Tekoäly teollisuudessa

Toiminnan haasteet

Tuotantoteollisuudessa pitäisi jatkuvasti parantaa laatua, alentaa kustannuksia ja lisätä tuottavuutta. Myös varastomäärien optimointi, kannattavuuden lisääminen ja kustannusparannukset edellisvuoteen nähden ovat alati esillä. Uuttamalla uudenlaisia tietoja anturiarmeijoiden ja esineiden internetin tuottamasta datasta voit siirtyä reagoinnista ennakointiin ja vähentää yllättäviä seisokkeja, hylkytavaran syntyä ja uusintatyöstön tarvetta sekä löytää uusia tulovirtoja.

Yllättävien tilanteiden hallinta on jatkuva haaste. Sellaiset perinteiset ratkaisut kuin Six Sigma, linjaraportointi ja MES-järjestelmät eivät enää tarjoa riittävästi merkityksellistä tietoa onnistuneen päätöksenteon pohjaksi. Teollisten tietojen valjastaminen uudenlaiseen käyttöön on olennaista, jotta nykyistä tietojen määrää, syntynopeutta ja moninaisuutta voidaan hallita moderneissa tehtaissa.

Mitä apua tekoälystä voi olla

Tekoälyn kehittyminen auttaa automatisoimaan monimutkaisia tehtäviä ja löytämään tiedoista hyödyllisiä signaaleja, jotka aiemmin ovat peittyneet tietojen paljouteen. Tekoäly avaa uusia mahdollisuuksia tuotantotietojen käyttöön niin laadun- ja kalustonvalvonnassa, toimitusketjussa ja varaosahuollon optimoinnissa kuin palvelun parantamisessa ja esineiden internetin taloudellisessa hyödyntämisessäkin: 

• Laatuongelmien merkkien havaitseminen ajoissa. Tekoälyn mahdollisuudet ovat paljon laajempia kuin yksinkertaisten sääntöpohjaisten järjestelmien. Ne oppivat tunnistamaan tietojen joukosta automaattisesti aina vain paremmin toistuvia malleja eli hahmoja, jotka jäisivät ihmisiltä luultavasti huomaamatta. 
• Kalliin jätteen syntymisen ja uusintatyöstön välttäminen. Kuvantunnistuksella voidaan havaita vikoja tuotantoprosessin aikana ja puuttua niihin rivakasti.
• Kehityskohteiden huomaaminen. Luonnollisen kielen käsittelyn ja muun tekstianalytiikan avulla asiakkaiden toiminnan, palvelupalautteen ja muut kirjalliset lähteet voi linkittää laatu- ja tuotantomuuttujiin ja havaita kehityskohteita.
• Tuoton parantaminen. Käyttämällä syväoppimista teollisissa prosesseissa voidaan optimoida tuotteiden kokoonpanoa ja tuotantotekniikka sekä yhdistellä esimerkiksi audio-, video- ja tekstimateriaalia uskomattoman tehokkaasti.

SASin vahvuudet

Edistyksellisen analytiikan uranuurtajana SAS tietää, että huolellisesti suunniteltu ja toteutettu analyyttinen strategia voi auttaa teollisuusyrityksiä tuotanto- ja kannattavuustavoitteiden tehokkaassa saavuttamisessa. Kyse ei ole pelkästään tekniikan toimivuudesta vaan myös siitä, miten datan avulla voidaan hallita monimutkaisuutta, vähentää riskejä, parantaa katetta ja jopa luoda uusia tulonlähteitä.

Siksi ohjelmistomme sisältävät sulautettua tekoälyä – suorituskykyisestä SAS Platform -alustasta aina tuotantoteollisuudelle räätälöityihin erikoisratkaisuihin asti. Niiden avulla tehtaissa voidaan havaita, ratkoa, ennakoida ja ennaltaehkäistä laatu- ja luotettavuusongelmia. SASin ratkaisut helpottavat eri järjestelmistä saatavien tietojen integrointia ja uuttavat datasta entistä merkityksellisimpiä tietoja tuottavuuden parantamisen pohjaksi. Ne sopivat kaikkialle, missä toiminnasta tarvitaan luotettavia tietoja – joko yksittäisten koneiden tasolla tai yrityksen laajuisesti.

Tekoälyratkaisut tuotantoteollisuuteen