Tekoälyn mahdollisuudet teollisuudelle – tehoa, tarkkuutta ja säästöjä tuotantoprosesseihin

Julkaistu 28.10.2024 | Päivitetty 29.10.2024

Tekoäly hiljalleen vakiinnuttamassa asemaansa teollisuudessa, eikä kyse ole vain teknologisesta hienoudesta – sen avulla yritykset voivat tehostaa prosessejaan, säästää aikaa ja rahaa sekä parantaa laatua. Käytännössä se tarkoittaa sitä, että monimutkaisetkin tehtävät, jotka aiemmin veivät aikaa ja hermoja, saadaan tekoälyn avulla automatisoitua sujuvasti. Digitalisaation myötä teollisuudessa syntyy valtavia datamääriä, joita tekoäly pystyy analysoimaan tehokkaasti, mahdollistaen nopean ja tarkan päätöksenteon. Tekoäly auttaa yrityksiä hyödyntämään tätä dataa paremmin, mikä voi johtaa merkittäviin säästöihin ja operatiivisen tehokkuuden parantamiseen.

Tekoäly ei ole vain teknologia, vaan strateginen väline, joka uudistaa yrityksesi toimintatavat ja avaa ovia uusiin liiketoimintamahdollisuuksiin. Tekoälyn avulla voidaan toteuttaa yritysten erityistarpeisiin skaalautuvia, kustomoituja ratkaisuja, joita emme ennen osanneet kuvitellakaan.

Tässä artikkelissa käymme läpi, kuinka tekoäly mullistaa teollisuuden ja miten me Hurjalla voimme auttaa yrityksiä hyödyntämään sen mahdollisuuksia.

Teollisuuden digitalisaatio vie kohti älykkäitä ja tehokkaampia prosesseja

Teollisuuden digitalisaation kiihtyminen on avannut valtavia mahdollisuuksia parantaa tehokkuutta, kilpailukykyä ja innovaatiota. Siirtyminen perinteisistä manuaalisista ja paperipohjaisista prosesseista digitaalisiin ratkaisuihin on jo uudistanut toimintatapoja merkittävästi. Nykyään digitaaliset alustat mahdollistavat reaaliaikaisen tiedonkeruun, analysoinnin ja päätöksenteon, tuottaen valtavia määriä dataa. Tämä data on noussut yhdeksi tärkeimmistä voimavaroista, joka auttaa yrityksiä kehittymään kohti älykkäämpiä ja tehokkaampia toimintamalleja. Aikaisemmin tuotanto ja logistiikka pyörivät usein erillisissä järjestelmissä, mutta nyt integroidut ratkaisut yhdistävät koko tuotantoketjun, varmistaen, että prosessit toimivat saumattomasti ja optimaalisesti alusta loppuun.

IoT-laitteet, pilvipalvelut ja älykkäät ohjelmistot ovat avanneet teollisuudelle uusia mahdollisuuksia prosessien hallintaan ja optimointiin. Teknologinen kehitys on luonut vahvan perustan tekoälyn käyttöönotolle, joka on seuraava askel teollisuuden digitalisaation polulla. Tekoäly pystyy hyödyntämään valtavia datamääriä ja vie optimoinnin, automaation sekä päätöksenteon täysin uudelle tasolle. Kun digitalisaation tuomat mahdollisuudet yhdistetään tekoälyyn, yritykset voivat vähentää manuaalista työtä, lisätä tarkkuutta ja nopeuttaa prosesseja entisestään – mikä puolestaan parantaa kilpailuetua nopeasti muuttuvilla markkinoilla.

Tekoäly tuo digitalisaatiolle uuden ulottuvuuden ja mahdollistaa prosessien optimoinnin aivan uudella tasolla. Tämä näkyy konkreettisina parannuksina liiketoiminnan eri osa-alueilla, kuten prosessien ja palveluiden tehostamisessa. Esimerkiksi kehittämämme Finspection App on auttanut digitalisoimaan monia tarkastuslaitoksen liiketoimintaprosesseja. Sovelluksen jatkokehityksessä hyödynnettävät tekoälyteknologiat, kuten Google Document AI ja Amazon Textract nopeuttavat tiedon käsittelyä ja vähentävät virheitä entisestään.

