Open search

    Opetamme prosessit turvallisesti tuottavammiksi

    Oikein hyödynnetty data on teollisuudessa rahan arvoinen pääoma. Koneoppiminen tehostaa teollisia prosesseja säästäen energiaa ja raaka-aineita, pienentäen päästöjä ja kohentaen tuottavuutta. Hyödynnetty data muuttuu prosessiteollisuudessa taloudelliseksi tulokseksi.

    Koneoppiminen on teollisuudelle hyvä työkalu, jonka avulla prosessit voidaan pitää stabiileina ja optimoituina kustannustehokkaasti. Prosessinhallinnassa se on kuitenkin asiana sen verran uusi, että asiakasta voi arveluttaa luovuttaa dataansa palvelutarjoajan käyttöön – siitäkään huolimatta, että edut ovat ilmeiset. Taustalla voi olla vaikeus uskoa, että prosesseissa olisi parantamisen varaa. Kyse voi olla myös siitä, että vastuuhenkilöiden on hankala hyväksyä ulkopuolelta tulevia neuvoja prosessien kohentamiseksi. Datan sensitiivisyys asettaa tietoturvalle omat vaatimuksensa.

    Installa pyrimme aina kokonaistuottavuuden parantamiseen. Koneoppivat mallit tarjoavat tähän monenlaisia hyötyjä. Mallit huomaavat välittömästi prosessissa tapahtuvat poikkeamat. Kun dataa on tarpeeksi, ja malli on opetettu, se osaa ehdottaa, mistä häiriö voi johtua. Kuluminen ja rikkoutuminen voidaan ennustaa, ja laite korjata suunniteltuna, järkevänä ajankohtana.

    Insta tarjoaa turvallisen tavan hyödyntää kaupallisten pilvipalveluntarjoajien palveluita. Turvallinen digitalisaatio mahdollistaa prosessidatan hyödyntämisen, kaiken säästöpotentiaalin ulosmittaamisen ja aidosti älykkään kunnossapidon.

    Koneoppimisen hyödyntäminen prosessiteollisuudessa edellyttää sekä IT- että automaatio-osaamista. Palveluntarjoajalla tulee olla kyvykkyys ymmärtää asiakkaan prosesseja. Koska Installa on monivuotinen osaaminen sekä automaatiosta että data-analytiikasta, puhumme samaa kieltä kuin asiakas, ja pystymme huolehtimaan koko toimitusketjun laitetasolta koneoppivaan malliin.

    Koneoppimisen pohjana riittävän niukka, relevantti ja validi data

    Laskenta voidaan suorittaa turvallisesti ja kustannustehokkaasti kaupallisen palveluntarjoajan pilvessä. Tämä on mahdollista anonymisoimalla asiakkaan data tunnistamattomiksi ykkösiksi ja nolliksi, jotka viedään pilveen laskutoimituksia varten. Tämän jälkeen opetettua mallia hyödynnetään yrityksen ohjausjärjestelmissä. Tämä ei edellytä enää yhteyttä pilvipalveluun.

    Koneoppimisessa datan tulee olla validia ja relevanttia. Tämä ei kuitenkaan riitä, vaan pitää olla myös varmuus siitä, että prosessi toimii oikein. Vasta kun nämä on varmistettu, dataa voidaan hyödyntää mallin opettamiseen.

    Syitä, joiden vuoksi data voi olla kelvotonta opetettaviin malleihin, ovat merkittävien laitteiden vaihdot tai konerikot, huoltoseisokit tai tuotannon muut prosessiongelmat. Lisäksi virheellisesti toimivat mitta- tai toimilaitteet vääristävät dataa.

    Koko tehdasta ei yleensä ole tarkoituksenmukaista analysoida, vaan olennaista on tunnistaa prosessin tuottavuuden kannalta tärkeät prosessien osat. Kaikki oleellinen data tulee hyödyntää opetuksessa, mutta ylimääräinen data ei tuo lisäarvoa.

    Prosessien stabiloinnin nopeat tuotannolliset hyödyt

    Tekoälyä hyödyntävän prosessien stabiloinnin hyödyt ovat moninaiset. Työ- ja turvallisuus kohentuu ja tuotantomäärä kasvaa. Tarkkuus laadunohjauksessa paranee. Hävikki ja päästöt putoavat, ja energiankulutus vähenee. Stabiloidun prosessin ansiosta tuotannon ennustettavuus paranee merkittävästi. Koneoppivilla seurantajärjestelmillä on mahdollisuus ylläpitää stabiili prosessi muuttuvassa toimintaympäristössä.

    Kirjoittaja

    Insta Automationin liiketoimintajohtaja Mika Riikonen_blogi

    Mika Riikonen

    LinkedIn