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?

Tekoäly AI

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:

Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan
Databricksin resurssipaketeilla hallitut siirtymät ympäristöstä toiseen
Databricksin sovellusten infrastruktuuri koodina.
Tutustu tarinaan
Tekoälyavusteinen data engineering — mitä se tarkoittaa käytännössä?
Dataputkien rakentaminen käsin on hidasta, virhealtista ja kallista. Tekoälyavusteinen data engineering muuttaa tapaa, jolla dataputkia kehitetään: kielimallit generoivat koodia, koneoppiminen tunnistaa laatuvirheet ja dokumentaatio syntyy automaattisesti. Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä se tarkoittaa Azuressa — ja miksi se on olennainen osa modernia data-alustaa.
Tutustu tarinaan
Mitä on process intelligence ja decision intelligence?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan
Databricksin resurssipaketeilla hallitut siirtymät ympäristöstä toiseen
Databricksin sovellusten infrastruktuuri koodina.
Tutustu tarinaan
Tekoälyavusteinen data engineering — mitä se tarkoittaa käytännössä?
Dataputkien rakentaminen käsin on hidasta, virhealtista ja kallista. Tekoälyavusteinen data engineering muuttaa tapaa, jolla dataputkia kehitetään: kielimallit generoivat koodia, koneoppiminen tunnistaa laatuvirheet ja dokumentaatio syntyy automaattisesti. Tässä artikkelissa käymme läpi, mitä se tarkoittaa Azuressa — ja miksi se on olennainen osa modernia data-alustaa.
Tutustu tarinaan
Mitä on process intelligence ja decision intelligence?
Tutustu tarinaan