Tuotannossa optimointi on ratkaisevan tärkeää kaikille liiketoiminnan osa-alueille: maksimoimalla tuottavuus ja valvomalla tinkimätöntä laadunvalvontaa sekä minimoimalla kustannukset ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvät riskit varmistaen samalla sujuvat ja keskeytymättömät valmistusprosessit. Näissä menestyäkseen ja säilyttääkseen kilpailukykynsä valmistajat käyttävät automaatiota ja muita innovatiivisia valmistusratkaisuja. Tekoälyä (AI) voidaan käyttää molempien voimaannuttamiseen, minkä vuoksi yhä useammat yritykset käyttävät tekoälyä valmistuksessa.

Tässä kattavassa oppaassa kerrotaan tekoälyn käytännön käyttötapauksista, haasteista ja hyödyistä sekä siitä, miten tekoälyä voi alkaa käyttää valmistuksessa.

Miksi yritykset käyttävät tekoälyä valmistuksessa?

Vaikka tekoälyä voidaan käyttää lähes kaikilla elämän ja työn osa-alueilla, tekoäly ja valmistus ovat erityisen yhteensopivia tärkeän jaetun elementin, datan, ansiosta. Valmistajat tuottavat ja omistavat valtavia määriä dataa, mukaan lukien koneen suorituskyky, logistiikka, prosessit ja ulkoiset tiedot; tekoälyteknologiat vaativat dataa koneoppimisalgoritmien kouluttamiseksi ja tarkan tulostuksen antamiseksi kullekin yritykselle. Tämä tarkoittaa, että tekoäly voi auttaa valmistavia yrityksiä hyödyntämään jäsenneltyä ja rakenteetonta dataa. Miten tekoälyä siis käytetään valmistuksessa?

Tekoälyn monipuolisuus on yksi syy siihen, että sillä on niin valtava rooli yritysmaailmassa: eri toimialojen johtajat löytävät lukemattomia käyttötarkoituksia tekoälyyn, eikä valmistus ole poikkeus. Se auttaa virtaviivaistamaan valmistusprosesseja, maksimoimaan tehokkuuden, vähentämään virheitä, parantamaan tuotteiden laatua, voimaannuttamaan työntekijöitä, tukemaan toiminnan erinomaisuutta ja lopulta saamaan kilpailuetua.

Tekoälyn käyttö valmistuksessa: Esimerkkejä ja käyttötapauksia

Tekoälyn käyttötapaukset teollisuudessa ovat hyvin erilaisia, ja niitä voidaan soveltaa eri valmistusmuodoissa: teollisuus- ja autoteollisuuden suurivolyymisesta tai räätälöitävästä tuotteiden valmistuksesta kemian ja energian jatkuvaan prosessituotantoon tai lääke- ja elintarviketuotannon eräprosesseihin.

Joten sen sijaan, että yritettäisiin laatia kattava luettelo kaikista tekoälyn käyttötapauksista, puretaan joitakin keskeisiä sovelluksia:

Ennakoiva kunnossapito ja AI-avusteinen laadunvalvonta

Tietokonenäön, valmistusprosesseja valvovien kameroiden ja seurantalaitteiden sekä kehittyneeseen analytiikkaan käytettävien tekoälymallien ansiosta tekoäly voi:

• Auttaa ennustamaan tarvittavia laitteistojen ja laitteiden kunnossapitoa, minkä ansiosta työntekijät voivat välttää ongelmia sen sijaan, että he reagoisivat reaktiivisesti, kun ne ilmenevät (siksi sitä kutsutaan "ennakoivaksi kunnossapidoksi").
• Tunnista poikkeamat ja laadunvalvontaongelmat nopeammin ja käynnistä automaattisesti hälytykset tai ryhdy määrättyihin toimenpiteisiin virheiden estämiseksi.
• Ennakoi laitteiden mahdolliset viat digitaalisten kaksosten avulla
• Optimoi kunnossapitoprosessit alentaaksesi kustannuksia ja pidentääksesi laitteen käyttöikää
• Auttaa silmämääräisessä tarkastuksessa ja laadunvalvonnan automaatiossa

Mikä on digitaalinen kaksonen?

