3 tapaa tehostaa tuotantolaitosten älykkyyttä

Perinteisissä tehtaissa ja yllättävän monissa 2000-luvun tuotantolaitoksissa asiantuntijat ja huoltohenkilökunta tarkistavat yhä mittarilukemia manuaalisesti, täyttävät lomakkeita käsin ja dokumentoivat virheet sekä huoltohistorian paperille. Nämä vanhanaikaiset menetelmät ovat paitsi työläitä myös virhealttiita ja epätarkkoja.

Neljännen teollisen vallankumouksen aikakaudella datan ja analytiikan integrointi tuotantoprosesseihin on muodostunut välttämättömäksi osa-alueeksi. Etumatkan säilyttäminen edellyttää älykkäiden teknologioiden käyttöönottoa, joiden avulla voidaan optimoida prosesseja, parantaa tehokkuutta ja vähentää käyttökatkoksia. Tässä on kolme helppoa tapaa tehdä tuotanto- tai kokoonpanolinjastostasi älykkäämpi hyödyntämällä viimeisimpiä teknologioita.

Ennakoiva analytiikka ja kunnossapito: Siirtymä reaktiivisesta proaktiiviseen

Perinteiset ja modernit tehdasympäristöt tuottavat valtavia määriä dataa, mutta valitettavasti – edelleen – tämä data jää usein hyödyntämättä. Tehokas tapa hyödyntää sisääntulevaa dataa on ennakoivan analytiikan hyödyntäminen. Ennakoiva analytiikka perustuu historiallisella datalla koulutettuihin algoritmeihin, joiden avulla voidaan ennustaa mahdollisia konevikoja tai laitteiden seisokkiaikoja. Deloitten raportti osoittaa, että ennakoivalla kunnossapidolla voidaan saavuttaa huomattavia hyötyjä: materiaalikustannuksissa säästyy 5-10%, varastointikustannukset laskevat 5-20%, laitteiden kunnossapitoon käytetty aika lyhenee 20-50% ja laitteiden käyttöaste kasvaa jopa 10-20%.

Esimerkki: Škoda Auto on tehostanut tuotantolinjojensa kunnossapitoa ottamalla käyttöön AWS:n ennakoivan kunnossapitoratkaisun. Uusi ratkaisu hyödyntää tekoälyä ja konenäköä laitetietojen monitoroinnissa ja analysoinnissa, mikä ennaltaehkäisee vikatilanteita ja vähentää seisokkiaikoja. Ratkaisu käyttää kuutta kameraa ja keinotekoisia neuroverkkoja tuotantodatan keräämiseen ja käsittelyyn tunnistaen sellaiset mahdolliset ongelmat kuten löystyneet pultit tai likaantuneet virtajohdot. Škoda Auton tapaus osoittaa, kuinka tekoälyn ja edistyneen analytiikan hyödyntäminen tuotantodatan käsittelyssä voi tarjota merkittäviä liiketaloudellisia etuja: "Kun yksi minuutti menetettyä tuotantoa maksaa autonvalmistajille yhden auton liikevaihdon, ei ole varaa tuotantokatkoksiin."

Älykkäät anturit: Parempi ymmärrys tuotantoprosesseista

Anturit ovat perinteisesti olleet keskeisessä roolissa valmistustoiminnassa, sillä ne tarjoavat reaaliaikaista dataa tuotannon eri osa-alueilta, kuten lämpötilasta, paineesta, värinästä ja muista tärkeistä parametreista. Uusimmat teknologiat tarjoavat teollisuusyrityksille mahdollisuuden kehittää anturiteknologiaansa entistä älykkäämmäksi. Yritykset voivat esimerkiksi kerätä kaiken anturidatan yhden käyttöliittymän alle sekä lisätä älykkyyttä datan analysointiin. Tekoälyä ja koneoppimista hyödyntämällä datasta voidaan tuottaa toimintaehdotuksia ja hälytyksiä, mikä auttaa ymmärtämään lukujen taustalla olevia tapahtumia paremmin.