Mielenkiintoinen mahdollisuus on myös esimerkiksi tekoälyn integroiminen yhdistettyyn todellisuuteen, kuten vaikkapa Microsoft Dynamics 365 Guides -sovellukseen. Guides tuo reaaliaikaisia ohjeita teollisuuden työntekijöille hologrammien ja luonnollisen kielen avulla. Tämä teknologia vähentää virheitä, nopeuttaa työnkulkuja ja optimoi prosessit, samalla tuoden tekoälypohjaista päätöksenteon tukea suoraan etulinjan työntekijöille. Näin digitalisaatio ja tekoäly yhdessä tehostavat teollisuuden prosesseja, mikä näkyy parantuneena operatiivisena tehokkuutena ja liiketoiminnan tuloksina.

Tekoäly vie teollisuuden digitalisaation uudelle tasolle

Tekoäly tuo valtavia lisäetuja teollisuuden digitalisaatioon, erityisesti valmistavan teollisuuden, prosessiteollisuuden ja logistiikan alueilla. Sen kyky analysoida ja hyödyntää suuria datamääriä reaaliajassa vie optimoinnin ja automaation uudelle tasolle. Digitalisaation keräämä data ei ole enää vain passiivinen tietovarasto, vaan siitä tulee tekoälypohjaisten järjestelmien moottori, joka tunnistaa prosessien pullonkaulat, havaitsee poikkeamat ja ennustaa mahdolliset ongelmat jo ennen kuin ne ehtivät kasvaa suuriksi. Tämä mahdollistaa nopeammat, tarkemmat päätökset ja tehokkaamman, virheettömämmän tuotannon.

Esimerkiksi valmistavassa teollisuudessa tekoäly analysoi sensoridataa tuotantolinjoilta, havaitsee pienimmätkin poikkeamat ja ehdottaa tarvittavia optimointeja. Näin tuotantolinjan tuotantoseisokkeja voidaan vähentää ja tuotteen laatu paranee. Esimerkiksi Siemens on ottanut tekoälyn käyttöön ennakoivassa kunnossapidossa, jossa IoT-sensorit keräävät reaaliaikaista dataa koneiden toiminnasta ja tekoäly analysoi sen perusteella mahdolliset vikatilanteet ennen kuin ne ehtivät aiheuttaa suurempia häiriöitä.

Tekoäly ei siis pelkästään tuo tehokkuutta, vaan se mahdollistaa älykkäät ratkaisut, joilla teollisuuden prosessit saadaan optimoitua entistä pidemmälle. Tämä yhdistää digitalisaation tuomat mahdollisuudet tekoälyn edistykselliseen analytiikkaan ja päätöksentekoon, mikä luo pohjan tulevaisuuden kilpailukykyisille teollisuusratkaisuille.

Lue myös: Tekoäly liiketoiminnan uudistajana ja kilpailuedun rakentajana!

Tekoälyn soveltaminen ennakoivassa kunnossapidossa
Perinteisesti teollisuuden kunnossapito on perustunut reaktiiviseen malliin, jossa laitteita korjataan vasta, kun p*ska on niin sanotusti osunut jo tuulettimeen. Tämä johtaa tuotantokatkoksiin ja suuriin korjauskustannuksiin. Tekoälyn avulla kunnossapito voidaan muuttaa ennakoivaksi. AI-järjestelmät keräävät jatkuvasti tietoa koneiden toiminnasta ja tunnistavat poikkeamat, jotka ennakoivat tulevat viat. Tämä mahdollistaa huoltotoimenpiteiden suorittamisen optimaalisessa ajassa, mikä vähentää tuotantoseisokkeja ja niistä aiheutuvia kustannuksia.

Tekoälypohjaiset työkalut auttavat teollisuusyrityksiä jo nyt optimoimaan prosesseja ja parantamaan tuotteiden laatua. Esimerkiksi VTT:n analytiikkaratkaisut ovat tukeneet merkittäviä säästöjä ja materiaalitehokkuuden parantamista suomalaisessa selluteollisuudessa.

