Digitalisaatio & uudet teknologiat

Vaatimusmäärittely on yksi tuotekehityksen tärkeimmistä vaiheista. Se määrittää, mitä tuote tekee, kenelle se on suunnattu ja millä ehdoilla se täyttää tekniset, sääntelyyn liittyvät ja käyttäjälähtöiset vaatimukset. Kun vaatimusmäärittely ontuu, koko projekti voi kaatua – siksi sen laatu on ratkaisevaa. Tekoäly-pohjaisten agenttien myötä vaatimusmäärittelyä voidaan tehostaa ja projekteja voidaan viedä läpi nopeammin. Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa, mutta se antaa hänelle paremmat työkalut onnistua.

Tekoäly ei muuta mitään yksin – ihmiset muuttavat. Teknologia tuottaa arvoa vasta, kun se hyväksytään, siihen luotetaan ja sitä käytetään joka päivä. Onnistuneissa projekteissa on yksi yhteinen nimittäjä: ihminen mukana päätöksenteossa. Human-in-the-loop -periaate tarkoittaa, että ihminen säilyttää kontrollin keskeisissä päätöksissä – sekä lopullisessa ratkaisussa että kehitysprosessin aikana. Ihmisen osallistuminen on ratkaisevaa luottamuksen rakentamisessa, käyttöönoton onnistumisessa ja lopulta liiketoimintahyötyjen saavuttamisessa.

Valmistavassa teollisuudessa nykyaikaisella käyttäjäkokemuksella ei tarkoiteta vain visuaalisesti miellyttävää käyttöliittymää. Kyse on fyysisen ja digitaalisen maailman yhdistämisestä – järjestelmät tukevat koneiden käyttöä tuomalla oikean tiedon oikeaan aikaan. Ne ohjaavat työn tekemistä siten, että ihmisen ja koneen välinen yhteistyö on monimutkaisissa tehtävissä ja vaativissakin ympäristöissä saumatonta, tehokasta ja turvallista.

GenAI-piloteista epäonnistuu tuottamaan mitattavaa liiketoiminta-arvoa. Teknologian sijaan syy piilee useimmiten muutoksessa ja sen johtamisessa.

Useimmilla teollisuusyrityksillä ei ole datasta pulaa. ERP-, MES- ja SCADA-järjestelmät tuottavat jatkuvasti tietoa, mutta Etteplanin Matti Partasen mukaan yritykset eivät hyödynnä tätä dataa riittävästi saadakseen siitä liiketoimintahyötyä ja kehittyäkseen samalla data- ja tekoälyohjautuvammiksi. Tekoälykokeiluja kyllä tehdään, mutta harva päätyy tuotantoon. Mikä siis neuvoksi?

Energiayhtiöt ja yleishyödylliset palvelut kohtaavat yhä monimutkaisempia haasteita, tiukentuvia sääntelyvaatimuksia sekä kasvavia odotuksia luotettavuuden ja tehokkuuden suhteen. Suorituskyky ja kustannusten hallinta ovat jatkuvassa pinteessä – hajautettujen energiajärjestelmien hallinnasta aina kriittisen vesihuollon ylläpitoon saakka. ”Kun käytössä on laadukasta dataa, tekoälyteknologiat kuten koneoppiminen ja kehittynyt analytiikka mahdollistavat ennakoivan kunnossapidon, kysynnän ennustamisen, älykkään omaisuudenhallinnan ja paljon muuta. Näiden avulla voidaan parantaa tehokkuutta, vähentää riskejä ja luoda uutta arvoa koko toiminnalle”, kertoo Artur Mroczkowski Etteplanilta.

Teknologian nopea kehitys, järjestelmien monimutkaisuus ja kasvavat asiakasvaatimukset tuovat suunnittelijoille monenlaisia haasteita sulautetuissa projekteissa. Tässä viisi yleistä estettä, joita saatat kohdata tuotteen tuomisessa markkinoille.

Yritysten, jotka tavoittelevat tekoälypohjaista tehokkuutta ja liiketoimintahyötyjä, on aloitettava arvioimalla datakypsyytensä. Ilman riittävää datan saatavuutta, saavutettavuutta ja laatua tekoälyhankkeet kohtaavat vaikeuksia ja tuottavat pettymyksiä. Tekoäly toimii juuri niin tehokkaasti kuin sen syötteeksi annettu data.

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.