaan kaikkia tarpeita. Esimerkiksi aliresurssoitu henkilöstö ei pysty reagoimaan riittävän nopeasti odottamattomiin vikoihin. Erityisen ongelmallista tämä on teollisuudenaloilla, joilla laitteiden käyttöaste on kriittinen ja missä jopa lyhyet tuotantokatkokset voivat johtaa merkittäviin taloudellisiin menetyksiin.

Voiko tekoäly kunnossapidossa auttaa ratkaisemaan haasteita?

Tekoäly kunnossapidossa tarjoaa innovatiivisia ratkaisuja kunnossapidon hallinnan haasteisiin, ja sen potentiaali parantaa tehokkuutta ja vähentää kustannuksia on merkittävä.

Yksi keskeisimmistä alueista, joilla tekoäly voi auttaa kunnossapitoa, on datan analysointi. Kunnossapidossa syntyy jatkuvasti suuria määriä dataa eri laitteista ja prosesseista, ja tekoälyn avulla tämä data voidaan analysoida tehokkaasti. Esimerkiksi koneoppimismallit voivat tunnistaa trendejä ja poikkeamia reaaliaikaisesti, mikä auttaa kunnossapitohenkilöstöä tekemään nopeita ja tietoon perustuvia päätöksiä. Kun datan analysointi on automatisoitua, organisaatio voi reagoida ongelmiin aikaisemmin ja estää laitteiden rikkoutumisen.

Tekoäly kunnossapidossa myös helpottaa päivittäistä työskentelyä. Esimerkiksi kielimallit voivat auttaa kunnossapitohenkilöstöä löytämään oikeat tiedot nopeasti sekä vähentämään inhimillisiä virheitä. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä, kun henkilöstö kohtaa monimutkaisia laitteita tai prosesseja. Tekoälyn avulla kunnossapitohenkilöstö voi keskittyä enemmän asiantuntevaan työhönsä ja vähemmän tiedon etsimiseen.

Tekoäly myös tehostaa ennakoivaa kunnossapitoa, mikä on yksi kunnossapidon tärkeimmistä tavoitteista. Ennakoivassa kunnossapidossa käytetään analytiikkaa ja historiadataa ennustamaan, milloin laitteet todennäköisesti tarvitsevat huoltoa. Tekoäly voi tarkastella aikaisempia vikatilanteita ja huoltotoimia, minkä perusteella se kykenee arvioimaan, milloin tietty laite saattaa vaatia huoltoa. Tämä vähentää yllättäviä vikoja ja huoltokatkoksia. Tämän lisäksi organisaatiot voivat optimoida resurssejaan, kun huoltotoimet voidaan suunnitella ennalta.

Kolme konkreettista esimerkkiä miten tekoäly voi tehostaa kunnossapitoa

Tarkastellaan seuraavaksi kolmea käytännön esimerkkiä tekoälyn soveltamisesta kunnossapidossa.

1. Kielimallit kunnossapidon päivittäisen työn tukena

Käyttötapaus keskittyy kielimallien (vrt. Chat GPT, Copilot) hyödyntämiseen tiedon hakemisessa ja tiivistämisessä. Ne tarjoavat välittömiä vastauksia työntekijöiden esittämiin kysymyksiin ja opastavat ja neuvovat huoltotoimissa, jakavat tietoa laitteiden toiminnasta ja auttavat dokumentaation hallinnassa.

Pääasiallisena tavoitteena on helpottaa kunnossapitojärjestelmän käyttäjien, kuten asentajien, päivittäistä työtä. Kielimallit ymmärtävät hyvin kysymyksiä ja voivat hakea ja yhdistellä tietoa suurista dokumenttimassoista, muuttaen sen helposti ymmärrettävään muotoon.

2. Tekoäly huoltojen suunnittelun apuna

Toinen konkreettinen käyttötapaus keskittyy kunnossapidon suunnitteluun. Tekoälypohjainen huoltosuunnittelu tarjoaa älykkään ratkaisun resurssien ja aikataulujen hallintaan. Sen avulla huollot voidaan aikatauluttaa optimaalisesti sekä vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta. 

Tekoälymoottori auttaa huomioimaan ja yhdistämään huoltoja ja korjauksia ottaen huomioon erilaisia muuttujia, kuten resurssit, varaosien saatavuuden ja tuotantosuunnitelmat. Työsuunnittelijan työkaluna järjestelmä aikatauluttaa huoltoja ja ehdottaa optimointivaihtoehtoja automaattisesti. Se vähentää tarvetta kerätä tietoa manuaalisesti eri lähteistä ja auttaa optimoimaan huoltojen ja tuotannon välistä vuorovaikutusta.

3. Tekoäly ennakoivan kunnossapidon kehittämisen taustalla

Kolmas käyttötapauksemme käsittelee datan määrän ja laadun haasteita ennakoivassa kunnossapidossa erityisesti monimutkaisessa tehdasympäristöissä. 

Ratkaisun ytimessä ovat koneoppiminen ja syväoppiminen, joiden avulla voidaan analysoida ja ennustaa laitteiden käyttäytymistä. Prosessissa voidaan hyödyntää tilastollisia menetelmiä, kuten värinäantureiden keskiarvojen seurantaa, ja asettaa sääntöjä varoittamaan mahdollisista ongelmista. Edistyneemmät koneoppimismenetelmät auttavat tunnistamaan hienovaraisempia muutoksia datassa ja parantamaan ongelmien tunnistettavuutta.

Toiminta tänään, tulokset huomenna – miksi vielä odottaa? 

Suosituksemme on, että aloitat tekoälyn hyödyntämisen kunnossapidossa heti. Syykin suositukseemme on selkeä: ensimmäistä kertaa historiassa  matalan kynnyksen ratkaisut ovat kaikkien saatavilla ja valmiit ratkaisut ja yksittäiset työkalut mahdollistavat nopean liikkeellelähdön. 

Novi kunnossapitojärjestelmässä tekoäly on jo ulottuvillasi. Kysy asiantuntijoiltamme, kuinka voit tuoda älykkäät ratkaisut päivittäisiin kunnossapitotoimintoihisi ja parantaa toimintasi tehokkuutta. Asiantunteva tiimimme auttaa sinua kartoittamaan tarpeesi sekä räätälöimään tekoälyratkaisut juuri oman organisaatiosi tarpeiden mukaan. 

Voit myös ladata asiantuntijamateriaalimme: Tekoälyn hyödyntäminen kunnossapidossa: käytännön esimerkkejä ja monipuolisia mahdollisuuksia!