Caverion hyödyntää tekoälyä tuotantolaitoksissa. Heidän ratkaisunsa analysoi antureiden keräämää dataa, kuten värähtelyä ja muita mittauksia, ennakoiden mahdolliset häiriöt ennen niiden syntymistä. Tämän avulla kunnossapito on tarkasti ajoitettua, mikä vähentää turhia tuotantoseisokkeja ja parantaa tuotantotehokkuutta​.

Tuotannon optimointi tekoälyn avulla

Tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia tuotantoprosessien optimointiin ja tehokkuuden parantamiseen. Reaaliaikainen datan analysointi antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä nopeita ja tarkkoja päätöksiä, joiden avulla voidaan hienosäätää tuotannon eri vaiheita. Tekoälyn avulla voidaan vähentää virheitä, nopeuttaa tuotantoa ja optimoida resurssien käyttöä ilman, että laatu kärsii.

Esimerkiksi Fanuc on onnistuneesti hyödyntänyt tekoälyä robottihitsauksessa, parantaen tuotantolinjojen tarkkuutta ja nopeutta. Tämä mahdollistaa laadukkaampien lopputuotteiden valmistuksen ja pienentää virhemarginaaleja, mikä parantaa tuottavuutta ja kustannustehokkuutta.

Toinen konkreettinen esimerkki tekoälyn hyödyistä on Stockholm Exergin käyttämä Caverion Intelligencen Anomaly Detection -ratkaisu energiantuotannossa. Järjestelmä analysoi jatkuvasti tuhansia signaaleja ja tunnistaa poikkeavuuksia koneoppimisen avulla jo varhaisessa vaiheessa. Tämä auttaa ehkäisemään suunnittelemattomia tuotantokatkoksia ja optimoi laitoksen suorituskykyä. Ennakoivan huollon ansiosta kunnossapitotoimenpiteet voidaan ajoittaa tarkasti tuotantosuunnitelmien mukaan, mikä vähentää hätähuollon tarvetta ja maksimoi käytettävyyden.

Tekoälyn kyky analysoida dataa reaaliajassa ja tunnistaa parannuskohteita tekee siitä tehokkaan työkalun teollisuuden eri aloille. Se auttaa optimoimaan tuotantoketjun jokaisen vaiheen, mikä näkyy konkreettisina säästöinä ja parempana suorituskykynä.

Laadunvalvonta ja virheiden vähentäminen tekoälyn avulla

Laadunvalvonta on teollisuudessa kriittinen osa tuotantoa. Tekoälyllä voidaan parantaa laadunvalvontaa merkittävästi. Sen avulla voidaan analysoida tuotantoprosessin eri vaiheita ja havaita poikkeamat jo ennen kuin ne vaikuttavat lopputuotteeseen. Tämä vähentää virheellisten tuotteiden määrää ja takaa korkeamman laadun.

Bosch on hyödyntänyt tekoälyä laadunvalvonnassa, mikä mahdollistaa tuotantoprosessin poikkeamien havaitsemisen reaaliajassa. Tämä on vähentänyt takaisinvetojen riskiä ja parantanut lopputuotteiden laatua​. Tekoälypohjaiset laadunvalvontaratkaisut auttavat yrityksiä optimoimaan tuotantoprosessinsa ja varmistamaan tuotteiden korkean laadun.

Tekoäly energiatehokkuuden parantamisessa

Tekoälyä voidaan hyödyntää myös kestävän kehityksen edistämisessä. Sen avulla voidaan optimoida energiankulutusta ja vähentää teollisuuden ympäristövaikutuksia. Siemens on esimerkiksi kehittänyt tekoälyratkaisuja, joiden avulla tehtaiden energiatehokkuutta voidaan parantaa, mikä vähentää energiankulutusta ja hiilidioksidipäästöjä​.

Myös suomalaisen Gebwellin G-Power® Smart kaukolämmönjakokeskus hyödyntää tekoälyä optimoidakseen kiinteistöjen lämmitystä reaaliaikaisesti sää- ja olosuhdedatan perusteella. Tekoäly parantaa energiatehokkuutta ja säädöt mukautuvat automaattisesti, mikä estää ylilämmitystä tai alilämmitystä. Gebwell Smart Hubin kautta järjestelmä on etävalvottavissa, mikä vähentää huoltokäyntien tarvetta ja pienentää ylläpitokustannuksia. Järjestelmä oppii jatkuvasti, ja se voidaan integroida kiinteistöjen hallintajärjestelmiin sekä täydentää lisäominaisuuksilla, kuten vesimittarien etäluennalla.