Valmistuksessa digitaalinen kaksonen on fyysisen tuotteen, laitteen tai koneen virtuaalinen esitys. Digitaalinen kaksonen simuloi reaaliaikaista dataa sensoreista ja muista valvontalaitteista, jotka seuraavat fyysisen resurssin tilaa ja suorituskykyä digitaalisessa ympäristössä. Tämä virtuaalinen malli voi auttaa optimoimaan laitteiston tuottavuuden ja ennustamaan mahdollisia ongelmia, kuten laitevikoja, minkä vuoksi digitaaliset kaksoset toimivat hyvin ennakoivassa kunnossapidossa.

Toimitusketjun hallinnan ja koneoppimisen algoritmit

Koneoppimisalgoritmit voivat analysoida suuria määriä toimitusketjun tietoja ja tunnistaa malleja, joiden avulla tekoäly voi:

• Tarjoa reaaliaikaisia tietoja kysynnän ennustamisen ja varastonohjauksen parantamiseksi
• Merkitse mahdolliset riskit ja toimitusketjun häiriöt ajoissa, mikä auttaa valmistajia lieventämään riskejä tekemällä tarvittavat muutokset nopeasti
• Auta arvioimaan toimittajien laatua ja luotettavuutta
• Tunnista mahdollisuudet pienentää käytettyjen materiaalien ja toimitusten ekologista jalanjälkeä
• Optimoi varastonhallinta ja logistiikka ja vähennä joutokäyntiaikaa

Tietopohjainen prosessin optimointi

Tehtaan lattian antureiden suorituskykyä ja reaaliaikaista dataa analysoimalla tekoälyteknologioilla voidaan tunnistaa olemassa olevien valmistusprosessien ja laiteasettelun parannuskohteita, joiden avulla yritykset voivat:

• Tunnistaa pullonkauloja ja tehottomuutta ja saada parannussuosituksia
• Valvo ja analysoi resurssien käyttöä sekä vuokraus- ja tuotantomalleja, jotta voit pienentää hiilijalanjälkeä ja säästää energiaa
• Optimoi resurssikohdistus, jotta voit parantaa tuotosta ja vähentää kustannuksia ja seisokkiaikaa

Tehtävien ja prosessien automatisointi

Monet innovatiiviset valmistusratkaisut on suunniteltu automatisoimaan toistuvia valmistustehtäviä, ja tästäkin tekoäly voi olla avuksi. Tekoäly voi:

• Säästä aikaa hallintoprosesseissa ja paranna tuottavuutta automatisoimalla rutiinitehtäviä
• Vapauta työntekijät keskittymään strategisempiin ja pätevyysriippuvaisempiin toimintoihin ottamalla vastaan työvaltaisia tehtäviä
• Optimoi resurssien käyttö muokkaamalla tuotantoa automaattisesti vastauksena kysynnän vaihteluihin

Tuotekehitys ja räätälöinti

Tekoäly voi analysoida sekä sisäisiä että ulkoisia tietoja, jotka sisältävät markkinatrendejä, myyntitietoja ja asiakkaiden mieltymyksiä. Näiden ja nopeiden prototyyppiominaisuuksien ansiosta tekoäly voi:

• Auta kehittämään tai räätälöimään tuotteita vastaamaan asiakkaiden tarpeita ja makuja
• Nopeuta kehitystä luomalla ja arvioimalla nopeasti suunnitteluiterointeja, jotka perustuvat syöttöparametreihin ja rajoituksiin
• Suorita virtuaalitestaus optimaalisen tuotteen suorituskyvyn varmistamiseksi simuloimalla erilaisia olosuhteita, joiden avulla valmistajat voivat korjata mahdolliset suunnitteluvirheet jo ennen fyysisten prototyyppien valmistusta

Työntekijöiden vaikutusmahdollisuudet

Tekoälyn käyttö valmistuksessa voi hyödyttää myös valmistajan työntekijöitä:

• Tekoäly voi valvoa ja analysoida antureista saatuja tietoja työturvallisuuden parantamiseksi tunnistamalla mahdolliset vaarat ja hälyttämällä työntekijöitä ryhtymään asianmukaisiin toimiin
• Tekoälyavusteinen oppiminen voi auttaa työntekijöitä hankkimaan uusia taitoja mukautumaan työtehtävien ja teknologioiden muutoksiin
• Tekoälyä hyödyntävä visuaalinen tarkastus auttaa laadunvalvonnan asiantuntijoita havaitsemaan ongelmia ja tuotantopuutteita, mikä vähentää vastuunkantoa ja inhimillisten virheiden mahdollisuutta
• Tekoäly voi tarjota työntekijöille tietoja ja suosituksia, jotka auttavat tekemään dataan perustuvia päätöksiä – esimerkiksi tuotannonsuunnittelusta ja ennusteista
• Generatiivisen tekoälyn kehityksen vuoksi monet tekoälyteknologiat tukevat nyt keskustelukykyjä, minkä ansiosta eri tasoiset tekniset taidot voivat hyötyä tekoälyn käytöstä valmistuksessa (tekoälykopterit, kuten Joule, ovat hyvä esimerkki).

