Tekoäly teollisuudessa: Menestys alkaa datasta
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.
Datakypsyysanalyysi mittaa, kuinka hyvin digitaaliset teknologiat ja automatisoidut työnkulut on integroitu toimintaan. Korkean kypsyystason organisaatiot hyödyntävät kehittyneitä OT/IT-järjestelmiä, data-alustoja ja analytiikkaa, joita tukevat järjestelmät kuten ERP, SCADA, MES ja EMS. Matalan kypsyyden yritysten tulisi keskittyä dataperustan rakentamiseen parantamalla infrastruktuuria, yhteyksiä, integraatioita ja henkilöstön osaamista.
Tekoälyratkaisut teollisuudelle nojaavat vahvasti datanhallintaan – eli siihen, miten dataa hallitaan, jaetaan ja käytetään. Jopa suuret yritykset kamppailevat tällä saralla. Huono hallinta johtaa puutteelliseen tai heikkolaatuiseen dataan, mikä tekee tekoälymalleista epäluotettavia tai mahdottomia skaalata.
Onnistunut polku alkaa usein datastrategiasta, jota seuraavat master-datan harmonisointi ja integraatioprojektit. Näiden vaiheiden ohittaminen johtaa usein epäonnistumisiin tekoälyhankkeissa.
Yleisiä datan haasteita teollisuuden tekoälyssä:
Saatavuus:
Tekoälymallit tarvitsevat datavirtoja useista lähteistä, kuten sensoreista, koneista ja järjestelmistä. Yhteydet ovat usein välttämättömiä.
Saavutettavuus:
Datan siilojen purkaminen ja järjestelmien välinen integraatio ovat avainasemassa.
Laatu ja yhdenmukaisuus:
Vakioidut keruu-, validointi- ja puhdistusprosessit takaavat luotettavat oivallukset.
Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus:
Organisaatioiden on noudatettava sääntelyä ja alan standardeja.
Yleinen ongelma on, että data on siiloutunutta ja hajallaan eri yksiköissä, joilla on omat datasetit. Datan jakaminen yksiköiden välillä nousee tärkeämmäksi kuin koskaan. Tekoäly kärsii, jos sen on haettava pirstaleista ja yhteensopimatonta dataa kymmenistä lähteistä.
Yhteysstrategia voi olla tarpeen datan saatavuuden varmistamiseksi. Teollisissa ympäristöissä on usein vanhoja järjestelmiä, jotka käyttävät erilaisia protokollia – nämä vaativat harmonisointikerroksia.
Heikkolaatuinen data voi tehdä tekoälystä hyödytöntä
Datan laatu on yksi kriittisimmistä tekijöistä. Puutteellinen, epäjohdonmukainen tai vanhentunut data voi johtaa virheellisiin tekoälytuloksiin. Vialliset sensorit, matalat näytteenottotaajuudet tai puuttuva data voivat aiheuttaa virheellisiä ennusteita tai jopa ketjureaktio-ongelmia.
Synkronointiongelmat voivat tehdä datasetit käyttökelvottomiksi tekoälylle. Teollisessa ympäristössä pelkkä datan puhdistus ei aina riitä – joskus tarvitaan myös fyysistä puhdistusta: esimerkiksi likainen kameran linssi voi estää konenäköjärjestelmää tuottamasta luotettavia tuloksia.
Yritysten on kiinnitettävä huomiota myös datan toimitusketjuun – perinteisen valmistusketjun digitaaliseen vastineeseen, joka on suunniteltu tuottamaan tarkkoja ja tarkoituksenmukaisia oivalluksia.
Jotta data voi luoda todellista arvoa, sen on kuljettava määritelty polku sitä tuottavista järjestelmistä ja resursseista käyttäjille, jotka tekevät päätöksiä sen perusteella. Teollisuuden johtajat ymmärtävät yhä useammin, että data ei ole vain tekninen kysymys – se on kilpailuetu. Ne, jotka hallitsevat dataperustansa, avaavat tien skaalautuvalle, poikkitoiminnalliselle tekoälylle, joka tuottaa todellisia tuloksia: parempaa tehokkuutta, alempia kustannuksia ja parempaa päätöksentekoa.