Tekoälyn perusta: Oikeanlainen data
Korkealaatuinen ja saatavilla oleva data on perusta, jolle menestyksekkäät tekoälymallit ja niiden päälle rakentuvat ratkaisut perustuvat. Kyse ei ole pelkästään datan määrästä; kyse on oikean datan saamisesta oikeista paikoista – tai jos puhutaan teollisesta ympäristöstä – oikeista koneista ja laitetyypeistä.
Monipuolinen ja edustava data varmistaa, että tekoälymallit tekevät tarkkoja ja relevantteja päätöksiä. Kun tekoälyjärjestelmiä koulutetaan riittämättömällä datalla, ne voivat tuottaa vääristyneitä tuloksia, mikä johtaa virheisiin tuotannossa ja hidastaa prosesseja.
Harvinaisen yleinen este: "Loukussa" oleva data
Tässä karu totuus: useimmilla organisaatioilla ei ole valmiina puhtaita datamalleja odottamassa tekoälyn käyttöönottoa. Yritysten data on usein siiloutunutta tai virheellistä. Kuten olemme monesti todistaneet, data saattaa olla jopa "loukussa" tehtaiden koneissa tai laitteissa, yrityksen työntekijöiden ulottumattomissa.
Usein data ei ole vahingossa “loukussa”, vaan se on tarkoituksella pidetty siiloutuneena. Esimerkiksi valmistus- ja energiateollisuudessa data ei ole vain arvokasta – se on usein erittäin luottamuksellista. Kun data sisältää henkilökohtaisia tai arkaluonteisia operatiivisia tietoja, yritykset haluavat ymmärrettävistä syistä pitää sen salattuna.
Siiloutunut data on keskeinen haaste, johon olemme törmänneet, kun suunnittelemme tekoälyratkaisujen toteuttamista teollisissa ympäristöissä.
Ratkaisu: Operatiivisen teknologian (OT) ja informaatioteknologian (IT) välisen kuilun kurominen
Yksi lupaavimmista merkeistä datan hyödyntämisessä on ollut operatiivisen teknologian (OT) ja informaatioteknologian (IT) kasvava yhdentyminen. Perinteisesti nämä ovat olleet kaksi erillistä aluetta, joilla kullakin on oma painopisteensä ja asiantuntijat. OT kattaa esimerkiksi fyysisten koneiden hallinnan, kuten laitteiden käytön, toimitusketjujen optimoinnin ja automatisoinnin ja teollisuuslaitosten kunnossapidon. IT puolestaan sisältää digitaalisten järjestelmien käytön aina tiedonhallinnasta kyberturvallisuuteen ja ohjelmistokehitykseen.
OT:n ja IT:n yhteistyön voima
Operatiivisen datan ja IT-järjestelmien integraatio
Esimerkki: Tuotantolaitos integroi tuotantolinjan anturit yrityksen keskitettyyn tietokantaan. Reaaliaikainen data koneiden tuotantonopeuksista on nyt suoraan data-analyytikkojen – ja kehittyneemmissä yrityksissä tekoälymallien – saatavilla, mahdollistaen automatisoidun varastonhallinnan reaaliaikaisten tuotantonopeuksien perusteella.
Samat tietoturvatoimenpiteet sekä operatiivisiin että analyyttisiin tarpeisiin
Esimerkki: Sähköyhtiö toteuttaa yhtenäisen tietoturvaprotokollan, joka mahdollistaa turvallisen tiedonjaon OT-järjestelmien ja IT-järjestelmien välillä. Tämä mahdollistaa tekoälyohjatun verkon optimoinnin samalla ylläpitäen tiukkaa kontrollia arkaluonteiselle infrastruktuuridatalle.
Operatiivisiin haasteisiin mukautuvien tekoälyratkaisujen mahdollistaminen
Esimerkki: Terästehdas kehittää tekoälyllä toimivan ennakoivan kunnossapito-ohjelman. Sen sijaan, että luotetaan ennalta määrättyihin aikatauluihin tai pidetään huoltohenkilökuntaa "reaktiivisessa tilassa" – hälyttämällä heitä vasta kun jokin hajoaa – tekoäly analysoi anturidataa ennustaakseen, milloin koneet tarvitsevat huoltoa. Tämä vähentää seisokkiaikaa, pidentää laitteiden käyttöikää ja varmistaa tehokkaan toiminnan.
OT:n ja IT:n lähentyminen edustaa tärkeää virstanpylvästä niiden datahaasteiden voittamisessa, jotka ovat hidastaneet tekoälyn käyttöönottoa teollisissa ympäristöissä. Seuraava kysymys onkin: kuinka nopeasti organisaatiot voivat ylittää nämä esteet voidakseen alkaa hyödyntää dataa tehokkaasti?
Jutellaanko?Voisiko ongelmasi ratkaista tekoälyllä?
Tilaa uutiskirjeemme ja opi miten tekoälyllä ratkaistaan liiketoimintahaasteita.