Tekoälyn hyödyt teollisuudessa

Tekoälyn käytön kolme keskeistä etua teollisuudessa ovat se, että se toimii tuottavuuden, tehokkuuden ja toiminnan erinomaisuuden katalysaattorina. Toisin sanoen tekoälyllä valmistajat voivat tehdä enemmän, paremmin ja vähemmän ajassa. Pelkästään tämä mahdollisuus tekee tekoälystä kannattavaa yrityksille, jotka valmistavat tavaroita, erityisesti teolliseen valmistukseen erikoistuneille yrityksille. Edellä kuvatuista käyttötapauksista käy kuitenkin ilmi, että tekoälyn sisällyttämisestä älykkääseen tehdasstrategiaan on vielä enemmän hyötyä:

Parempi tuotteen laatu

AI-avusteinen laadunvalvonta auttaa valmistajia vähentämään virheellisten tuotteiden määrää ja antaa reaaliaikaista palautetta juurisyiden analysointia varten, kun taas nopea prototyypin käyttö helpottaa suunnitteluvirheiden havaitsemista tuotekehitysprosessin alkuvaiheessa.

Parannettu päätöksenteko

Tarjoamalla datasta johdettuja tietoja ja edistynyttä analytiikkaa tekoäly auttaa ihmisiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä nopeammin ja luottavaisemmin, mikä helpottaa heidän elämäänsä ja viime kädessä johtaa parempiin liiketoimintatuloksiin.

Älykäs valmistus ja tuottavuus

Tekoälyavusteisen automaation ja optimoinnin ansiosta valmistajat voivat käyttää resursseja ja aikaa tehokkaammin. Tämä älykäs valmistustapa puolestaan nostaa tuottavuutta, jolloin yritykset voivat tuottaa tavaroita nopeammin laadusta tinkimättä.

Kustannusten vähennys

Tekoäly voi parantaa kustannustehokkuutta muutakin kuin pelkän automaation avulla. Digitaalinen kaksosteknologia ja tekoälyyn perustuva ennakoiva kunnossapito voivat pidentää laitteiden käyttöikää, mikä tarkoittaa säästöjä pitkällä aikavälillä – samoin kuin energian, ajan, veden ja muiden resurssien säästäminen. Sama pätee optimoituun toimitusketjun hallintaan: AI-avusteinen data-analyysi auttaa tekemään kysynnän suunnittelusta ja varastonhallinnasta kustannustehokkaampaa ja riskinsietokykyisempää.

Ympäristön kestävä kehitys

Tekoälyyn optimoidun resurssien, logistiikan ja varastojen hallinnan avulla valmistajat voivat vähentää energia- ja materiaalijätettä pienentäen ekologista jalanjälkeä. Nämä myönteiset ympäristövaikutukset ovat tärkeitä kestävän valmistuksen kannalta.

Tekoälyn nykytila ja tulevaisuus valmistusteollisuudessa

Kun otetaan huomioon tekoälyn mahdolliset hyödyt valmistuksessa, ei ole vaikea ymmärtää, miksi valmistajat ovat kiinnostuneita siitä. Tekoälyn varsinaisessa käyttöönotossa on kuitenkin vielä parantamisen varaa. Esimerkiksi kaikkien valmistajien tekoälystrategioita ei ole yhdistetty liiketoiminnan tavoitteisiin, vaan niitä tuetaan mittaamalla menestystä ERP:n avulla.

ERP on olennainen osa innovatiivisia tuotantoratkaisuja, joten valmistajien on varmistettava nykyisen IT-ympäristönsä ja ERP-portfolionsa yhteensopivuus ja synergia – niiden tekoälyominaisuuksien kanssa, joita he haluavat hyödyntää. Adoptioviiveestä huolimatta toimiala ottanee kuitenkin jatkossakin mukaan tekoälyn käytön.

