Ennakoiva huolto tekoälyn ja IoT:n avulla ja miksi se kannattaa
Perinteisellä tekoälyllä on edelleen vahva roolinsa tämän päivän AI-ratkaisuissa. Kun puhumme perinteisestä tekoälystä, tarkoitamme menetelmiä, jotka olivat olemassa jo ennen generatiivisen tekoälyn buumia, eli koneoppimista (Machine Learning). Se kattaa myös nykyiset kielimallit, mutta on paljon laajempi ja vanhempi käsite.
Miksi koneoppiminen ja IoT ovat ennakoivan huollon ytimessä?
Koneoppimisessa data on keskeisessä roolissa. Algoritmit rakentavat datasta mallin, joka oppii prosessin käyttäytymisen ominaispiirteet automaattisesti – ilman, että ihmisen tarvitsee määritellä sääntöjä. Tämä on erityisen arvokasta silloin, kun säännöt ovat vaikeasti tunnistettavissa tai sanallistettavissa.
Konkreettinen esimerkki: kokenut mekaanikko tunnistaa laitteiston käyttäytymisen hienovaraisista muutoksista, milloin huolto on tarpeen. Hän ei kuitenkaan pysty siirtämään intuitiivisia sääntöjään uudelle työntekijälle. Koneoppiminen mahdollistaa tämän intuition siirtämisen automatiikan piiriin, kunhan käytettävissä on riittävästi dataa.
Mitä dataa tarvitaan?
Käyttökohde ratkaisee, mitä dataa tarvitaan. Tyypillisiä havaintosuureita voivat olla esim.
- ääni
- värinä
- lämpötila
- sähkönkulutus
- tuotoksen laatu
Näitä mittaavat anturit ja IoT-teknologiat keräävät datan ja siirtävät sen analysoitavaksi. IoT:n avulla laitteistojen ja prosessien synnyttämä moniulotteinen data saadaan helposti tekoälyn käyttöön.
Liiketoimintahyödyt – miksi tämä kannattaa?
- Vähemmän seisokkeja → tuotanto jatkuu ilman kalliita katkoksia
- Huoltokustannusten optimointi → korjataan vain, kun on tarve
- Parempi laatu ja turvallisuus → ongelmat havaitaan ajoissa
Jokainen odottamaton vika voi tarkoittaa tuhansien eurojen tuotantokatkosta. Ennakoiva huolto tekoälyn avulla on investointi, joka maksaa itsensä takaisin.
Ai4Valuen ratkaisut
Koneoppimisen menetelmät ovat sovellettavissa mitä erilaisimpiin ennakoinnin ja prosessien optimoinnin tarpeisiin. Ai4Valuella on kokemusta koneoppimisalgoritmien kehittämisestä moniin eri käyttökohteisiin. Ratkaisuihimme kuuluu myös visuaalinen IoT-monitori, joka tekee moniulotteisen datan ymmärtämisestä helppoa. Esimerkiksi CNC-jyrsimen värähtelydatan perusteella voidaan nähdä koko päivän työstöt ja ongelmakohdat yhdellä silmäyksellä.
Ota yhteyttä, etsitään yhdessä teille parhaan lisäarvon tuottavat koneoppimisen keinot.
#EnnakoivaHuolto
#Tekoäly
#IoT
#Koneoppiminen
#Teollisuus
#ProsessienOptimointi
#TeollinenData
#AIinIndustry
#PredictiveMaintenance
Pasi Karhu, CTO
”Olen toiminut Ai4Valuessa CTO:na aina yhtiön perustamisesta alkaen vuonna 2018. Tekoälyosaamiseni ulottuu kuitenkin paljon pidemmälle: jo 1990-luvulla työskentelin koneoppimisalgoritmien parissa ja opetin keinotekoisten neuroverkkojen kurssia Helsingin yliopistossa. Viime aikoina olen erikoistunut suuriin kielimalleihin, mutta kollegani tietävät voivansa lähestyä minua misä tahansa tekoälyyn liittyvässä asiassa. Tekoälyhommiin en ole koskaan kyllästynyt, koska aihepiirin nopea kehitys pakottaa kokeneimmankin IT-ammattilaisen säännöllisesti oppimaan uutta ja miettimään ratkaisuja uusista näkökulmista.”