Valmistavan teollisuuden tekoälymatka – muutoksessa on mahdollisuus

Viimeisen vuoden aikana tekoäly on noussut keskiöön valmistavan teollisuuden yritysten kehitysagendalla. Pienet ja keskisuuret sekä midcap-yritykset ovat yhä kiinnostuneempia tekoälyn mahdollisuuksista, mutta monissa yrityksissä osaaminen ja valmiudet ovat vielä kehitysvaiheessa. Tästä huolimatta tietoisuus tekoälyn potentiaalista kasvaa, erityisesti rutiinitehtävien automatisoinnin ja prosessien optimoinnin osalta. 

Perehdyimme viime vuonna syvällisesti valmistavan teollisuuden yritysten digitalisaatiotarpeisiin erillisen tutkimushankkeen puitteissa. Tutkimuksessa huomasimme, että valmistavan teollisuuden yritysten IT-budjetit ovat varsin pieniä, digimaturiteetit ovat vielä aika matalalla tasolla ja näkemys, miten tekoälyn avulla tuetaan liiketoimintaa, on puutteellinen. Viime vuoden puolella käyttötapaukset keskittyivät pääasiassa kielimallipohjaisiin kokeiluihin tukiprosesseissa. Tänä päivänä paljon rakennetaan koneoppimismalleja ydinprosesseihin, esimerkiksi tuotannonohjauksen haasteiden ratkaisuihin. Suurin tarve näyttää olevan ruohonjuuritason ratkaisuille, joissa liiketoiminnan hyödyt saadaan nopeasti realisoitua.  

Tekoäly vaatii toimiakseen hyvää dataa 

Dataa kerätään yrityksissä entistä enemmän, mutta sen hyödyntämistä ei useimmiten ole ajateltu ollenkaan. Kuitenkin tekoäly vaatii toimiakseen hyvää dataa taustalleen. Tämä on tyypillisesti suurin este – data ei välttämättä ole käyttökelpoista ja se on hajallaan eri lähteissä. 

Ensimmäinen askel tekoälyn hyödyntämisessä on datan kerääminen, jalostaminen ja analysointi. Valmistavassa teollisuudessa dataa syntyy esimerkiksi tuotantoprosesseista, koneiden sensoridatasta, toimitusketjusta ja asiakaspalautteista. Ilman laadukasta dataa tekoälymallit eivät pysty tuottamaan luotettavia ennusteita tai tietoa päätöksenteon tueksi.  

Jotta tekoäly voi tuottaa lisäarvoa, tulee yrityksen ensin varmistaa, että: 

• data on helposti saatavilla ja kerätty systemaattisesti. 

• data on rakenteellisesti yhtenäistä ja laadultaan riittävää. 

• datan tallennus ja hallinta vastaavat yrityksen tietoturva- ja tietosuojakäytäntöjä. 

• datan analysointiin on käytettävissä oikeat työkalut ja osaaminen. 

Kun nämä perusasiat ovat kunnossa, voidaan siirtyä varsinaisten koneoppimismallien kehittämiseen ja soveltamiseen. 

Tekoälyn sovelluskohteita valmistavassa teollisuudessa 

Tekoälyn tuomia hyötyjä voidaan nähdä useilla eri osa-alueilla valmistavassa teollisuudessa. On tärkeää luoda selkeä toimintamalli tekoälyn käyttöönotolle ja kehittämiselle sekä ymmärtää, miten tekoälyä voi hyödyntää liiketoiminnan kasvun vauhdittamisessa ja prosessien tehostamisessa. Seuraavassa käydään läpi muutamia keskeisimpiä sovelluskohteita, joissa koneoppiminen voi tuoda konkreettisia parannuksia tuotantoon ja liiketoimintaan. 

Laadunvalvonta ja virheiden tunnistaminen 

Tekoälyn avulla voidaan tehostaa tuotantoprosessien laadunvalvontaa analysoimalla valmistusvaiheessa syntyvää dataa. Esimerkiksi konenäköä ja syväoppimista hyödyntävät järjestelmät voivat havaita tuotteiden pintavirheitä tai mittapoikkeamia huomattavasti nopeammin ja tarkemmin kuin perinteiset menetelmät. Näin saadaan vähemmän hylkäystuotteita ja tasalaatuisempi lopputuote sekä mahdollistetaan reaaliaikainen laadunvalvonta ja nopeampi reagointi poikkeamiin. 

Toimitusketjun optimointi 

Tarkemmat kysyntäennusteet, toimitusaikojen optimointi ja parempi varastojen hallinta sekä pienemmät varastointikustannukset ovat jokaisen yrityksen kehitysagendalla. Tekoälyllä voidaan optimoida myös toimitusketjun eri vaiheita, kuten tarjousten- ja tilausten käsittelyä, varastonhallintaa ja logistiikkaa. Tekoälypohjaiset järjestelmät voivat ennustaa kysyntää ja optimoida varastotasot, mikä vähentää ylivarastointia ja toimitusviivästyksiä. 

Tuotantoprosessin tehostaminen 

Tekoäly on hyvä työkalu tuotantoprosessien tehostamisessa. Koneoppimismalleja voidaan soveltaa esimerkiksi tuotannon pullonkaulojen ja hienokuormituksen ohjauksessa sekä Koneilta ja laitteilta saatavan datan analysoinnissa ja hyödyntämisessä.  

