Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?

Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?

Tämä kysymys on meitäkin suuresti kiinnostanut. ChatGPT:n julkaisu on tuonut tekoälyn mahdollisuudet kaikkien kokeiltavaksi. Mutta ChatGPT on vain yksi tekoälyn alue. Siksi olemme käsitelleet aiheetta aktiivisesti asiakkaidemme kanssa erilaisissa työpajoissa ja hankkeissa. Näissä olemme jättäneet hypetyksen pois ja pyrkineet löytämään osa-alueita, joissa on saavutettavissa konkreettisia hyötyjä melko nopeasti. Tältä pohjalta olemme tunnistaneet mm. seuraavia ajankohtaisia mahdollisuuksia:

  1. Laadunvalvonta: Tekoälyä hyödyntävät tarkastusjärjestelmät voivat nopeasti ja tarkasti tunnistaa tuotteiden viat, parantaa laatua ja vähentää jätettä. Prosessiteollisuudessa on hyödynnetty konenäköä jo pitkään ja nyt siihen on liitetty myös tekoälyä parantamaan tarkkuutta. Laadunvalvonnan hyödyntämismahdollisuudet ovat lisääntyneen järjestelmätiedon myötä laajenemassa esim. vikojen ja reklamaatioiden juurisyiden automatisoituun analysointiin.
  2. Toimitusketjun optimointi: Tekoäly voi analysoida tietoja lukuisista (avoimista) lähteistä tunnistaakseen pullonkauloja ja optimoidakseen toimitukset ja materiaalivirran, mikä lyhentää läpimenoaikoja ja parantaa tehokkuutta. Myös toimitusketjun riskien ja häiriöiden ajantasainen tunnistaminen on nousemassa tärkeäksi asiaksi muuttuneessa globaalissa tilanteessa.
  3. Prosessin optimointi: Tekoäly voi analysoida tuotantoprosessien tietoja löytääkseen parannusmahdollisuudet, kuten tehottomuuden tunnistamisen tai laitteiden optimaalisten asetusten tunnistamisen. Yksittäisien laitteiden toiminnan optimoinnin sijaan suurempia mahdollisuuksia tarjoaa samankaltaisten henkilökäyttöisten tuotantolaitteiden tuotoksen vertaaminen. Esimerkkinä tällaisesta voisi olla vaikkapa maalämmön porauskaluston tuottavuuden analysointi. Erilaisilla parametreilla ajettuna porausmetreissä tunnissa voi olla suuria eroja.

Yllä oleva ei siis ole kaiken kattava listaus. Kaiken kaikkiaan tekoälyllä on potentiaalia parantaa merkittävästi tehokkuutta ja tuottavuutta tuotannossa ja palveluissa. Näyttää siltä, että tekoälyn hyödyntämiseen on todella löytymässä konkreettisia alueita ja ottamalla tekoälytekniikoita käyttöön yritykset voivat tukea yhdellä uudella tavalla kilpailukykyään yhä digitaalisemmassa maailmassa.

Kirjoittajasta:

Esa Satola vastaa liiketoiminnan kehittämisestä.

Tutustu myös:

Ready AI Apps -työpaja; tunnista nopeasti organisaatiosi mahdollisuudet tekoälyn hyödyntämiseen!

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan
Tekoälyn hyödyntäminen kuvien luonnissa – mahtavat mahdollisuudet – myös väärinkäyttöön.
Viime aikoina sosiaalisessa mediassa on kovaa vauhtia yleistynyt ilmiö, jossa esitellään kuvia, jotka on luotu tekoälyn avulla. Kurkataan nyt siihen, mitä pinnan alla tapahtuu, kun tekoäly muodostaa kuvia pelkän tekstisyötteen perusteella, ja mitä seurauksia tällaisen teknologian kehityksellä voi olla.
Tutustu tarinaan
DAX-debuggauksen uusi aika Power BI -kontekstissa
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan
Tekoälyn hyödyntäminen kuvien luonnissa – mahtavat mahdollisuudet – myös väärinkäyttöön.
Viime aikoina sosiaalisessa mediassa on kovaa vauhtia yleistynyt ilmiö, jossa esitellään kuvia, jotka on luotu tekoälyn avulla. Kurkataan nyt siihen, mitä pinnan alla tapahtuu, kun tekoäly muodostaa kuvia pelkän tekstisyötteen perusteella, ja mitä seurauksia tällaisen teknologian kehityksellä voi olla.
Tutustu tarinaan
DAX-debuggauksen uusi aika Power BI -kontekstissa
Tutustu tarinaan