Checklist: Onko teollisuusdata valmis tekoälyä varten?
Gartner on nimennyt tekoälyn vuoden 2025 tärkeimmäksi strategiseksi teknologiaksi. Päästäkseen hyödyntämään tekoälyn tuomaa potentiaalia on kysyttävä yksi tärkeä kysymys: Onko teollisuusdata valmis tekoälyä varten?
Martin Paczona (Head of Industrial Data Science), käy läpi keskeiset asiat, jotka on huomioitava teollisen datan valmistelussa tekoälyä varten, sekä käytännön toimenpiteitä, joilla tuotettu arvo voidaan maksimoida.
Miksi tekoäly tarvitsee korkealaatuista teollista dataa?
Aloitetaan perusteista! Tekoälymallit toimivat parhaiten silloin, kun niillä on käytössään rakenteellista, puhdasta ja kontekstualisoitua dataa. Heikkolaatuinen data voi johtaa moniin ongelmiin, kuten vääristyneisiin malleihin, virheellisiin ennusteisiin, ja tulkintoihin sekä rajoitettuun käyttöön.
Laadukkaan datan hyödyt:
- Tarkkuus ja luotettavuus: Tekoälyalgoritmit toimivat parhaiten, kun niille syötetty data on valmista, yhtenäistä ja eheää.
- Tehokas päätöksenteko: Hyvin jäsennellyn datan avulla tekoäly pystyy tuottamaan reaaliaikaista tietoa, joka taas osaltaan tukee älykkäämpiä päätöksiä ja prosessien automaatiota.
- Yhteensopivuus eri järjestelmien välillä: Tekoälyn suorituskyky paranee merkittävästi, kun se käsittelee yhtenäistettyä dataa IoT-antureilta, toiminnanohjausjärjestelmistä ja tuotantotietokannoista.
Checklist: Onko teollisuusdata tekoälyvalmis?
1. Datan keruu
- Keräättekö oikeaa dataa sopivin väliajoin IoT-antureista, tuotantolaitteista ja ERP-järjestelmistä?
- Onko kerätty data jäsenneltyä ja standardoitua?
- Onko datankeruu skaalautuvaa?
2. Datan varastointi
- Onko data on tallennettu keskitetysti?
- Onnistuuko sen hyödyntäminen sujuvasti eri a) järjestelmissä ja b) tiimeissä?
3. Datan laatu, valmistelu ja siivous
- Tiedoissanne ei ole aukkoja, epäjohdonmukaisuuksia tai päällekkäisyyksiä?
- Oletteko ottaneet käyttöön datan laadunvarmistusprosessit paikkansapitävyyden varmistamiseksi?
- Onko data kontekstualisoitua? Onko teillä strategia siihen, miten data tullaan kontekstualisoimaan?
- Pystyttekö helposti muuntamaan datan tarvittavaan muotoon?
4. Reaaliaikainen vs. historiallinen data
- Tukevatko järjestelmät reaaliaikaista datastriimausta ennakoivien analyysien tuottamiseksi?
- Onko historiallinen data arkistoitu asianmukaisesti ja saatavilla trendianalyysejä varten?
Tekoälyn käyttöönotto: Yleisimmät haasteet ja ratkaisut
Datasiilot ja yhteensopivuushaasteet → Ratkaisu: Ottakaa käyttöön integroitu datan hallinta-alusta, joka yhdistää useita tietolähteitä. Esimerkiksi teollisuuden DataOps -ratkaisu: HighByte Intelligence Hub.
Huonolaatuinen data → Ratkaisu: Ottakaa käyttöön tekoälyä hyödyntäviä datan puhdistustyökaluja epäjohdonmukaisuuksien ja virheiden poistamiseksi.
Vastarinta tekoälyn käyttöönotolle → Ratkaisu: Kouluttakaa henkilöstöä tekoälyn hyödyistä ja tarjoa käytännönläheisiä harjoituksia, jotka rohkaisevat käytössä.
4 esimerkkiä tekoälyn hyödyntämisestä teollisuudessa
Energian optimointi
Tekoäly pystyy ennustamaan lämmitysprosessia ja vähentämään lämmönkulutusta 15 %.
Laadun ennustaminen
Tekoäly arvioi kaapelinpuristuskoneen laatumittareita reaaliajassa, mikä mahdollistaa tuotantolinjan hukan vähentämisen.
Soft Sensor
Tekoäly ennustaa anturien vanhentumisen jätteenkäsittelylaitoksessa, jonka ansiosta huoltovälejä voidaan pidentää.
Ennakoiva kunnossapito
Tekoäly havaitsee tuotantorobottien poikkeamat analysoimalla prosessiaikoja, mikä auttaa vähentämään käyttökatkoksia ja parantamaan laatua.
Kirjoittaja: Martin Paczona – Head of Industrial Data Science
Jatketaanko keskustelua?
Pohditko yrityksenne valmiutta ottaa tekoälytyökaluja käyttöön? Etsitkö parempia tapoja datan hallintaan. Me autamme mielellämme. Ota yhteyttä!