Miten valmistava teollisuus voi aloittaa tekoälyn hyödyntämisen? 

Vaikka tekoäly tarjoaa valtavasti mahdollisuuksia, monilla PK- ja midcap-yrityksillä voi olla epäselvyyttä siitä, mistä lähteä liikkeelle. Tekoälyn käyttöönotto kannattaa tehdä vaiheittain, jotta hyödyt realisoituvat nopeasti ja riskit pysyvät hallinnassa. Aivan ensimmäiseksi yritysten hallituksissa ja johtoryhmissä on hyvä miettiä, miten tekoälyä kannattaa hyödyntää liiketoiminnan ja prosessien kehittämisessä. Syntyneen näkemyksen pohjalta kannattaa hahmottaa kokonaiskuva, eli tiekartta. Se kertoo miten tekoälyllä tuetaan yrityksen liiketoimintaa ja kasvattaa tekoälytietoisuutta esimerkiksi kouluttamalla yrityksen sisäisiä tekoälylähettiläitä. 

Vaihe 1: Etsi käyttötapaus, joka tuottaa eniten arvoa yritykselle  

Ensimmäinen askel on selvittää, missä liiketoiminnan osa-alueella tekoäly voisi tuoda eniten lisäarvoa. Kannattaa keskittyä prosesseihin, joissa on selkeitä pullonkauloja tai kehitystarpeita. 

Vaihe 2: Laita data kuntoon 

Tekoäly tarvitsee tuekseen laadukasta dataa. Yrityksen kannattaa kartoittaa, mitä dataa jo kerätään ja mitä lisädataa tarvitaan. 

Vaihe 3: Aloita pilotointi ja testaus 

Pienimuotoinen pilotointi auttaa tunnistamaan tekoälyn mahdollisuudet ja rajoitteet ilman suurta investointia. Esimerkiksi ennakoivan kunnossapidon mallia voi testata yhden tuotantolinjan yhteydessä. 

Vaihe 4: Skaalaa ja integroi laajemmin 

Kun pilotointivaiheessa on saatu onnistumisia, tekoälyn käyttöä voidaan laajentaa koko tuotantoon ja toimitusketjuun. 

Tekoälyn käyttöönotto on muutosmatka 

Tekoälyn käyttöönotto tuo mukanaan suuria muutoksia työelämään. Hyvin suunniteltu muutosjohtaminen on avainasemassa, jotta ihmiset voivat sopeutua ja hyödyntää uusia mahdollisuuksia. Tekoäly voi herättää epävarmuutta ja pelkoa työpaikkojen muutoksesta. Selkeä viestintä ja osallistaminen auttavat työntekijöitä ymmärtämään, miten tekoäly tukee heidän työtään eikä vain korvaa sitä. Tekoäly muuttaa työnkuvia, joten työntekijöiden jatkuva oppiminen on tärkeää. Muutosjohtaminen auttaa varmistamaan, että kaikki saavat tarvittavan koulutuksen ja voivat kehittää osaamistaan. 

Tekoälyä otettaessa käyttöön esihenkilöiden on kuunneltava työntekijöitä ja vastattava heidän huoliinsa. Tämä lisää luottamusta ja motivaatiota muutokseen. Tekoälyratkaisujen on oltava reiluja ja läpinäkyviä. Muutosjohtaminen auttaa varmistamaan, että työntekijät ymmärtävät, miten tekoäly toimii ja että heidän oikeuksiaan kunnioitetaan. Parhaat tulokset saavutetaan, kun tekoäly toimii ihmisten tukena eikä heidän sijastaan. Muutosjohtaminen auttaa rakentamaan toimintakulttuurin, jossa ihmiset ja teknologia toimivat yhdessä tehokkaasti. Tekoäly ei ole vain teknologinen haaste, vaan myös inhimillinen muutos. Hyvä muutosjohtaminen tekee siitä mahdollisuuden, ei uhkaa. 

Kohti älykkäämpää tuotantoa 

Tekoäly ja koneoppiminen tarjoavat valmistavalle teollisuudelle ennennäkemättömiä mahdollisuuksia prosessien tehostamiseen ja kilpailukyvyn parantamiseen. Oikein toteutettuna tekoäly voi auttaa yrityksiä parantamaan laatua, optimoimaan toimitusketjuja, vähentämään kustannuksia ja tehostamaan resurssien käyttöä. 

Koska tekoälyosaaminen on vielä monessa teollisuusyrityksessä kehittymässä, on tärkeää panostaa henkilöstön koulutukseen ja oikeiden kumppaneiden valintaan. Netumin kaltaiset asiantuntijayritykset voivat auttaa yrityksiä tekoälyn käyttöönotossa ja kehittämisessä. Netum on kehittänyt valmistavalle teollisuudelle suunnatun tarjoaman, jonka ytimessä on prosessien tehostaminen tekoälyä hyödyntäen mm. koneoppimista soveltaen. 

Nyt on oikea hetki ottaa ensimmäiset askeleet kohti tekoälyn hyödyntämistä valmistavassa teollisuudessa!

Jyrki Poikkimäki,
Johdon konsultti
jyrki.poikkimaki@netum.fi