Etusivulle
Ota yhteyttä

Ennakoiva kunnossapito: Parempaa huoltoa genAI:n ja Predictive AI:n avulla

Ennakoivasta kunnossapidosta on puhuttu teollisuudessa jo pitkään, ja sen perusajatus on vähentää yllätyskorjauksia ja kalliita tuotantokatkoksia. Nykyään teknologian kehityksen myötä tähän kokonaisuuteen tuodaan aivan uusia ulottuvuuksia kahden keskeisen tekoälyratkaisun – generatiivisen AI:n (genAI) ja Predictive AI:n – avulla. Näiden ansiosta sekä huoltotyön suunnittelu, dokumentaatio että itse varsinainen vikaantumisen ennustaminen siirtyvät seuraavalle tasolle.

1. Dokumentaation ja huoltotyön tehostaminen genAI:n avulla

Oikea huoltodokumentaatio nopeammin

Kun laite rikkoutuu tai sen suorituskyky alkaa heikentyä, on ensisijaisen tärkeää löytää oikea huoltodokumentaatio nopeasti. Usein peräti 90 % huoltotyöhön käytetystä ajasta kuluu tiedonhakuun ja varaosien metsästykseen, kun taas varsinainen korjaus vie vain 10 % kokonaisajasta. Generatiivinen tekoäly (genAI) kykenee käymään läpi valtavia tietomassoja ja tunnistamaan, mikä tieto on relevanttia juuri tietylle laitteelle, huoltotoimenpiteelle tai varaosalle. Näin oikeat ohjeet löytyvät nopeasti, vaikka dokumentaatio olisi hajallaan useissa eri järjestelmissä.

Muuttuvat laitekokoonpanot

Jos vanhan komponentin tilalle asennetaan täysin uudenlainen osa, dokumentit saattavat olla useissa eri paikoissa tai pahimmillaan kokonaan päivittämättä. GenAI voi nopeuttaa dokumenttien päivitystä huomattavasti, kun se huomaa, mihin kaikkialle uuden osan tiedot pitää lisätä, ja ehdottaa automaattisesti korjauksia. Näin huoltohenkilöstö voi keskittyä varmennukseen sekä viimeistelyyn – varsinainen “kirjoittaminen” hoituu pitkälti tekoälyn avulla.

Varaosien haku helpommaksi

Dokumenttien lisäksi iso osa huoltoajan haasteista liittyy varaosien saatavuuden selvittämiseen. GenAI voi yhdistää tietoa monesta lähteestä (kuten varastonhallintajärjestelmät, toimittajaluettelot ja huoltoraportit) ja ehdottaa automaattisesti sopivia osia sekä vaihtoehtoisia malleja, jos alkuperäinen varaosa on loppu tai sen toimitusajat ovat pitkiä. Lopputuloksena varaosien metsästykseen kuluva aika vähenee, ja huolto pystytään suorittamaan tehokkaammin.

2. Predictive AI – älykäs ennakoiva huolto

Perinteinen ennakoiva kunnossapito on perustunut ennalta määriteltyihin huoltosykleihin tai yksinkertaisiin historiallisiin analyyseihin. Tekoälypohjainen ennakoiva huolto (Predictive AI) hyödyntää kuitenkin reaaliaikaista dataa huomattavasti syvällisemmin:

Datakeruu: Laajaan joukkoon sensoreita (lämpötila, paine, ääni, värähtely, valo, henkilöturvallisuusdata) kytketty tekoälymalli tarkkailee koneiden ja laitteiden tilaa jatkuvasti.
Koneoppiminen: Järjestelmä vertaa sensoridataa historiallisiin malleihin ja tunnistaa normaalin vaihtelun sekä varsinaiset poikkeamat.
Ennusteet: Kun järjestelmä havaitsee vian riskin kasvavan (esim. värähtelyn tai äänen epätavalliset muutokset), se hälyttää automaattisesti huoltotiimiä.
Automaattiset toimenpiteet: Järjestelmä voi lisäksi laatia ostotilaussuosituksia tarvittavista varaosista tai integroitua suoraan varastonhallintaan.

Esimerkkinä tilanne, jossa vaikkapa laakeri on kulumassa loppuun: värähtelymittareissa näkyy poikkeavia piikkejä, jotka Predictive AI tunnistaa ajoissa. Ilman tekoälyä huoltotiimi voisi huomata ongelman vasta, kun ääni muuttuu selvästi tai laite hajoaa kokonaan. Tekoälypohjainen ratkaisu ennakoi vian ja laittaa varaosan tilauksen liikkeelle jo siinä vaiheessa, kun vika on vasta kehittymässä.

