Tekoäly tunnistaa sekä sakkaavat prosessit että niiden juurisyyt
Koneoppivan mallin avulla dataa voidaan analysoida. Yksi sen merkittävimmistä hyödyistä on kyky tunnistaa prosessissa tapahtuvat muutokset ja kohdistaa ihmisen huomio kyseisiin anomalioihin eli epätavalliseen käyttäytymiseen. Tekoäly ei turru tai sen keskittyminen herpaannu, joten se havaitsee oppimansa poikkeamat jo paljon ennen ihmissilmää.
Tekoäly ei kuitenkaan reagoi pelkästään muutokseen. Sitä mukaa kun datamäärä kasvaa ja se oppii lisää, koneoppivat algoritmit pystyvät tunnistamaan paitsi poikkeavan tilanteen myös analysoimaan, mistä tilanne johtuu. Jos tekoäly alkuun tunnistaa vain suorituskyvyltään heikkenevän prosessin, pystyy se lisäopetuksen jälkeen määrittämään vian jopa suoraan tietyn laitteen tiettyyn osaan. Lopulta se osaa jopa kertoa, mikä vika kyseisessä osassa on.
Prosessin suorituskyvyn pudotessa juurisyiden selvittäminen on perinteisesti ollut työlästä, sillä se on vaatinut useita eri toimenpiteitä, joista joku on lopulta palauttanut prosessin ennalleen. Koneoppivat algoritmit sen sijaan auttavat kohdentamaan oikean toimenpiteen oikeaan aikaan ja paikkaan, jolloin säästyy turhaa työtä ja korjausprosessi nopeutuu.
"Tekoäly ei turru tai sen keskittyminen herpaannu, joten se havaitsee oppimansa poikkeamat jo paljon ennen ihmissilmää"
Tekoälyä ei voi opettaa huonolaatuisella datalla
Koneoppiminen itsessään ei kuitenkaan tee autuaaksi: toimiakseen se vaatii hyvälaatuista dataa. Usein vasta tekoälyhankkeiden alkaessa huomataan, että olemassa oleva data on vaikeasti hyödynnettävissä, riittämätöntä tai jopa virheellistä.
Kun koneoppivaa ratkaisua lähdetään rakentamaan, täytyy sitä varten olla olemassa selkeä kokonaisuus, joka toimii optimaalisesti. Jos prosessia ei ole optimoitu, tekoälyn opettamiseen käytettävä data voi olla heikkolaatuista. Tällöin tekoäly ei ole kyvykäs suoriutumaan tehtävistään tarkoituksenmukaisesti eikä anna optimaalisia ratkaisuehdotuksia. Toisin sanoen dataa tuottavien laitteiden on oltava suunniteltu, käyttöönotettu, viritetty ja ylläpidetty oikein.
Lisäksi dataa on pystyttävä keräämään riittävällä näytteenottotaajuudella, sillä koneoppivan mallin rakentamiseen ei käy pakattu tai keskiarvoistettu data. Tunnin, minuutin tai edes viiden sekunnin keskiarvo ei aina riitä. Jotta päästään parhaaseen tulokseen, datan on oltava suodattamatonta raakadataa.
Hyödyt realisoituvat nopeasti
Tekoälyn käyttöönottoprosessin on oltava koko yrityksen asia; siihen täytyy sitoutua aina johtoportaasta operaattoritasolle. Koneoppivien algoritmien tuottama lisäarvo kasvaa sitä mukaa, kun niiden käytettävissä oleva data-määrä ja opetetut mallit lisääntyvät. Tekoäly ei ole koskaan valmis.
Installa lähtökohta on aina kokonaistuottavuuden parantaminen ja päästöjen minimointi, mutta yksittäisiä hyötyjä voidaan saavuttaa jo tekoälyprojektin alkumetreillä. Tuloksia on saatavissa jo silloin, kun prosessi stabiloidaan hyvälaatuisen datan varmistamiseksi. Optimaalisten säätöjen synnyttämä hyöty on ulosmitattavissa niin taloudellisilla kuin ympäristömittareillakin nopeasti ja yleensä ilman suuria investointeja.
Mika Riikonen
Liiketoimintajohtaja
