Datapääoman maksimaalinen hyötykäyttö – Anomalioiden tunnistus

Liiketoiminnan haaste 

Yrityksillä on nykyään käytössään valtavat määrät dataa – niin liiketoiminnan eri osa-alueilta kuin tuotantoyrityksillä myös suoraan tuotannosta kertyvää tietoa. Usein tämä arvokas data jää kuitenkin vajaakäytölle, eikä sen täyttä potentiaalia hyödynnetä päätöksenteossa tai toiminnan kehittämisessä. 

Datan avulla voidaan tunnistaa poikkeamia ja ilmiöitä, jotka muuten jäisivät huomaamatta. Olipa kyse liiketoimintadatasta tai tuotantoprosessien datasta, poikkeamien havaitseminen avaa merkittäviä mahdollisuuksia toiminnan optimointiin, kustannussäästöihin sekä tehokkuuden parantamiseen. 

Parhaimmillaan datasta löytyvät oivallukset voivat johtaa myös täysin uusien tuotteiden, palveluiden ja liiketoimintamallien kehittämiseen – ja siten luoda yritykselle kilpailuetua nopeasti muuttuvassa markkinassa. 

Ai4Valuen ratkaisumalli

Ai4Valuen kehittämiä algoritmeja voidaan hyödyntää anomalioiden eli poikkeamien tunnistamiseen. Ratkaisuissa voidaan käyttää erilaisia algoritmeja tarpeen ja datan luonteen mukaan. 

Poikkeamien tunnistamisen lähtökohtana on normaalitilanteen määrittäminen. Kun normaali toimintamalli on kuvattu, sen perusteella voidaan etsiä tilanteita tai havaintoja, jotka poikkeavat odotetusta. 

Esimerkiksi tuotannon sensoridatasta, kuten paine-, värinä- tai äänimittauksista, voidaan havaita laitteiden mahdollisia vikaantumisia ennakoivia poikkeamia. Vastaavasti yrityksen toimitusketjun datasta voidaan tunnistaa epätavallisia tapahtumia ja siten havaita toimitusketjuun liittyviä riskejä. 

Asiakkaan hyöty

Anomalioiden eli poikkeamien havaitseminen voi tuoda yrityksille merkittäviä liiketoimintahyötyjä. Nopean reagoinnin avulla voidaan saavuttaa kustannussäästöjä, hallita riskejä ja tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia. Tarvittava tieto on yrityksissä jo olemassa – se täytyy vain ottaa tehokkaasti hyötykäyttöön.