Aiemmassa blogi -kirjoituksessa käsittelin hieman prosessidatan hyödyntämisestä paperi-ja kartonkikoneiden prosessinohjauksessa. Tässä kirjoituksessa pohdin, missä mennään tällä hetkellä tekoälyn hyödyntämisessä prosessinohjauksessa.
Tekoälyn hyödyntäminen prosessien optimoinnissa
Tekoäly on koneen kykyä analysoida ja mallintaa suuria datamääriä oppiakseen ratkaisemaan sille annetun tietyn tehtävän. Tekoäly tarvitsee oppiakseen monipuolista ja luotettavaa dataa, jonka pohjalta se voi muodostaa algoritmin tehtävänsä toteuttamiseen.
Mitä monipuolisempaa tämä data on, sen paremmat mahdollisuudet tekoälyllä on oppia. Itse tekoälyn oppimisprosessi voi olla hyvin erilainen. Kuten aikaisemmassa blogi-kirjoituksessani kuvasin, dataa on paperi-ja metsäteollisuudessa saatavilla erittäin runsaasti ja sen laatuun vaikuttavat useat erilaiset prosessin osat: ihmiset, koneet, laitteet, ympäristö ja datan keräämisen ohjelmistot.
Onnistuneita tekoälyprojekteja – onko niitä?
Usein aiemmissa prosessinohjaukseen/ennustamiseen liittyvissä datan hyödyntämis-projekteissa eivät tulokset lopulta ole olleet laajassa skaalassa sovellettavia. Onko nykyisellään tekoälyssä jo saavutettu tällä saralla läpimurtoja?
Tuntuma on, että toistaiseksi julkisuudessa ei ole raportoitu merkittäviä ison skaalan läpimurtoja. Syynä voi olla se, että tuloksia ei ole tullut tai, että tuloksia saavuttaneet yhtiöt eivät ole halunneet paljastaa löytämiään algoritmejä tai ratkaisuja kilpailijoille.
Oletko haastanut teidän projektin tuloksia ja etenemistä? Jos et, kannattaa rohkeasti vain kysäistä asiasta.
Tekoälyprojektin jatkamisen järkevyys?
Ilman muuta jo käynnissä olevaa projektia kannattaa jatkaa, mutta sen tulokset, investointien takaisinmaksuaika ja kesto kannattaa haastaa.
Myös riskienhallinnan perusoppien mukaisesti sinun on hyvä pohtia, lyötkö kaikki rahat vain yhteen hevoseen kiinni?
Itse suhtaudun uusien asioiden tutkimiseen ja kehittämiseen hyvin avoimesti. Toistaiseksi vuosien kokemus on osoittanut, että paperi-ja metsäteollisuuden prosesseissa parhaita tuloksia on oman työhistoriani aikana saavutettu datan keräämisen ja osaavien ihmisten tekemän analysoinnin yhteistyöllä. Siinäkin on vielä paljon potentiaalia ulosmitattavissa. Keskittymällä tiettyyn ongelmanratkaisuun perusteellisesti olemme omissa projekteissamme ja tuotteillamme saavuttaneet hyviä tuloksia.
Olisiko paras ratkaisu toteuttaa rohkeasti pienempiä osaprosessien kehittämisprojekteja suuremman tutkimushankkeen rinnalla? Näistä löytyy ainakin jo tuloksia.
Tutustu tarkemmin sovelluksiimme ja toimintaamme tästä: Ohjelmisto prosessinohjauksen hallintaan – Vipetec ATA™
Heikki Peltonen, yrittäjä, toimitusjohtaja
Kirjoittajalla on yli 25 vuoden kokemus paperi-ja metsäteollisuuden automatiikan ja dataanalytiikan kehitystyöstä. Hän on ollut tekemässä dataan perustuvia analyysejä ja prosesien kehittämistä kaikille Suomen merkittävillä paperi-ja metsäteollisuuden yhtiöille.