Teollinen tekoäly – mitä se tekee, mitä se vaatii, ja mistä aloittaa?
Läpi historian dataa on tallennettu sen raportoimiseksi, eli mitä menneisyydessä on jo tapahtunut. Kone rikkoutui – lokitiedosto tallensi tapahtuman. Tuotantoerä ei vastannut vaatimuksia – laadunvalvontakirjaus merkitsi sen ylös. Tieto suuntautui ajassa taaksepäin auttaen insinöörejä ymmärtämään menneisyyttä ja tekemään kokemuksen karttuessa parempia päätöksiä jatkossa.
Teollinen tekoäly kääntää tämän suunnan. Se hyödyntää samoja anturilukemia, signaaleja ja prosessitietoja. Erona on se, että se soveltaa algoritmeja, jotka kykenevät tunnistamaan ihmissilmälle näkymättömiä kaavoja, oppimaan samanaikaisesti miljoonista aiemmista tapahtumista ja reagoimaan havaintoihinsa millisekunneissa. Tuloksena on kokonaisuus, joka tallentaa tapahtumat, ennakoi tulevaa ja mukauttaa toimintansa sen mukaisesti.
Teollisen tekoälyn neljä ydinkyvykkyyttä
Havainnointi – maailman aistiminen reaaliajassa. Ennen kuin tekoäly voi tehdä mitään hyödyllistä, se tarvitsee silmät ja korvat fyysisen prosessin seuraamiseen. Teollisessa ympäristössä se tarkoittaa jatkuvan, korkeataajuisen datan keräämistä: tärinäsignaaleja pyörivistä laitteista, lämpökuvia tuotantolinjoilta, moottorien virta- ja jännitelukemia, spektrometridataa kemiallisista prosesseista sekä videokuvaa kokoonpanopisteiltä.
Ennakointi – menneisyydestä oppimalla se ennakoi tulevaisuutta. Teollisuudessa ennustemalleja koulutetaan aikasarjadatalla, joka koostuu lopputuloksiin kytkeytyvistä anturilukemista. Kun historiallista dataa on käytettävissä riittävästi, koneoppimismallit kykenevät tunnistamaan hienovaraisia kaavoja, jotka edeltävät esimerkiksi laakerivaurioita, laatuvirhettä tai energiankulutuksen äkillistä piikkiä. Tällaiset merkit jäisivät huomaamatta jopa kokeneelta käyttäjältä, joka seuraa vain yksittäistä mittaria.
Ohjeistaminen – ennustaminen ja ennakointi kertoo, mitä todennäköisesti tulee tapahtumaan. Ohjeistaminen puolestaan kertoo, mitä tilanteen suhteen kannattaa tehdä. Tämä kolmas ominaisuus muuttaa tekoälyn pelkästä valvontatyökalusta päätöksenteon tukijärjestelmäksi: se voi esimerkiksi suositella huoltoikkunoita, prosessimuutoksia tai laadunvarmistamistoimenpiteitä jo ennen ongelman ilmenemistä.
Autonomia – tämä neljäs kyvykkyys on kaikkein kunnianhimoisin. Tässä mallissa tekoäly ehdottaa toimenpidettä ja toteuttaa sen itsenäisesti, odottamatta ihmisen antamaa vahvistusta. Prosessiparametreja säädetään reaaliajassa sen perusteella, mitä malli havaitsee. Useimmille valmistajille tämä vaihe sijoittuu myöhemmäksi kehityspolulla.
Käytännön hyödyt tekoälyn valjastamisessa
Ennakoiva kunnossapito. Sen sijaan, että laitteita huollettaisiin kiinteän aikataulun mukaisesti, (mikä on usein liian aikaista, ja toisinaan liian myöhäistä) valmistajat voivat hyödyntää jatkuvaa anturidataa. Näin voidaan seurata kriittisten laitteiden todellista kuntoa ja ryhtyä toimenpiteisiin vain silloin, kun kuntotiedot osoittavat sen tarpeelliseksi. Tämä vähentää suunnittelemattomia käyttökatkoja, ja kunnossapitokustannukset laskevat sekä laitteiden käyttöikä pitenee.
Konenäköön perustuva laaduntarkastus. Tekoälypohjaiset konenäköjärjestelmät tarkastavat nykyään tuotteita rutiininomaisesti tuotantonopeudella. Ne kykenevät havaitsemaan pintavirheitä, mittapoikkeamia ja kokoonpanovirheitä, jotka saattaisivat jäädä ihmisen tekemässä silmämääräisessä tarkastuksessa huomaamatta – tai joiden manuaalinen tarkastaminen on suurilla tuotantonopeuksilla mahdotonta.
Energiansäästön optimointi. Energiakustannukset muodostavat merkittävän kilpailupaineen eurooppalaisille valmistajille, erityisesti 2020-luvun alun energiamarkkinahäiriöiden jälkeen. Tekoälyjärjestelmät, jotka mallintavat jatkuvasti koko tuotantolaitoksen energiankulutusta – yhdistäen sen tuotantoaikatauluihin, ympäristön lämpötilaan, laitteiden tilaan sekä energian hinnoittelurakenteisiin – tunnistavat optimointimahdollisuuksia, joiden löytäminen perinteisin analyysimenetelmin kestäisi kuukausia.
Tuotannon toimitusketjun näkyvyys. Koulutetut tekoälymallit tarjoavat valmistajille dynaamisen näkymän pullonkauloihin ja häiriöriskeihin, ennen kuin niistä ehtii kehittyä kriisejä tuotannossa.
Prosessisimulaatio. Tekoälyä hyödyntävä prosessisimulaatio mallintaa tuotantoprosessia reaaliajassa. Se ennustaa, miten prosessiparametrien muutokset vaikuttavat lopputuotteen laatuun, ja mahdollistaa prosessiparannusten testaamisen virtuaalisesti ennen niiden toteuttamista fyysisellä tuotantolinjalla. Tämä vähentää sekä prosessimuutoksiin kuluvaa aikaa, että niihin liittyviä riskejä.
Entä mitä teollinen tekoäly ei ole?
Tekoäly ei korvaa kokeneita käyttäjiä. Se parantaa ihmisen tekemää harkintaa, mutta ei korvaa sitä. Tuotantiimiin sisältyvä tieto, kuten tilannekohtainen ymmärrys, harkintaa vaativat päätökset sekä käsitys siitä, miten tietty tuotantolinja toimii on edelleen ensiarvoisen tärkeää.
Teollinen tekoäly ei myöskään ole “plug and play”-tuote. Jokainen teollisuusympäristö on toiminnaltaan ja vaatimuksiltaan erilainen. Yhteen toimipaikkaan kehitetty malli ei sovellu suoraan toiseen ilman mukauttamista. Datarakenteet, prosessien ominaispiirteet ja vikatilat ovat tapauskohtaisia, minkä vuoksi valmiit tekoälytuotteet toimivat harvoin ilman merkittävää konfigurointityötä.
Tekoäly ei myöskään ole virheetön. Esimerkiksi kolmen vuoden normaalikäytön prusteella koulutettu malli toimii huonosti kohdatessaan vikatilanteen, jota se ei ole aiemmin nähnyt. Mallin suorituskykyä on valvottava, päivitettävä ja validoitava olosuhteiden muuttuessa.
Lue lisää esimerkiksi konenäön tarjoamista hyödyistä aiemmasta artikkelistamme.
Kysy lisää: Hormel Oy