Teollisuudessa kestävän kehityksen tavoitteet ovat yhä tärkeämmässä asemassa, ja tekoäly tarjoaa työkaluja näiden tavoitteiden saavuttamiseksi tehokkaammin. Energiankulutuksen optimointi ja materiaalihävikin vähentäminen ovat tekoälyn avulla mahdollisia.

Hurjalla tavoitteenamme on edistää kestävää kehitystä muun muassa luomalla asiakkaillemme ohjelmistoratkaisuja, joiden avulla voidaan vähentää energiankulutusta, optimoida resurssien käyttöä ja pienentää hiilijalanjälkeä. Tutustu vastuullisuusohjelmaamme!

Tekoäly osana yrityksen strategiaa

Tekoälyn onnistunut käyttöönotto teollisuudessa vaatii strategista suunnittelua ja strategista johtamista. Tämä johtuu siitä, että tekoälyn integrointi yrityksen olemassa oleviin järjestelmiin vaatii sekä teknologisia investointeja että organisaation sisäistä muutosta. Yrityksen johdon tulee tunnistaa, missä vaiheessa tekoäly voi tuoda suurimmat hyödyt ja mitkä toiminnot hyötyvät automaatiosta ja analytiikasta.

Hurjalla me haluamme auttaa yrityksiä hyödyntämään tekoälyä osana pitkän aikavälin strategiaa. Tarjoamme räätälöityjä ohjelmistoratkaisuja, jotka voidaan integroida osaksi yrityksen olemassa olevia järjestelmiä. Tavoitteenamme on, että asiakkaamme saavat konkreettisia hyötyjä tekoälyn käytöstä. Tekoälyn käyttöönotto vaatiikin suunnittelua, mutta sen tuomat hyödyt, kuten parantunut tehokkuus, tuotannon optimointi ja kustannussäästöt, ovat merkittäviä.

Yrityksissä tekoälyn käyttöönotto voi tapahtua asteittain, jolloin ensiksi voidaan kokeilla esimerkiksi ennakoivaa kunnossapitoa tai laadunvalvonnan optimointia. Kun tekoälyratkaisut integroidaan olemassa oleviin järjestelmiin, niiden hyötyjä voidaan laajentaa koko tuotantoketjuun. Lue lisää tekoälyn integroinnista yrityksen omiin järjestelmiin!

Tekoälyn rooli kognitiivisen kuorman vähentämisessä ja luovuuden vapauttamisessa työelämässä

Tekoälyn hyödyntäminen työprosesseissa tuo merkittäviä etuja paitsi toiminnan tehostamiseen, myös ihmisten kognitiivisen kuormituksen keventämiseen. Se virtaviivaistaa päätöksentekoa erityisesti silloin, kun käsitellään toistuvia ja tarkkuutta vaativia, mutta yksinkertaisia tehtäviä. Tämä nopeuttaa prosesseja ja vapauttaa työntekijät keskittymään monimutkaisempiin ja luovuutta sekä strategista ajattelua vaativiin tehtäviin.

On arvioitu, että moderni ihminen tekee päivittäin jopa noin 35 000 päätöstä, mikä kuluttaa aivojen resursseja, erityisesti päätöksenteossa keskeistä etuotsalohkoa. Kun aivot kuormittuvat jatkuvista pienistä päätöksistä, kuten rutiininomaisesta tietojen käsittelystä, glutamaatin kertyminen aivoihin alkaa vähentää päätöksentekokapasiteettia. Mitä enemmän päätöksiä tehdään, sitä vähemmän aivoilla on energiaa vaativien ja monimutkaisten päätösten tekemiseen.

Tekoäly mahdollistaa yksinkertaisempien, tarkkuutta vaativien tehtävien siirtämisen automaation hoidettavaksi. Tämä vapauttaa työntekijät keskittymään tehtäviin, joilla on suurempi vaikutus yrityksen menestykseen. Kun rutiininomainen päätöksenteko hoituu tekoälyn avulla, työntekijöillä on enemmän tilaa käyttää luovuuttaan ja analysointikykyään niissä haasteissa, joissa heidän asiantuntemuksensa on tärkeintä.

