Open search

    Tekoäly mahdollistaa älykkään kunnossapidon

    Tekoälyn avulla voidaan siirtyä ennakoivasta kunnossapidosta ennustavaan kunnossapitoon. Sen hyödyntämisen ehdoton edellytys on relevantti ja laadukas data.

    Teollinen digitalisaatio mahdollistaa tekoälyn hyödyntämisen kunnossapidossa. Tämä tarkoittaa olemassa olevan datan tehokasta hyödyntämistä. Näin saadaan kustannustehokkaat keinot tuotannon stabiloinnille, minkä seurauksena turvallisuus, tuottavuus ja laatu kasvavat sekä kustannukset alenevat.

    Automaatiojärjestelmästä kerätyn datan hyödyntäminen on kuitenkin vielä vähäistä prosessiteollisuuden kunnossapidon tehostamiseksi. Dataa on perinteisesti hyödynnetty tutkittaessa jo tapahtuneita asioita, ei proaktiivisen kunnossapidon ohjauksessa.

    Tekoälyn hyödyntämisen ehdoton edellytys on datan laatu ja relevanttisuus, siksi on ensin varmistettava järjestelmän instrumenttien, toimilaitteiden ja säätimien optimaalinen toiminta.

    Tietoturvariskit ovat hallittavissa

    Usein myös datan keräämiseen, säilyttämiseen ja jakamiseen liittyy pelkoa. Tähän voidaan kuitenkin varautua. Etenkin isoissa prosessilaitoksissa automaatiojärjestelmät ovat pääosin suljettuja järjestelmiä. Turvallisen digitalisaation avulla tietoturvariskit ovat hallittavissa – jo pelkkä tunnistetietojen poistaminen datasta, muuttaa sen hyödyttömäksi väärän tahon käsissä. Suurten datamäärien analysointi edellyttää suurta laskentakapasiteettia ja käytännössä tämä edellyttää julkipilven käyttämistä algoritmin opettamisessa. Opetettua algoritmia sitä vastoin käytetään paikallisesti tehtaan sisäisessä järjestelmässä.

    Automaatiojärjestelmien datan käsittelyyn liittyy haasteita, koska niitä ei ole rakennettu nykypäivän vaatimusten mukaisesti. Datan saanti ulos tietovarastoista on monesti työlästä ja tehotonta. Tämä vaatii monesti järjestelmäteknisiä muutoksia, jotta datan saadaan tehokkaasti käyttöön.

    Ennakoivasta kunnossapidosta ennustavaan kunnossapitoon

    Datan käsittelyyn kannattaa valjastaa tekoälyä. Se on väsymätön rutiinien suorittaja ja numeroiden käsittelykapasiteetti on valtava. Tekoäly on parhaimmillaan osoittamassa ongelmakohtia, riippuvuussuhteita sekä anomaliaa (epätavallista käyttäytymistä), joiden merkitys kokonaisprosessin tehokkuuden kannalta on tärkeää. Tekoälyllä voidaan yksinkertaistaa ja tuoda esille asioita, jotka muuten hukkuvat ison tietomäärän joukkoon.

    Tekoäly mahdollistaa siirtymisen ennakoivasta kunnossapidosta ennustavaan kunnossapitoon. Sen avulla on mahdollista luoda neuroverkko, joka kehittyy ajan myötä. Neuroverkon toiminta perustuu kerättyyn dataan, joka kykenee tunnistamaan ja ennustamaan asioita. Tämä on erinomainen ratkaisu tehostamaan kunnossapitoa.

    Järjestelmä pystyy esimerkiksi seuraamaan pumppauksen toimivuutta vertaamalla sen omaa ja muiden samankaltaisten pumppujen tuottamaa historiadataa. Tämä mahdollistaa aikaisemmin hankalasti ennustettavien asioiden, kuten putken tukkeuman tai juoksupyörän kulumisen ennustamisen ennen kuin ne alkavat vaikuttaa kriittisesti prosessin tehokkuuteen.

    Kirjoittaja

    Juho Salminen

    Juho Salminen

    LinkedIn