Kun teollisuus muuttuu, myös turvallisuusajattelu ja suunnittelutavat muuttuvat. Vihreä siirtymä lisää automaation, ohjelmistojen ja datan merkitystä sekä kasvattaa vaatimuksia niiden toimintavarmuudelle. Samalla turvallisuuden, datan ja tekoälyn yhdistämisestä tulee keskeinen kilpailutekijä teollisuuden tuotannon ja automaation kehittämisessä.
Teollisuus on keskellä laajaa muutosta. Vihreä siirtymä, sähköistyminen, digitalisaatio ja tekoälyn hyödyntäminen muuttavat tapaa, jolla tuotantoa suunnitellaan, toteutetaan ja kehitetään. Samalla automaation, ohjelmistojen ja datan merkitys kasvaa, ja yhä useammat järjestelmät kytkeytyvät osaksi laajempia digitaalisia kokonaisuuksia. Kehitys lisää myös teknologisten järjestelmien monimutkaisuutta sekä kasvattaa vaatimuksia niiden toimintavarmuudelle.
Muutoksen myötä myös turvallisuusajattelu laajenee. Perinteisen koneturvallisuuden rinnalle ovat nousseet kyberturvallisuus, datan hallinta sekä tekoälyn hyödyntäminen osana tuotantoa ja automaatiojärjestelmiä. Kun järjestelmät, ohjelmistot ja data kytkeytyvät entistä tiiviimmin osaksi teollisia prosesseja, myös niiden häiriöt voivat ulottua aiempaa laajemmalle. Kyberturvallisuus osana tuotannon toimintavarmuutta, järjestelmien ylläpidettävyyttä ja turvallista kehittämistä on huomioitava koko elinkaaren ajan suunnittelusta ylläpitoon ja jatkuvaan kehittämiseen. Samaa kehitystä tukee myös EU:n kyberkestävyyssäädös CRA (Cyber Resilience Act), joka määrittelee vähimmäisvaatimukset ohjelmistoja ja digitaalisia elementtejä sisältäville tuotteille.
Tekoälyn mahdollisuudet näkyvät sekä tuotannossa että automaatiosuunnittelussa. Tekoälyä voidaan hyödyntää prosessien tehostamisessa, mutta se voi myös auttaa suunnittelijaa ohjelmoinnissa, testauksessa ja dokumentoinnissa. Molemmissa tapauksissa hyödyt edellyttävät laadukasta dataa, yhtenäistä teknologia-arkkitehtuuria ja turvallisia toimintatapoja.
Tekoäly osaksi tuotannon kehittämistä
Vihreän siirtymän tavoitteet perustuvat yhä vahvemmin kykyyn hyödyntää dataa. Energiankulutuksen optimointi, kuormituksen hallinta, materiaalitehokkuus ja prosessien jatkuva kehittäminen edellyttävät luotettavaa ja helposti hyödynnettävää tietoa tuotannon eri vaiheista. Ilman laadukasta dataa myös tekoälyn mahdollisuudet jäävät rajallisiksi.
Tekoälyratkaisun näkyvin osa on usein malli tai sovellus, mutta teollisessa mittakaavassa ratkaiseva työ tehdään jo ennen sitä. Koneista, laitteista ja tuotantoprosesseista syntyvä data on saatava käyttöön yhtenäisessä muodossa ja helposti hyödynnettäväksi. Muuten tekoäly jää helposti yksittäiseksi sovellukseksi, jota on vaikea monistaa, ylläpitää ja kehittää. Jokainen uusi käyttötapaus vaatii omat integraationsa, datamallinsa ja ylläpitokäytäntönsä, jolloin kokonaisuus monimutkaistuu nopeasti. Samalla myös riski virheellisille johtopäätöksille kasvaa, jos käytettävissä oleva data ei tarjoa riittävää kontekstia päätöksenteon tueksi.
Installa on useiden vuosien kokemus teollisen datan hyödyntämisestä. Olemme kehittäneet ratkaisuja, joiden avulla eri lähteistä syntyvä data voidaan koota yhteen, jalostaa hyödynnettävää muotoon ja valjastaa tiedolla johtamisen, analytiikan, tekoälyn ja jatkuvan kehittämisen tarpeisiin. Kun data on käytettävissä yhtenäisessä ja hallitussa muodossa, sitä voidaan hyödyntää useissa eri käyttötarkoituksissa ilman, että jokaista varten tarvitsee rakentaa erillistä ratkaisua.
