Tekoälyratkaisut teollisuusyrityksille: Usein kysytyt kysymykset

Tässä blogipostauksessa käymme läpi meille kuuden vuoden aikana esitettyjä kysymyksiä tekoälyn käyttöönotosta. Selvitämme ja kerromme esimerkkejä, miten nopeasti tekoälyratkaisu on maksanut itsensä takaisin, mitä hyötyjä se voi tuoda teollisuusyrityksille ja neuvomme, tarvitseeko yrityksenne tekoälykonsulttia, kustomoitua ratkaisua vai valmista tuotetta. Vinkkimme auttavat yrityksiä tekemään liiketoiminnallisesti fiksuja päätöksiä ja varmistamaan, että tekoälyn käyttöönotto tukee yrityksen pitkän aikavälin tavoitteita.

Olitpa sitten vasta harkitsemassa tekoälyn käyttöönottoa tai jo pitkällä projektin suunnittelussa, tämä blogipostaus tarjoaa sinulle arvokasta tietoa ja käytännönläheisiä neuvoja.

Mihin tekoälyä voi käyttää? Mitä tekoälyratkaisulla voidaan saavuttaa teollisuudessa?

Teollisuudessa tekoälyratkaisuilla voi saada aikaan isoja parannuksia, ja tämä tulee usein yllätyksenä – teknologia voidaan monesti implementoida jo olemassa oleviin ohjelmistoihin, kuten SAP:iin, Oracleen ja Azureen. Lisäämällä "älyä" ohjelmistoihin ja laitteisiin, teollisuusyritykset voivat parantaa tuotantoprosessien tehokkuutta, ennustaa laitteiston huoltotarpeita, optimoida toimitusketjuja ja vähentää raaka-aineiden hukkaa. Lisäämällä hienostuneempaa “älyä” tuotantolinjoihin – vaikkapa konenäköteknologian muodossa – tehtaat voivat parantaa laaduntarkastusprosessia videon ja algoritmin avulla, joka tunnistaa ja korjaa virheet tarkemmin kuin tuotannon parissa työskentelevä ihminen.

Milloin tekoälyratkaisu maksaa itsensä takaisin?

Tekoälyratkaisut vaativat rahallista investointia, ja se raha olisi hyvä saada takaisin – nopeasti. Teollisen tekoälyratkaisun takaisinmaksuaika riippuu kuitenkin useista tekijöistä, kuten kustannuksista, toteutustavasta ja siitä, kuinka tehokkaasti uusi ratkaisu parantaa prosesseja. Esimerkiksi tehtaan tuotantoprosessissa tai työturvallisuudessa optimoidun prosessin tuomat säästöt voivat olla miljoonia euroja. Eräs asiakkaamme sai leikattua seitsemän viikkoa kestäneen tarkastuskierroksen tekoälyn avulla kolmeen päivään. Monesti kustannukset eivät edes korreloi tuloksen kanssa, vaan suuret kustannukset voivat tuottaa vain vähän merkityksellistä tulosta, kun taas kohtuullisilla kustannuksilla ja järkevällä tekemisellä voidaan saavuttaa oikeasti vaikuttavia tuloksia. Lyhyesti sanottuna: Riippuen ratkaisusta ja toteutustavasta, tekoälyratkaisun takaisinmaksuaika voi olla 3-12 kuukautta.

Tarvitseeko yritykseni tekoälykonsultin, kustomoidun ratkaisun vai valmiin tekoälyratkaisun? Kuinka kauan projekteissa yleensä menee?

Hyvä uutinen kaikille: Valinnanvaraa löytyy. Huono uutinen: Mahdollisuuksien kirjo voi tuntua loputtomalta suolta. Valinta riippuu aina yrityksen erityistarpeista, resursseista ja tekoälyvalmiudesta. Jos et ole varma yrityksesi tarpeista tai siitä, miten tekoäly voisi palvella liiketoimintaasi, tekoälykonsultti voi auttaa määrittelemään tarpeet ja strategian. Jos yritykselläsi on erityisiä vaatimuksia, jotka eivät täyty valmiilla tuotteilla, räätälöity ratkaisu voi olla paras vaihtoehto – usein siinä samalla saa tekoälyasiantuntijan kaupan päälle oman datatiimin tueksi. Jos yritykselläsi on omaa dataosaamista, voi oman ratkaisun kehittäminen olla hyödyllistä, erityisesti jos haluat pitää opit talon sisällä. Jos taas etsit kustannustehokasta ja nopeaa ratkaisua, valmis tekoälytuote tai -alusta voi tarjota tarvitsemasi työkalut ilman merkittäviä alkuinvestointeja tai pidempää kehitysaikaa. Kuuden vuoden ajan toimineena tekoälytoimistona olemme huomanneet, että projektit kestävät tyypillisesti 3-12 kuukautta.

Miten voin arvioida datamme laatua ja valmiutta tekoälyn käyttöönottoa varten?

Datavalmius on ikuisuuskysymys! Ihannevastaus on tämä: Datan on oltava puhdistettu virheistä ja epäjohdonmukaisuuksista. Monipuolinen ja validi data vähentää vinoumien riskiä ja parantaa mallin yleistettävyyttä. On tärkeää, että kerätty data on liiketoiminnallesi relevanttia ja se kuvastaa niitä ongelmia ja prosesseja, joita tekoälyratkaisun odotetaan käsittelevän. Todellisuudessa harva yritys elää täydellisessä maailmassa, jossa kaikki data olisi valmiiksi pureskeltu ja valmiina implementoitavaksi. Siksi on olennaista ryhtyä toimeen. Datan validointiprosessin aloittaminen yhteistyössä kokeneen tekoälytoimiston kanssa on järkevä ensiaskel. Usein teollisuusyritysten data on korkean turvaluokituksen alaista, ja sen saavutettavuus voi olla rajattua – tällaisissa olosuhteissa on tärkeää, että kaikki käytettävät menetelmät ja ratkaisut noudattavat alusta asti "secure by design" -periaatetta, johon Smartbi on sitoutunut perustamisestaan saakka.

Mitkä ovat ensiaskeleet tekoälyprojektin aloittamisessa?

Teollisille yrityksille tekoälyn käyttöönotto voi monesti tuntua raskaalta. On budjetointia, aikarajotteita ja tulevia ohjelmistopäivityksiä. Samalla datan määrä kasvaa, kilpailu kiihtyy ja työkalujen määrä tuntuu loputtomalta. Juuri siksi, meidän neuvomme on tämä: Aloita. Mielummin jo tänään. Monesti useat projektit alkavat hyvin yksinkertaisten, arkisten asioiden “älyllistämisellä".

Yksi tapa aloittaa tekoälyn käyttöönotto on testata mahdollinen implementointi ja siihen liittyvät kustannukset nopeasti ammattilaisen kanssa. Smartbillä on kokemusta yli kuuden vuoden ajalta teollisten tekoälyratkaisujen rakentamisesta. Aloitamme projektit usein tekoälysprinteillä, joka on teollisuusyrityksille suunnattu noin kaksiviikkoinen ohjelma, jonka aikana käymme läpi yrityksen data-, analytiikka- ja tekoälyhankkeet ja autamme poimimaan niistä tärkeimmät. Lopputuloksena saatte toimintasuunnitelman, jonka voitte ottaa käyttöön heti.

Mikäli voittojen tunnistaminen tai aidosti skaalautuvan tekoälyratkaisun löytäminen tuntuu haastavalta, voimme auttaa.