3 tapaa hyödyntää tekoälyä teollisuudessa
Mietitkö, miten tekoäly voisi tuoda todellista arvoa teollisessa ympäristössä? Tässä artikkelissa esittelemme kolme konkreettista käyttökohdetta teollisen tekoälyn hyödyntämiseen.
Aiheena:
1. KÄYTTÖKOHDE
Ennakoiva kunnossapito
Ennakoiva kunnossapito auttaa tunnistamaan laiteviat jo ennen kuin niistä syntyy ongelmia. Historiatietojen analysointi auttaa koneoppimismalleja löytämään varhaisia merkkejä epätavallisesta toiminnasta – kuten poikkeuksellisia trendejä ja muita poikkeamia.
Kun malli on opetettu, se voidaan ajaa joko edgellä tai keskitetysti (riippuen toteutuksesta). Tulokset voidaan integroida SCADA-järjestelmään jolloin ne voivat laukaista hälytyksiä, antaa kuntoarvioita (health scores) ja tukea kunnossapidon suunnittelua reaaliajassa.
Mitä tarvitset päästäksesi alkuun:
- Aikasarjatietoja (time-series data) kriittisten laitteiden sensoreista
- Historian-järjestelmän datan keräämiseen ja jäsentämiseen
(esim. Proficy Historian) - Koneoppimis- ja analytiikkatyökalun mallien rakentamiseen ja käyttöönottoon
(esim. Proficy CSense) - Integraation SCADA- ja HMI-järjestelmään tulosten visualisointiin ja hälytysten luomiseen
(esim. Proficy iFIX)
2. KÄYTTÖKOHDE
Energian käytön optimointi
Tekoälypohjainen energian optimointi pienentää energiankulutusta ilman, että prosessien tehokkuus heikkenisi. Reaaliaikainen sensoridata kerätään ja mallinnetaan, jotta malli oppii prosessien käyttäytymisen.
Tekoälymalli ennustaa parhaat ohjaustoimet (esimerkiksi asetusarvojen säädöt) olemassa olevien olosuhteiden ja järjestelmärajoitteiden pohjalta. Suositukset välitetään SCADA-järjestelmään, joka taas toteuttaa muutokset ohjauslaitteissa. Prosessi toimii jatkuvana säätösilmukkana, joka hienosäätää asetuksia kohti optimaalista toimintaa.
Opetettu malli voidaan ajaa joko edgellä tai keskitetysti. Sen tuottamat tulokset voidaan viedä suoraan SCADAan, jolloin voidaan luoda hälytyksiä, arvioida laitteiden kuntoa tai tukea kunnossapidon suunnittelua reaaliaikaisesti.
Mitä tarvitset:
- Reaaliaikaista dataa energiamittareista ja prosessisensoreista
- Historian-järjestelmän datan keräämiseen ja jäsentämiseen
(esim. Proficy Historian) - Tekoäly- tai optimointimallin ohjausasetusten suositteluun
(esim. Proficy CSense) - SCADA-järjestelmän asetusten toteuttamiseen ja suorituskyvyn seurantaan
(esim. Proficy iFIX)
3. KÄYTTÖKOHDE
Tekoälyn tukema prosessianalyysi MCP:n avulla
Tässä esimerkissä hyödynnetään MCP-palvelinta (Model Context Protocol). Palvelin kerää ja rikastaa tehdasdataa siten, että tekoälyagentit pystyvät hyödyntämään sitä tehokkaasti.
Tekoälyagentti käyttää reaaliaikaista prosessidataa, historiatietoa ja mallinnettuja riippuvuuksia. Näiden avulla se pystyy arvioimaan tehtaan nykytilaa, tekemään havaintoja ja antamaan selkeitä suosituksia ohjaustoimenpiteiksi. Havainnot voidaan näyttää joko operaattoreille tai siirtää SCADA-järjestelmään toteutettavaksi.
Agentti toimii käytännössä kuin älykäs apuri: se yhdistää dataa eri lähteistä, tekee päätelmiä ja antaa konkreettisia toimenpidesuosituksia – nostaen tekoälyn ja ihmisen yhteistyön uudelle tasolle.
Mitä tarvitset:
- Sensori- ja ohjausdataa
- Historian-järjestelmä
(esim. Proficy Historian) - MCP-palvelin
(esim. HighByte Intelligence Hub) - LLM/tekoälyagentti
(esim. LangChain GPT tai Azure OpenAI) - SCADA-järjestelmä
(esim. Proficy iFIX) - Mahdollinen lisävaruste: Käyttöliittymä chat-ominaisuudella
Asiantuntija: Cameron Bolt, Product Specialist Process Optimization, Novotek Benelux
Haluatteko hyödyntää tekoälyä toiminnassanne?
Ota yhteyttä asiantuntijoihimme!