Modernit data-alusta- ja reunalaskentaratkaisut luovat perustan tiedon keräämiseen, yhdistämiseen ja käsittelyyn lähellä tuotantoprosessia. Ne tarjoavat hallitun ympäristön analytiikka- ja tekoälysovellusten käyttöönotolle sekä mahdollistavat uusien käyttötapausten rakentamisen yhteisen teknisen perustan päälle. Hyödyt näkyvät nopeampana käyttöönottona, parempana skaalautuvuutena ja helpompana ylläpidettävyytenä.
Teknologia-alusta ei kuitenkaan yksin ratkaise tuotannon kehittämisen haasteita. Jotta data saadaan tukemaan liiketoimintaa ja tuotantoa, tarvitaan ymmärrystä prosesseista, automaatiosta ja tuotantoympäristöstä. Teollisuuden automaation, sähköistyksen ja digitalisaation elinkaarikumppanina Insta yhdistää datan, automaation ja teknologia-alustat osaksi käytännön tuotantoa.
Tekoäly tehostaa myös automaatiosuunnittelua
Tuotannon optimoinnin ja analytiikan lisäksi tekoäly tukee automaatiojärjestelmien suunnittelua. Generatiiviseen tekoälyyn perustuvat työkalut voivat auttaa ohjelmoinnissa, testauksessa, dokumentoinnissa ja muissa aikaa vievissä rutiinitehtävissä, jolloin asiantuntijoiden aikaa vapautuu enemmän järjestelmätason suunnitteluun ja asiakkaan tuotannon kehittämiseen.
Tekoälyn osaksi TIA Portal -suunnitteluympäristöä tuovan Siemensin Eigen Engineering Agentin avulla voidaan nopeuttaa suunnittelutyötä, yhtenäistää toteutuksia ja vähentää manuaalisen työn määrää koko automaation elinkaaren aikana. Vaikutukset näkyvät teollisuusyrityksille laadukkaina toteutuksina, projektien parempana ennustettavuutena ja uusien ratkaisujen sujuvampana käyttöönottona.
Nopeus ei saa ohittaa laadunvarmistamista
AI-avusteisen suunnittelun tärkein kysymys ei ole vain se, kuinka nopeasti koodia syntyy. Olennaista on, että tuotettu ratkaisu toimii suunnitellusti ja täyttää sille asetetut laatu- ja turvallisuusvaatimukset.
Simulointi, automaattinen testaus ja digitaalinen kaksonen muodostavat tärkeän vastaparin tekoälyn tuottamille ratkaisuille. Koodia ja järjestelmän toimintoja voidaan tarkastaa virtuaalisessa ympäristössä ennen käyttöönottoa, jolloin virheitä voidaan tunnistaa aikaisemmin ja käyttöönottovaiheen riskejä pienentää.
Tekoäly ei myöskään poista osaavan suunnittelijan vastuuta. Ammattilaisen tehtäväksi jäävät tavoitteiden ja vaatimusten määrittely, tuotosten arviointi, järjestelmän kokonaisuuden ymmärtäminen sekä turvallisuuden ja toimivuuden varmistaminen. Parhaimmillaan tekoäly tukee asiantuntijatyötä, mutta ei korvaa harkintaa.
Kilpailuetu syntyy kokonaisuudesta
Teollisuuden sähköistyminen, digitalisaatio ja vihreä siirtymä lisäävät tarvetta hyödyntää dataa, automaatiota ja tekoälyä yhä laajemmissa kokonaisuuksissa. Samaan aikaan järjestelmien turvallisuudelle, toimintavarmuudelle ja ylläpidettävyydelle asetetaan aiempaa korkeampia vaatimuksia.
Tekoälyn hyödyntäminen ei enää ole yksittäinen teknologinen kokeilu, vaan osa tuotannon, energiaratkaisujen ja automaation pitkäjänteistä kehittämistä. Kilpailuetu syntyy kyvystä yhdistää käyttökelpoinen data, modernit automaatiojärjestelmät, turvallisuus ja tekoäly osaksi samaa kokonaisuutta.
Tärkeintä on sovittaa tehokkuus, toimintavarmuus ja turvallisuus onnistuneesti yhteen. Kun data, automaatio ja tekoäly tukevat toisiaan, voidaan tuotantoa kehittää kestävämmin ja ennakoitavammin myös nopeasti muuttuvassa toimintaympäristössä.