Lisäksi päätöksentekoväsymys, joka syntyy jatkuvasta pienistä päätöksistä aiheutuvasta aivokuormasta, voidaan vähentää tekoälyn avulla. Kun tekoäly hoitaa suuren osan näistä päätöksistä, työntekijöiden kognitiiviset resurssit säästyvät merkittävämpiin päätöksiin ja arvoa tuottaviin toimenpiteisiin.

Tekoäly ei siis ainoastaan paranna toiminnan tehokkuutta, vaan myös tukee työntekijöiden hyvinvointia ja suorituskykyä koko työpäivän ajan.

Ensiaskeleet tekoälyn hyödyntämisessä

Tekoälyyn siirtyminen myös teollisuuden alan yrityksissä voi alkaa pienistä, hallituista kokeiluista esimerkiksi tukitoimintojen alueilla automatisoimalla yksinkertaisia tehtäviä.

  • No-code- ja low-code-alustoja yhdessä tekoälyn kanssa voidaan käyttää pilottiprojekteihin, jotka eivät vaadi syvällistä ohjelmointiosaamista. Esimerkiksi laskujen käsittelyä ja sähköpostien hallintaa voidaan helpottaa näiden työkalujen avulla.
  • ChatGPT:n avulla asiakaspalvelu voi vastata asiakkaiden kysymyksiin nopeasti ja tarkasti, vapauttaen henkilöstön käsittelemään monimutkaisempia asioita.
  • Google API:a, kuten Vision API ja Natural Language API, voidaan integroida erilaisiin sovelluksiin mahdollistamaan kuvantunnistuksen ja luonnollisen kielen käsittelyn. Google Sheetsin avulla taas voidaan automatisoida taulukkolaskentaa ja yhdistää se muihin liiketoimintaprosesseihin.

Esimerkiksi näiden työkalujen avulla yritykset voivat ottaa ensiaskeleita tekoälyn hyödyntämisessä, mikä parantaa tehokkuutta ja helpottaa arkea, ilman että tarvitsee aloittaa heti suurista tekoälyprojekteista.

Tutustu myös Design Sprint -palveluumme! Hurjan Design Sprintillä voidaan konseptoida myös tekoälyratkaisut! Lue myös: Hyödynnä Business Finlandin PoC-rahoitus ja vie yrityksesi seuraavalle tasolle tekoälyn avulla!

Tekoäly teollisuuden kasvun ja tehokkuuden ajurina

Tekoälyn mahdollisuudet ovat lähes rajattomat, ja sen soveltaminen teollisuudessa tarjoaa huomattavia etuja, kuten tuotantoprosessien optimointia, kustannussäästöjä ja laadun parantamista ja meidän ihmisten kognitiivisen kuorman keventämistä. Yhteistyössä voimme kartoittaa, kuinka tekoäly voisi parhaiten palvella yrityksesi tarpeita ja tavoitteita.

Tekoäly voi tuoda ratkaisuja esimerkiksi tuotannon optimointiin, ennakoivaan kunnossapitoon tai laadunvalvonnan tehostamiseen. Reaaliaikainen datan analysointi ja tekoälyn tarjoamat ennusteet mahdollistavat resurssien tehokkaamman käytön sekä ongelmien ennakoimisen ja hallinnan. Näin päätöksenteko on entistä tarkempaa ja nopeampaa, mikä parantaa koko tuotantoketjun tehokkuutta.

Tärkeintä on tunnistaa ne osa-alueet, joissa tekoäly voi tuoda selkeää lisäarvoa ja liikkeelle voidaan lähteä myös kevyemmistä kokeiluista. Tämä auttaa kehittämään ratkaisuja, jotka parantavat toimintasi tehokkuutta ja tukee kilpailukykyä pitkällä aikavälillä.

Etsitään yhdessä juuri sinun yrityksellesi parhaiten soveltuvat tavat hyödyntää tekoälyä!

Jätä yhteydenottopyyntö