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:
- 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.
- 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.
- 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:
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
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.
Lisää ajankohtaisia julkaisuja:
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
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.