3. Miten tekoälypohjainen ennakoiva huolto eroaa perinteisestä?

  • Data-Driven vs. Time-Based: Perinteinen ennakoiva huolto voi olla osin aikatauluihin tai simppeleihin analyyseihin perustuvaa – tiettyjen tuntilukemien tai ajanjaksojen jälkeen tehdään rutiinitoimenpiteitä. Predictive AI käyttää reaaliaikaista dataa ja konenäkökulmaa tunnistaakseen poikkeamia paljon hienosyisemmin.
  • Jatkuva oppiminen: Perinteiset menetelmät eivät välttämättä muutu tai muovaudu, ellei ihminen tee päivityksiä. Tekoälymalli “oppii” jatkuvasti uusia kuormitus- ja vikatilanteita, mukautuu niihin ja parantaa tarkkuuttaan ajan kanssa.
  • Forecast Accuracy: Perinteisissä järjestelmissä hälytysrajat ovat usein kiinteitä. Predictive AI voi dynaamisesti säätää hälytysrajoja olosuhteiden ja historiadatan perusteella, minkä ansiosta vääriä hälytyksiä tulee vähemmän ja oikeat ongelmat nousevat esiin ajoissa.
  • Level of Automation: Perinteisesti huoltohenkilökunta joutuu itse etsimään varaosia tai tekemään päätöksiä huoltoajankohdasta. Tekoälypohjainen järjestelmä voi automaattisesti lähettää tilauspyyntöjä tai varoituksia juuri oikeaan aikaan, ja liittää nämä huoltosuunnitelmiin.

4. Seisokkien väheneminen – suorat säästöt ja parempi tehokkuus

Merkittävin hyöty ennakoivasta kunnossapidosta yhdistettynä älykkäisiin tekoälyratkaisuihin näkyy seisokkien vähenemisenä. Kalliit korjaukset ja tuotantolinjan katkot kuluttavat sekä resursseja että työaikaa. Kun Predictive AI osaa hälyttää ajoissa, vikojen korjaukset onnistuvat suunnitelluissa huoltoikkunoissa eikä tuotantoa tarvitse keskeyttää odottamattomasti. Seurauksena:

  • Kustannussäästöt: Ennakointi vähentää “tulipalojen sammuttamista”, jolloin henkilöstön työaikaa vapautuu strategisempaan kehittämiseen.
  • Tuotannon tehokkuus: Toimitusvarmuus ja asiakastyytyväisyys paranevat, kun seisokkeja esiintyy vähemmän.
  • Varaosien optimointi: Automaattisesti suositellut varaosatilaukset pitävät varaston riittävällä, mutta ei ylimitoitetulla, tasolla.

5. Yhteenveto: GenAI ja Predictive AI käsi kädessä


Ennakoivaan kunnossapitoon on tullut entistä enemmän älyä kahden keskeisen tekijän ansiosta:

  • GenAI virtaviivaistaa huoltodokumenttien etsimistä ja päivittämistä sekä nopeuttaa varaosien löytämistä.
  • Predictive AI ennustaa laitteiden rikkoontumisriskit ja lähettää huoltotiimille hälytyksiä sekä tarvittavia ostosuosituksia.

Näiden tekoälyratkaisujen yhteiskäyttö merkitsee käytännössä sitä, että huoltotiimi voi keskittyä korkeatasoiseen ongelmanratkaisuun ja prosessien kehittämiseen – rutiinitehtävät ja tietojen penkominen jäävät yhä enemmän koneille. Lopputuloksena on kustannustehokkaampi, nopeampi ja varmempi kunnossapitoprosessi, joka pitää tuotannon käynnissä ja säästää rahaa. Tulevaisuudessa näitä teknologioita hyödynnetään yhä kattavammin, ja ne tarjoavat yrityksille merkittävän kilpailuedun alati kilpaillulla teollisuuskentällä.

Kirjoittajasta

Jonne Sjöholm

Data Architect

I specialize in hands-on data integrations, data warehouse development, data modeling, data architecture, master data management, analytics, business intelligence, and data visualizations. In the expansive field of Data, BI, and AI, I contribute by supporting presales, leading workshops, driving projects, creating and delivering internal training sessions, writing blogs, and presenting to diverse audiences.