Uusin teknologia tarjoaa teollisuusyrityksille mahdollisuuden parantaa anturiteknologiaa entisestään integroimalla siihen myös mikroprosessoreita, parempaa tallennusta ja diagnostiikkaa. Smartbilla olemme havainneet kasvavan kysynnän ratkaisuille, jotka tuovat kaikki anturitiedot yhtenäisen hallintatyökalun alle. Näissä älykkäissä järjestelmissä raakadata muunnetaan toimenpide-ehdotuksiksi ja hälytyksiksi. Muuntamalla anturidatan toiminnalliseksi tiedoksi yritykset voivat parantaa päätöksentekoa ja optimoida prosesseja koko toimitusketjussa.

Esimerkki: PepsiColla on laaja verkosto tuotantolaitoksia, joissa tuhannet koneet toimivat päivittäin valmistaen välipaloja ja juomia. Koneiden valvonta ja vikojen ennustaminen on elintärkeää kalliiden seisokkien ja toimitusketjuhäiriöiden välttämiseksi. PepsiCo hyödyntää tekoälyyn ja edistyneisiin antureihin perustuvaa järjestelmää, joka "kuuntelee" koneiden tilaa analysoimalla tärinää, lämpötilaa ja muita päästöjä. PepsiCo pystyy havaitsemaan mahdolliset ongelmat, kuten laakerien kulumisen, vaihdevauriot tai rakenneviat, viikkoja tai jopa kuukausia etukäteen. Näin yritys voi ryhtyä korjaaviin toimenpiteisiin ajoissa optimoiden koneiden suorituskyvyn, vähentäen jätettä ja varmistaen sujuvan tuotannon.

Teollisen digitalisaation seuraava askel: Älykkäät virtuaaliassistentit

Siirtyminen paperimuotoisista työohjeista digitaalisiin versioihin on vakiintunut käytäntö teollisuudessa. Ohjeiden ja manuaalien digitalisointi helpottaa niiden päivittämistä sekä reaaliaikaisen jakelun, varmistaen että kaikilla työntekijöillä on käytössään aina uusimmat ohjeet. Nopea kehitys tekoälyn ja LLM-mallien saralla vie kuitenkin teollisen digitalisaation ja “staattisen tiedon” seuraavalle tasolle.

LLM-teknologia voi merkittävästi parantaa ihmisen ja koneen välistä vuorovaikutusta kääntämällä monimutkaisen anturidatan järkeviksii raporteiksi ja hälytyksiksi. Yritykset voivat hyödyntää LLM-teknologiaa esimerkiksi kehittäessään digitaalisia työkaluja, jotka ehdottavat valmiita vastauksia historiallisten datan perusteella, vähentäen työntekijöiden toistuviin, manuaalisiin työtehtäviin kuluvaa työaikaa. Lisäksi LLM-teknologia voi analysoida eri tehtävien välisiä yhteyksiä ja lähettää automaattisia ilmoituksia seuraavalle vastuuhenkilölle, virtaviivaistaen työnkulkua ja vähentäen mahdollisia pullonkauloja.

Esimerkki: Morgan Stanleyllä on käytössä laaja tietoarkisto, joka koostuu sijoitusstrategioista, markkinatutkimuksista ja analyytikkojen raporteista. Suurin osa tästä tiedosta on PDF-muodossa, minkä vuoksi asiantuntijoiden on perinteisesti täytynyt etsiä tarvitsemaansa tietoa manuaalisesti. Morgan Stanleyn asiantuntijat ovat ottanneet käyttöön GPT-4:n pohjautuvan sisäisen chatbotin, joka yhdistää olemassaolevan tiedon käyttökelpoiseen muotoon. Tämä tekoälypohjainen ratkaisu auttaa neuvonantajia välittömästi asiakaskohtaamisissa, sillä tarpeellinen tieto on nopeasti saatavilla. Teollisessa ympäristössä vastaavaa tekoälypohjaista ratkaisua voidaan hyödyntää tuotantolaitoksen operaattoreiden kysymysten käsittelyssä. Kuvittele, että käytössäsi olisi älykäs, reaaliaikainen virtuaaliavustaja, joka auttaisi ymmärtämään ja toimimaan anturidatan perusteella. Tällainen ratkaisu virtaviivaistaisi työprosesseja, parantaisi tiedonkulkua ja johtaisi täten parempaan päätöksentekoon läpi koko organisaation.