Kaksi tekijää on lähentynyt, jotta tekoälyn käyttö teollisuudessa olisi kannattavampaa kuin koskaan aikaisemmin, mikä antaa meille aihetta ajatella, että tämä trendi on tullut jäädäkseen:

Älykkäät tehdasprosessit tuottavat arvokasta dataa

Kameroiden, antureiden ja muiden valmistusprosesseja seuraavien tekniikoiden käytön yleistyminen 24/7, joka alkoi älykkään tehtaan ja toimialan 4.0 aloitteista, antaa valmistajille mahdollisuuden syöttää tekoälyyn valtavia määriä dataa reaaliajassa. Tämä auttaa maksimoimaan tiedon tuottajille koituvan hyödyn ja tukee tiettyjä tekoälyn käyttötapauksia. Itse asiassa jotkin tekoälyn keskeisistä sovelluksista valmistuksessa, kuten ennakoiva kunnossapito, digitaalisen kaksosen teknologia ja AI-avusteinen visuaalinen tarkastus, ovat mahdottomia ilman tätä dataa. Lisäksi kun valmistajat yhdistävät tämän valtavan määrän tietoja tiettyihin liiketoimintatavoitteisiin käytettyyn tekoälyyn, valmistajat voivat lisätä asiakasarvoa ja antaa työntekijöille mahdollisuuden hankkia kokemusta ja taitoja nopeammin, mikä vähentää lahjakkuuspulaa.

Keskustelutekoäly parantaa tekoälyn käytettävyyttä

Samaan aikaan koneoppimisen viimeaikaisten edistysaskelten (kuten generatiivisen tekoälyn läpimurtojen) ansiosta keskustelullinen tekoäly on nyt todellisuutta. Mitä se tarkoittaa? Se tarkoittaa, että ihmiset voivat kommunikoida – ja työskennellä – tekoälyn kanssa käyttäen luonnollista kieltä koodin sijaan. Tämä on tärkeää, koska tekoäly on työntekijöiden käytettävissä teknisen pätevyyden eri tasoilla: kaikki yrityksessä, toiminnoista ja toimitusketjun hallinnasta tehtaan lattiaan, voivat käyttää tekoälytyökaluja ollakseen tehokkaampia ja tuottavampia. Tämä nostaa eksponentiaalisesti tekoälyn arvoa inhimillisen potentiaalin ja operatiivisen tehokkuuden katalysaattorina.

Tekoälyn käyttöönotto teollisuudessa: Haasteet ja huolenaiheet

Hyödyistä huolimatta jotkut yritykset ovat edelleen huolissaan tekoälyn käyttöönotosta valmistusprosesseissa, esimerkiksi:

Puutteita osaavasta työvoimasta

AI-avusteisten ominaisuuksien toteuttamiseksi ja käyttämiseksi yritykset tarvitsevat osaajia, joilla on oikeat taidot. Tekoäly voi onneksi olla osa ratkaisua.

• Tekoäly voi auttaa palkkaamaan ihmisiä, joilla on oikeat taidot
• Nykyiset työntekijät voivat hankkia uusia taitoja tekoälyä tukevilla HR-ratkaisuilla, kuten oppimis- ja kehitysohjelmistoilla
• Avustavat tekniikat voivat auttaa parantamaan työntekijöiden turvallisuutta tehtaalla antamalla ohjeita ja auttamalla valmistajia valvomaan tarvittavia vaatimustenmukaisuus- ja turvallisuusmenettelyjä.
• Generatiivisen tekoälyn avulla tekoälyavustajat ja kopilotit ymmärtävät luonnollisen kielen kehotteet, minkä ansiosta kaikkien työntekijöiden, ei vain IT-henkilöstön, on helpompi käyttää tekoälyominaisuuksia, jotka auttavat – esimerkiksi määrittämään monimutkaisia ratkaisuja asiakkaille tarvitsematta vuosien kokemusta
• Monet ohjelmistotoimittajat integroivat tekoälyn tarjoamiinsa liiketoimintaratkaisuihin. Esimerkiksi SAP upotti tekoälyn useisiin kerroksiin ratkaisuissamme, joten esimerkiksi SAP Cloud ERP -portfoliota käyttävillä asiakkailla on jo pääsy tekoälyominaisuuksiin.

Tekoälyn turvallisuus, turvallisuus ja vastuullinen käyttö

Kuten monissa innovatiivisissa valmistusratkaisuissa, tekoälyn käyttö vaatii säätelyä ja kaiteita, erityisesti siksi, että tekoäly käsittelee mahdollisesti arkaluonteista dataa. Tämän ongelman ratkaisemisessa on kaksi tärkeää vaihetta.

