Tuotannon data tietää enemmän kuin yksittäiset mittarit näyttävät – osaako yrityksesi kysyä datalta oikeat kysymykset?
Artikkeli on julkaistu Kauppalehden verkkojulkaisun kaupallisen yhteistyön sisältönä 9.9.2026.
Teollisuuden järjestelmiin kertyy valtavasti mittaus- ja prosessidataa. Edistynyt analytiikka näyttää piiloon jäävät riippuvuudet.
Teollisuusyrityksissä on usein vuosien ajalta kertynyttä dataa sensoreista, koneista, tuotantolinjoilta ja prosessinohjausjärjestelmistä. Tämä data sisältää arvokasta tietoa yrityksen ja tuotannon toiminnasta, mutta sitä ei silti usein hyödynnetä. Haasteena on, että tieto on hajallaan eri järjestelmissä, sitä tarkastellaan yksittäisinä mittareina tai sen yhteys tuotantotapahtumiin, huoltoihin ja laatutuloksiin puuttuu.
Tekoälyn ja edistyneen analytiikan avulla olemassa olevasta datasta voidaan tunnistaa ilmiöitä, jotka tukevat päätöksentekoa ja konkreettisia toimenpiteitä. Ensimmäinen ja tärkein askel ei kuitenkaan ole teknologian valinta, vaan ratkaistavan liiketoimintaongelman määrittely.
Parhaassa käyttötapauksessa ongelmalla on merkittävä taloudellinen vaikutus, sen tarkasteluun tarvittavaa dataa on saatavilla ja analyysin tulosten perusteella voidaan tehostaa toimintaa. Kysymys voi olla esimerkiksi siitä, mitkä merkit ennakoivat avainkoneen vikaantumista, mikä selittää tuotannon laatupoikkeamia tai missä prosessin vaiheessa syntyy tarpeetonta vaihtelua, energiankulutusta tai hukkaa.
Mitä yksittäiset mittarit eivät kerro?
Ajatellaan tilannetta, jossa laitteen keskeiset mittarit näyttävät normaalia, mutta laite vikaantuu silti seuraavana päivänä. Miten tämä on mahdollista?
Perinteinen kynnysarvoihin perustuva valvonta tarkastelee yleensä jokaista mittaria erikseen. Lämpötila, värähtely tai virrankulutus eivät välttämättä ylitä niille asetettuja hälytysrajoja. Laitteen toimintatapa on silti voinut muuttua tavalla, joka näkyy vasta useiden muuttujien yhteisvaikutuksessa.
Kun mittarien indikoimien tulosten välisiä riippuvuuksia mallinnetaan yhdessä, voidaan tunnistaa, että kokonaisuus käyttäytyy eri tavalla kuin normaalisti. Tätä kutsutaan monimuuttuja-analyysiksi. Sen avulla voidaan löytää merkit, joita ihmissilmä tai yksittäinen mittari ei havaitse. Ratkaisevaa ei siis ole vain se, ylittääkö jokin mittari ennalta määritellyn raja-arvon. Olennaisempaa on kysyä: onko koneen tai koko prosessin käyttäytyminen alkanut muuttua tavalla, joka ennakoi häiriötä?
Sama periaate pätee poikkeamien eli anomalioiden tunnistamiseen laajemminkin. Kun tekoälymalli oppii, miltä normaali tuotantoprosessi näyttää kymmenien tai jopa satojen muuttujien yhteisvaikutuksena, se voi havaita muutoksen ennen kuin se näkyy laatuvirheenä, suunnittelemattomana seisokkina tai turvallisuusriskinä.
Poikkeamahavainto yksin ei toisaalta vielä kerro ongelman juurisyytä. Se voi kuitenkin kohdistaa asiantuntijoiden huomion oikeaan laitteeseen, prosessivaiheeseen ja ajankohtaan ennen kuin ongelma ehtii kasvaa merkittäväksi. Näin kunnossapitoa ja tuotannon säätöjä voidaan tehdä ennakoivasti eikä vasta vian jo tapahduttua.
Täydellistä dataa ei tarvita – laadukas datapohja voidaan rakentaa
Edistynytkään analytiikka ei tuota heikkolaatuisesta datasta luotettavaa tietoa. Tulosten arvo riippuu siitä, ovatko esimerkiksi mittausten aikaleimat linjassa, mittayksiköt yhdenmukaisia, sensorit toimintakuntoisia ja puuttuvat arvot sekä tuotannon erilaiset käyttötilanteet tunnistettuja.
Datan ei kuitenkaan tarvitse olla täydellistä ennen ensimmäisen hankkeen aloittamista. Rajattu data-auditointi osoittaa nopeasti, mitä nykyisestä datasta voidaan hyödyntää sellaisenaan, mitkä puutteet vaikuttavat tulosten luotettavuuteen ja mitä tietoa kannattaa ryhtyä keräämään järjestelmällisemmin.
Liiketoimintakysymyksestä tuotantokäyttöön
Ai4Value auttaa teollisuusyrityksiä etenemään liiketoimintakysymyksen määrittelystä datan käyttökelpoisuuden arviointiin, vaativan analytiikan pilotointiin ja käyttöönottoon. Ratkaisujen teknisenä perustana toimii Ai4Valuen kehittämä ValueFactory-alusta.
ValueFactory yhdistää reaaliaikaisen datan käsittelyn, koneoppimisen, semanttisen tietomallinnuksen ja agenttipohjaiset työnkulut. Sen sisäänrakennettu Stream Analytics Engine (SAE) vastaanottaa laite- ja prosessidataa eri lähteistä, käsittelee sitä reaaliajassa ja yhdenmukaistaa tiedot analytiikka- ja tekoälymallien käyttöön. OPC UA -yhteensopivuus helpottaa alustan liittämistä teollisuuden olemassa oleviin järjestelmiin. Tavoitteena on, ettei jokaista uutta analytiikkaratkaisua tarvitse rakentaa teknisesti alusta asti.
ValueFactoryn avulla voidaan toteuttaa ratkaisuja esimerkiksi poikkeamien tunnistamiseen, ennakoivaan kunnossapitoon, laadun ennustamiseen, materiaalien tunnistamiseen, sähköverkon tasapainon ennustamiseen sekä logistiikan optimointiin. Sitä hyödyntämällä teollisuusyrityksen ei tarvitse aloittaa laajalla tekoälyohjelmalla. Keskeistä on oikean, liiketoiminnallisesti merkittävän kysymyksen tunnistaminen ja riittävän laadukas data. Kun näihin yhdistetään tuotantokäyttöön soveltuva analytiikka, vuosien aikana kertynyt teollisuusdata voi muuttua vähäisemmiksi seisokeiksi, tasaisemmaksi laaduksi, pienemmiksi kustannuksiksi ja paremmiksi päätöksiksi.
Linkki kauppalehden artikkeliin Tuotannon data tietää enemmän kuin yksittäiset mittarit näyttävät – osaako yrityksesi kysyä datalta oikeat kysymykset?