Oikein valituilla tekoälytyökaluilla on saavutettavissa merkittäviä hyötyjä teollisuudessa niin tuotannonohjaus- ja -suunnittelujärjestelmissä kuin myynnin suunnittelussa ja ennustamisessakin. Tämä blogi syntyikin tarpeesta kuvata, mitä yritysten on syytä ottaa huomioon tekoälykehitystä suunniteltaessa ja missä kohdin tekoäly tehostaa ja optimoi tuotannonsuunnittelua.
Haluttu tavoitetila AI-projektissa on suunnittelun lähtökohta
Ensimmäinen askel tekoälyn hyödyntämisessä on pohtia ja määrittää, mitä liiketoiminnan kannalta oleellisia tavoitteita AI-sovellusten avulla halutaan saavuttaa, tai mitä ongelmia sen avulla halutaan ratkaista. Kun tämä päämäärä on kirkastettu, seuraavat askeleet valitaan tukemaan valittua tavoitetta.
Tekoälykehitystyöhön lähdettäessä perustan on oltava kunnossa: tarkastelun kohteena olevalta liiketoiminta-alueelta pitää olla kerättynä riittävä määrä tarkoituksenmukaista dataa, ja siihen liittyvien tuotannon prosessien pitää olla mallinnettuna. Vaikka näissä asioissa olisi vielä selkeitäkin puutteita, se ei estä projektin käynnistämistä. Prosessien kartoitus ja tiedonkeruu voidaan mainiosti tehdä teköälyprojektin alkuvaiheessa – samalla tulee tarkasteltua ydinprosesseja uudelta kantilta, ja tiedonkeruun fokus saadaan kohdistettua niin, että se tukee parhaalla tavalla bisneskriittisten tekoälysovellusten käyttöönottoa.
Mikäli organisaatiossa on samanaikaisesti käynnissä muita liiketoiminnan kehityshankkeita, esimerkiksi tuotannon tehostamiseen tähtäävä lean-projekti, voidaan näiden samanaikaisella toteutuksella saavuttaa synergiaetua. Samalla projekteille asetettuja tavoitteita ja toimintatapoja päästään tarkastelemaan eri näkökulmista, mikä voi osoittautua hyvinkin hedelmälliseksi.
Laadukkaalla datalla on arvoa
Tiedonkeruussa on keskeistä määrittää, mitä tietoa kerätään ja minne se tallennetaan hyödynnettäväksi. Vaikka tiedonkeruussa määrällä ja historiadatalla on väliä, myös laadullinen aspekti on ratkaiseva. Tietoa ei kerätä keräämisen ilosta, vaan tavoitteena on kerryttää aineistoa, joka palvelee halutun tavoitteen saavuttamisessa. Jotta kerätystä datasta saadaan paras mahdollinen hyöty, on huolehdittava, että tieto tallennetaan tietovarastoon, jossa on sopivat mallit tiedon harmonisointiin ja validointiin.
Ilman tietovarastoa päästään myös liikkeelle, mutta tällöin datamäärä tulee täydentää ja validoida ja tähän on syytä varata aikaa ja resursseja. Viimeistään koneoppimismallien jatkuva ylläpito ja kehittäminen vaativat tiedon käsittelyä tietovarastossa, joten kivuttomammin projekti on mahdollista toteuttaa, jos tietovarasto otetaan käyttöön heti AI-projektin alussa.
Tekoälyn hyödyt valmistuksen optimoinnissa
Tekoälyratkaisuilla voidaan saavuttaa tuotannonsuunnittelussa ja optimoinnissa esimerkiksi seuraavia hyötyjä:
- Kysynnän ennustaminen tarkentuu
- Varaston optimointi tehostuu
- Hävikki pienenee
- Toimitusvarmuus paranee
- Hiljaisen tiedon haltuunotto tehostuu
- Rutiinitehtäviin menee vähemmän aikaa.
