Keinoäly kunnossapidon Apupoika Anterona

Teollisesta internetistä ja tekoälystä on puhuttu jo tarpeeksi. Kunnossapidon ja kenttähuollon toiminnassa näiden kyvykkyyksien hyödyntämisessä on otettu ensiaskeleita, mutta ripeitä toimenpiteitä tarvitaan.

Tyypillisessä asiakkaan lähtötilanteessa kyse ei ole niinkään datan puutteesta, vaan siiloutuneen tiedon yhdistämisestä ja analyyttisestä hyödyntämisestä. Keskeistä on toteuttamiskelpoisten, mitattavaa arvoa tuottavien käyttötapausten tunnistaminen. Parhaimmillaan tekoälypohjaiset ratkaisut auttavat laitteiden vikaantumisen ennakoinnissa, huoltosuunnitelmien optimoinnissa sekä luovat uutta liiketoimintaa differoiden kilpailijoista. Ennustavan kunnossapidon analytiikan käyttötapaukset ovat moninaisia, ja toisinaan raja kunnossapidon ja tuotannon optimoinnin välillä on hiuksenhieno. Esimerkiksi asiakkaidemme kanssa toteutetut putkistojen tai kuljettimien tukkeutumista ennustavat mallit ovat toisaalta kunnossapitotarvetta ehkäiseviä, mutta toisaalta tuotantoa optimoivia ratkaisuja. Keinoälyratkaisuilla voidaan myös parantaa kenttähuollon tehokkuutta luoden samalla palveluliiketoiminnan kasvua.

Liiketoiminnallisen arvon luomisen kannalta tärkeää on, että datan ja tekoälyn avulla tuotettu tietämys ei jää pisteratkaisuksi. Apupoika Antero [kansikuvassa] tulee liittää saumattomasti osaksi operatiivista kunnossapitoa ja sisällyttää keinoäly asiakkaille tarjottaviin palveluihin.

Jarkko Haapalainen & Tarmo Kekki, IBM