Tekoälyn sovellukset valmistavassa teollisuudessa

Tekoälyn merkitys on korostunut nykyaikaisessa valmistavassa teollisuudessa. Syynä tähän ovat kerättävän datan määrän nousu ja tekoälyteknologian nopea kehittyminen. Erityisesti tietoon pohjautuvat tekoälytekniikat ovat kehittyneet viime vuosina. Niiden toiminta perustuu usein koneoppimiseen, jossa kerättyä dataa tulkitsemalla pyritään parantamaan laitteen toimintaa ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Valmistavassa teollisuudessa etenkin syväoppimistekniikat ovat yleistyneet, koska niiden avulla valmistusjärjestelmästä kerättyä dataa kyetään hyödyntämään ilman sen esikäsittelyä. Tekoäly on esittänyt suurta potentiaalia muuttaa valmistavan teollisuuden tuotantoa ja hyödyntää tuotannosta kerättyä dataa. Näin ollen on ajankohtaista tutkia mahdollisia tekoälyn sovelluskohteita valmistavassa teollisuudessa. Tämän työn tavoitteena on selvittää, missä valmistavan teollisuuden kohteissa tekoälyä käytetään. Lisäksi työssä pyritään selvittämään, mitä hyötyjä ja haasteita tekoälyn soveltamiseen liittyy valmistavassa teollisuudessa. Tutkimus on toteutettu kirjallisuuskatsauksena. Lähteinä työssä on käytetty tekoälyyn ja valmistavaan teollisuuteen liittyvää kirjallisuutta, raportteja, konferenssijulkaisuja ja vertaisarvioituja artikkeleita. Tekoälyn määritelmän laajuuden takia työssä käsiteltävä tekoäly on rajattu joukoksi tekniikoita, joiden avulla laite saadaan oppimaan datan pohjalta, mukautumaan erilaisiin tilanteisiin ja toimimaan tilanteessa järkevällä tavalla. Myös valmistava teollisuus on rajattu tarkoittamaan tehtaissa tapahtuvaa raaka-aineiden jalostamista lopputuotteiksi. Työssä käsitellään tarkemmin neljää valmistavan teollisuuden osa-aluetta: valmistuskustannusten laskenta, tuotannonsuunnittelu, valmistusprosessin hallinta ja laitteiden kunnossapito. Tutkimustuloksista voidaan päätellä, että tekoäly on sovellettavissa erittäin laajasti valmistavassa teollisuudessa. Dataan pohjautuvia tekoälytekniikoita kyetään hyödyntämään lähes jokaisella valmistavan teollisuuden osa-alueella, josta on kerättävissä lopputuloksen kannalta hyödyllistä tietoa. Työssä esiteltyjen tekoälytekniikoiden avulla kyettiin ennustamaan tarkasti valmistuskustannuksia, aikatauluttamaan tuotantoa, optimoimaan tuotannon työjärjestys, määrittämään koneiden puskuripaikkoja, jakamaan valmistusjärjestelmän resurssit tehokkaasti, optimoimaan laitteiden parametrit, ennustamaan valmistettavan tuotteen laatukriteerien täyttymistä ja tarkastelemaan sekä ennustamaan laitteiden kuntoa niistä kerättävän datan perusteella. Tekoälyn avulla voidaan siis auttaa päätöksenteossa, helpottaa valmistusjärjestelmän suunnittelua, parantaa lopputuotteen laatua, havaita virheelliset lopputuotteet aikaisessa vaiheessa, vähentää seisokkiaikaa ja pidentää laitteiden elinikää. Voidaan todeta, että tekoälyn avulla jokaisessa sovelluskohteessa saavutettiin tulosten paranemista sekä parempaa mukautumiskykyä vaihteleviin tilanteisiin. Tekoälyä soveltamalla yritys voi parantaa tuottavuutta sekä saavuttaa merkittävän kilpailuedun verrattuna yrityksiin, jotka eivät sitä hyödynnä