Ensinnäkin valmistajien olisi asetettava etusijalle eettisten ja vastuullisten tekoälykäytäntöjen käyttöönotto ja valittava kolmannen osapuolen ohjelmistotoimittajat, jotka tekevät samoin. Toiseksi liiketoiminta- ja asiakastietojen suojaamiseksi on parasta työskennellä tekoälyratkaisujen tarjoajien kanssa, jotka ovat sitoutuneet tietojen eettiseen, läpinäkyvään, yhteensopivaan ja turvalliseen käsittelyyn. Tämä on erityisen tärkeää, kun otetaan huomioon valmistavia yrityksiä uhkaavat kyberturvallisuusriskit, sabotaasi ja IP-varkaudet.

Tässä on muutamia vihreitä lippuja, joita kannattaa etsiä valittaessa turvallisuuslähtöistä tarjoajaa:

• Tekoälyn tarjoaja ei jaa tietojasi kolmansien osapuolten kanssa tekoälymalliensa kouluttamiseksi
• Tekoälyratkaisuja kehitetään vastuullisesti ja tiukkojen standardien mukaisesti
• Tekoälytarjoaja käyttää edistyneitä tietoturvatoimenpiteitä tietojesi suojaamiseksi kaikkina aikoina
• Tekoälyn tarjoaja on sitoutunut läpinäkyvyyteen ja selittämättömyyteen

Laaja liiketoiminnan muodonmuutos monimutkaiseen kokonaisarkkitehtuuriin

Älykkääseen valmistukseen liittyy usein laajoja IT-infrastruktuureja. Useiden fuusioiden ja yrityskauppojen jälkeen monet yritykset päätyvät vanhojen järjestelmien tilkkutäkkiin. Laajamittainen tekoälyn käyttöönotto näin monimutkaisessa kokonaisarkkitehtuurissa voi tuntua haastavalta. Hyvä uutinen on, että valmistajien ei tarvitse vastata tähän haasteeseen yksin: he voivat tehdä yhteistyötä ohjelmistotoimittajan kanssa clean core -strategian ja tekoälyä tukevan kokonaisarkkitehtuurin kehittämiseksi.

Tekoälyn käytön aloittaminen tuotannossa

Samoja järkeviä vaiheita, jotka koskevat kaikkein innovatiivisimpia valmistusratkaisuja, ovat sovellettavissa tekoälyn käyttöönottoon valmistuksessa:

• Saada tietoa. Tutki tekoälyn tilaa ja ominaisuuksia, tutustu käyttötapauksiin ja katso tuloksia, joita muut ovat jo saavuttaneet.
• Arvioi hyödyt. Ota huomioon valmistusliiketoiminnan erityisluonne: mitä haasteita yritykselläsi on edessään, ja voidaanko niihin vastata tekoälyllä? Onko sinulla suuri määrä dataa, jota käytetään liian vähän? Miten tekoäly hyödyttäisi valmistusprosessejasi?
• Muotoile tavoitteet. Kuten monet työkalut, tekoäly on vaikuttavin, kun sitä käytetään määrätietoisesti ja strategisesti. Luo liiketoimintatavoitteidesi pohjalta tekoälyn käyttöönottostrategia, joka selvittää selkeästi, mitä etuja odotat saavasi ja miten.
• Tutkimuspalvelujen tarjoajat. Turvallisuuden, vaatimustenmukaisuuden ja tietosuojan on oltava käyttämiesi tekoälyratkaisujen ytimessä. Suojele itseäsi ja asiakkaitasi arvioimalla mahdolliset tekoälyn tarjoajat perusteellisesti: varmista, että heidän tietoturvakäytäntönsä ovat läpinäkyviä ja vakiomuotoisia.
• Hanki ammatillinen panos. Monet ohjelmistotoimittajat, erityisesti ERP- ja liiketoiminnan optimointitilassa, pystyvät jo nyt nopeuttamaan tekoälyä – he voivat auttaa strategioiden toteuttamisessa ja jopa tekoälyn käyttöönotossa valmistavissa yrityksissä. Jos käytät jo ERP-portfoliota, joka tukee tekoälyominaisuuksia, tekoälyn käyttöönotto yrityksessä voi olla vielä helpompaa kuin miltä näyttää. Upotetun tekoälyn avulla valmistajat voivat hyödyntää tekoälyä ilman tarvetta rakentaa, ylläpitää ja iteroida omia mallejaan.