Tehokas ja optimoitu tuo­te­suun­nit­te­lu – tekoäly mullistaa teollisuuden T&K-toiminnan

Generatiivinen tekoäly tulee auttamaan erilaisia ammattilaisia yhä enenevässä määrin, sillä sen käyttö muuttuu yhä helpommaksi ja saavutettavammaksi, mikä johtaa parempaan tuottavuuteen ja virtaviivaistettuihin prosesseihin eri toimialoilla. Tämä on kuitenkin vasta alkua teollisuuden T&K-toiminnassa.

"Riittävällä määrällä tietoa tuotesuunnittelun tulevaisuus voi sisältää prosessien automatisoinnin, jossa suunnittelija kuvailee visionsa sanallisesti tekoälylle ja malli ruudulla päivittyy jatkuvasti sen mukaisesti”, kuvailee Tero Hämeenaho, Etteplanin Head of Additive Manufacturing ja AI Program Director.

Vaikka tulevaisuuden visiot ovatkin vielä kaukana, on perusteltua ennustaa, että generatiivinen tekoäly ja suuret kielimallit muokkaavat merkittävästi T&K-toiminnan pelikenttää. Teollisuuden toimijat ovat jo nyt nähneet lisääntynyttä tehokkuutta ja kustannussäästöjä ennakoivassa kunnossapidossa ja laadunvarmistuksessa.

"Generatiivinen tekoäly voi analysoida dataa ja ennustaa lopputuloksia tarkemmin. Se voi parantaa tietoon perustuvaa päätöksentekoa ja vähentää kustannuksia ja läpimenoaikoja. Tämä kiihdyttää väistämättä innovaatiota T&K-toiminnassa", Hämeenaho selittää.

Reaaliaikainen tiedonkäsittely helpottuu reunalaskennan ja tekoälypiirien kehittymisen myötä. Onnistuminen edellyttää laadukasta dataa ja asianmukaista tiedonhallintaa.

Erilaisissa suunnittelutehtävissä, kuten laitteiden tai prosessien suunnittelussa, on tärkeää, että suunnitelmat perustuvat ajantasaisiin standardeihin ja olemassa oleviin suunnitteluohjeisiin. Pelkästään standardeja on kuitenkin kymmeniä tuhansia, ja oikean tiedon löytäminen vie suunnittelijoiden arvokasta aikaa.

"SFS tarvitsi ratkaisun, joka auttaisi teknisiä suunnittelijoita löytämään oikean tiedon helposti. Yhdessä loimme tekoälypohjaisen keskustelubotin, joka tunnistaa nopeasti oikeat standardit tai suunnitteluohjeet laajasta tietokannasta ja monista lähteistä", Hämeenaho kertoo.

Sekä suunnitteluohjeisiin että standardeihin sisältyy paljon kuvia, piirroksia ja kaavioita. Tekoälyn oli pystyttävä löytämään olennaiset tiedot eri muodoissa, jotta se voisi tarjota käyttäjilleen merkityksellistä apua, joten jokainen palveluun syötetty tieto vektoroitiin.

"Tehokkuuden lisääminen tekoälyn avulla edellyttää riittävää määrää jalostettua dataa. Esimerkiksi, jos yrityksellä on tarpeeksi tuotesuunnitteluesimerkkejä, tekoäly voisi automaattisesti valita ja muokata malleja yrityksen ohjeiden perusteella, nopeuttaen suunnitteluprosessia", Hämeenaho selittää.

Toinen pitkään keskusteltu aihe on antureilla varustettujen laitteiden toimintadatasta saatavan tiedon hyödyntäminen. Syöttämällä tämä data simuloituihin ympäristöihin ja digitaalisiin kaksosiin, tekoäly voisi auttaa optimoitujen tuotteiden luomisessa.

"Yrityksillä voi jo nyt olla runsaasti dataa, mutta se on hajallaan eri järjestelmissä ja alustoilla. Yritysten on varmistettava, että ne keräävät oleellista, laadukasta dataa saadakseen hyötyä tekoälystä nyt ja tulevaisuudessa”, Hämeenaho huomauttaa.

Monet teollisuuden sovellukset, kuten robottiautomaatio, vaativat reaaliaikaista tiedonkäsittelyä toimiakseen tehokkaasti. Aiemmin tämä on estänyt monia yrityksiä hyödyntämästä tekoälyä, sillä pilvipohjaisesta käsittelystä aiheutuva latenssi ei sovi teollisiin ympäristöihin.

Siirtyminen kohti reunalaskentaa, jossa tekoäly on suoraan laitteisiin upotettuna erikoistuneiden piirien avulla, on mullistava tekijä teollisuusyrityksille. Se vähentää datan siirtotarpeita ja mahdollistaa reaaliaikaisen, paikan päällä tapahtuvan käsittelyn.

Hämeenahon mukaan tekoälypohjaisen suorituskyvyn optimoinnin kaltaiset edut ovat pian entistä useampien yritysten ulottuvilla. "Reunalaskennan ja tekoälypiirien avulla on mahdollista luoda älykkäämpiä, turvallisempia ja itsenäisempiä järjestelmiä ilman pilvipohjaisen käsittelyn viiveitä."

Päästäkseen alkuun T&K-tiimien tulisi tutkia, millaisia mahdollisuuksia tekoäly voisi luoda heille ja koko liiketoiminnalle. Vaikka nykyisillä tekoälytyökaluilla saattaa olla rajoituksia tulevaisuuden käyttötapauksissa, on tärkeää kerätä kokemuksia ja tarjota hyödyllistä oppia tulevaisuuden pyrkimyksille. Näin T&K-tiimit ovat valmiita hyödyntämään etuja alusta alkaen.

"Yritykset, joilla on kertynyttä kokemusta, ovat etujoukoissa, kun tulevaisuuden tekoälytyökalut, kuten fysiikkaan perustuvat tekoälymallit, tulevat saataville. Ne ymmärtävät jo, kuinka tekoäly voi palvella heidän liiketoimintaansa ja luoda etuja", Hämeenaho huomauttaa.

Onnistuneet tekoälyprojektit eivät välttämättä tarkoita suuria investointeja sisäisiin resursseihin tai osaamiseen. Perusymmärrys tekoälystä ja sen vahvuuksista ja heikkouksista on arvokasta, mutta yritysten tulisi vähintäänkin ymmärtää omien prosessiensa ja menetelmiensä rajoitukset.

"Etteplan on auttanut asiakkaitaan purkamalla heidän prosessejaan tunnistaakseen mahdollisuuksia, joissa tekoäly voisi tuoda parannuksia ja lisäarvoa. Teollisuusalojen asiantuntemuksemme avulla voimme luoda merkityksellisiä ratkaisuja, jotka antavat asiakkaillemme kilpailuetua", Hämeenaho toteaa.

Haluatko hyödyntää T&K:n täyden potentiaalin pysyäksesi ajan tasalla? Tutustu T&K-oppaaseemme!