5 tapaa tehostaa toimintaa, optimoida prosesseja ja vähentää kustannuksia datan ja teollisuuden tekoälyratkaisujen avulla
Valmistavan teollisuuden, prosessiteollisuuden sekä energia- ja yleishyödyllisten palveluiden yritykset kohtaavat yhä enemmän haasteita prosessiensa, toimintojensa ja päätöksenteon optimoinnissa. Onneksi niillä on käytössään valtava määrä dataa, joka voi auttaa ratkaisemaan näitä haasteita. Tässä artikkelissa esitellään viisi tapaa, joilla tekoäly ja räätälöidyt tekoälyagentit voivat auttaa teollisuusyrityksiä saavuttamaan keskeiset liiketoimintatavoitteet.
Teolliset ympäristöt ja prosessit ovat niin monimutkaisia, ettei yksikään asiantuntija voi hallita niitä täysin. Parhaatkaan järjestelmät eivät kykene käsittelemään kaikkea OT-, IT- ja liiketoimintatietoa. Yritykset etsivät toimivia ratkaisuja tehottomuuksien, laatuongelmien ja suunnittelemattomista seisokeista tai ei-optimaalisesta laitekäytöstä aiheutuvien kustannusten vähentämiseksi. Lisäksi ne tarvitsevat helpotusta osaavan työvoiman puutteeseen.
Tehokkain tapa käyttää tekoälyä ei ole sen soveltaminen kaikkialle, vaan hyödyntää tarkkaan määriteltyjä tekoälyagentteja yksittäisissä käyttötapauksissa. Tämä lähestymistapa mahdollistaa myös vaikutusten tarkan tunnistamisen ja mittaamisen.
Itseoppiva, selkeä ja turvallinen
Tärkeintä on, että tekoälyagentti pystyy käsittelemään tietoa, oppimaan itse ja mukautumaan muutoksiin. Se on yritykselle räätälöity ja suunniteltu ratkaisemaan tarkasti määritelty tehtävä, kuten muuntamaan raakadata käyttökelpoiseksi tiedoksi. Agentilla on oma roolinsa, ja se käyttää tiettyjä dataresursseja päättelyynsä.
Tekoälyagentit ovat suhteellisen suoraviivainen tapa hyödyntää tekoälyä. Ne voidaan asentaa rajattuihin ympäristöihin ja rajoitetulla datan saatavuudella. Tämä tarkoittaa, että yritykset voivat turvallisesti hallita ja rajoittaa kunkin agentin käytettävissä olevaa dataa, varmistaen samalla sisäisten politiikkojen ja ulkoisten säädösten noudattamisen.
Tekoälyagenttien käytännön sovelluksia on monia:
- Prosessinohjaus ja resurssien optimointi: Agentit voivat hienosäätää prosessiparametreja, parantaa läpimenoa ja laatua, vähentää materiaalin tai energian kulutusta ja minimoida hukkaa.
- Ennakoiva kunnossapito: Agentit analysoivat sensoridataa ja historiatietoja ennustaakseen laitteistovikoja ennen niiden ilmenemistä, mikä mahdollistaa ennakoivat toimenpiteet ja vähentää seisokkeja.
- Toimitusketjun älykkyys: Agentit voivat minimoida toimitusketjuriskejä, optimoida varastoja, tehostaa hankintaa ja jäljittää laatuongelmien juurisyitä.
- Tekoälyavusteinen raportointi ja päätöksenteko: Tekoäly tukee ja nopeuttaa johdon, tuotantotyöntekijöiden, kehittäjien ja kenttähuoltoteknikkojen päätöksentekoa.
- Tehostettu tuotekehitys ja liiketoiminnan kehittäminen: Tuotanto-, laadunvalvonta-, kunnossapito-, asiakaspalaute- ja tutkimusdatan analysointi auttaa nopeuttamaan innovointia ja lyhentämään markkinoilletuloaikaa.
Jatkuva parantaminen monen agentin arkkitehtuurilla
Organisaatiot voivat saavuttaa tehokkaimmat tulokset monen agentin arkkitehtuurilla, jossa yhdistetään kolmen tyyppisiä tekoälyagentteja.
Jos tavoitteena on esimerkiksi prosessin jatkuva parantaminen, ensimmäinen avustaja-agentti tunnistaa ongelman. Toinen agentti analysoi, miksi ongelma syntyi ja mitkä tapahtumat johtivat siihen. Kolmas, neuvonantaja-agentti, ehdottaa parhaita ratkaisuja. Lopuksi automaatioagentti voi toteuttaa korjaavat toimenpiteet – esimerkiksi energiayhtiössä se voi rajoittaa ylituotantoa, kun energian hinta on matala.
Ennen kuin mikään näistä parannuksista on mahdollista ja teollinen tekoäly voi tuottaa arvoa, yrityksen dataperustan on oltava kunnossa. Yritysten on ensin hallittava dataa, jotta ne voivat hyödyntää teollisen tekoälyn koko potentiaalin.