Sovellusalueet, joihin tekoälyn suurimmat hyödyt valmistuksen optimoinnissa tällä hetkellä liittyvät, ovat kysynnän ennustaminen ja tuotannon optimointi. Tekoälyllä voidaan kartoittaa ja huomioida kaikki kysynnän vaihteluihin vaikuttavat tapahtumat ja trendit, jolloin kysynnän ennustamisesta tulee tarkempaa. Kun myyntiennusteiden tarkkuus paranee ja ne kattavat pidemmän ajanjakson, voidaan tuotantoerät optimoida tarkemmin ja samalla pienentää hävikkiä. Näin myös varaston optimointi tehostuu.
Esimerkki tekoälyn käytöstä elintarvikealalla
Pinja toteutti elintarvikealan asiakkaalle tekoälyä hyödyntävän projektin, jossa entistä tarkempi kysynnän ennustaminen ja automaattinen varaston optimointi auttoivat pienentämään hävikkiä noin 30 % samalla, kun toimitusvarmuus pysyi ennallaan.
Automaattinen tuotannon suunnittelu myyntiennusteiden pohjalta on erityisen kriittistä elintarvikealalla, jossa päiväysmerkittyjen tuotteiden hävikki realisoituu muita aloja nopeammin.
Tekoälyn avulla isojen datamassojen käsittely nopeutuu ja vie vähemmän henkilöresursseja. Samalla automaattinen tuotannonsuunnittelu karsii inhimillisiä virheitä. Tuotantosuunnittelijan ei esimerkiksi tarvitse itse laatia tuotantosuunnitelmia, vaan hän voi tarkistaa tekoälyn valmiiksi kokoamat suunnitelmat. Myös tuotannon laadunvarmistus paranee, kun jokainen erä suunnitellaan tekoälyn avulla samalla tarkkuudella tuotevolyymistä riippumatta.
Tekoälyn avulla saadaan lisäksi koottua yhteen kaikki tuotannonsuunnittelua koskeva organisaation hiljainen tieto. Uusien työntekijöiden perehdytys tehtäviinsä käy nopeammin, kun tekoäly huolehtii järjestelmätasolla siitä, että kaikki käytettävissä oleva tieto on hyödynnettävissä tuotannollisten päätösten taustalla. Tämä on erityisen tärkeää aloilla, joilla työntekijävaihtuvuus on suuri.
Osaava kumppani tien kartoittajana
Kun yritys etsii kumppania tekoälytoteutuksiin, on tärkeää valita toimija, joka tekoäly- ja koneoppimisteknologioiden lisäksi tuntee syvällisesti myös asiakkaan liiketoiminnan ja ymmärtää, millaisia haasteita ja mahdollisuuksia tekoälyllä voi asiakkaan järjestelmäympäristössä olla.
Kumppanin tehtävänä on käyttää kertynyttä kokemustaan bisneskriittisten järjestelmien toimittamisesta asiakkaidensa hyväksi, samoin kuin ymmärrystä tuotannon prosesseista ja tuotannollisen datan keräämisestä eri teollisuudenaloilla. Onnistunut tekoälyprojekti lähtee siitä, että kartoitetaan yhdessä, missä asiakkaan prosesseissa ja toiminnoissa tekoälysovelluksilla on eniten potentiaalia. Tavoitteena on integroida tekoäly osaksi tuotannonohjausjärjestelmiä niin, että se tuottaa asiakkaalle konkreettisia ja mitattavia liiketoimintahyötyjä.
Lue lisää:
Tekoäly ja koneoppiminen
Tekoälyn mahdollisuudet teollisessa ympäristössä
Mitä on tuotannon optimointi ja mitä sillä voi saavuttaa
Milloin excel ei riitä tuotannonsuunnittelun työkaluksi
Tuotannonsuunnittelujärjestelmän ostajan opas
iPES by Pinja tuotannonsuunnittelujärjestelmä
