Tekoäly valmistavassa teollisuudessa

Kun puhutaan tekoälystä valmistavassa teollisuudessa, keskustelu menee helposti tuotantolinjoihin, konenäköön tai ennakoivaan kunnossapitoon. Niissä tekoälylle on paikkansa, mutta monessa yrityksessä nopeammin saavutettavat hyödyt löytyvät aivan muualta.

Tarjouspyyntöjä käydään läpi käsin, ostolaskuille etsitään samoja tietoja kerta toisensa jälkeen ja järjestelmien välillä siirretään tietoa manuaalisesti. Asiantuntijan aikaa kuluu työhön, jonka voisi ainakin osittain hoitaa automaattisesti.

Juuri näistä prosesseista kannattaa usein aloittaa.

Tekoälyn käyttöönotossa ei tarvitse myöskään lähteä liikkeelle suuresta järjestelmähankkeesta. Käyttökohde voidaan rajata, rakentaa siitä ensimmäinen toimiva ratkaisu ja mitata, syntyykö siitä oikeasti hyötyä.

Jos tekoälyn hyödyntämisen kokonaisuus on vielä avoinna, tutustu myös tekoälyn käyttöönottoon yrityksessä.

Valmistavassa teollisuudessa tekoälyn ei tarvitse korvata nykyisiä ERP-, taloushallinto- tai tuotannonohjausjärjestelmiä. Usein järkevämpi ratkaisu on rakentaa niiden ympärille automaatioita, jotka käsittelevät tietoa ja poistavat turhia työvaiheita.

Esimerkiksi:

Valmiit työkalut, kuten ChatGPT, Copilot ja Claude, voivat auttaa yksittäistä työntekijää monessa tehtävässä. Valmistavan teollisuuden prosessit vaativat kuitenkin usein yrityksen oman tiedon, järjestelmien ja toimintatapojen huomioimista.

Silloin voidaan rakentaa yritykselle oma AI-avusteinen työkalu, joka on suunniteltu tiettyä työtehtävää varten. Se voi tuntea esimerkiksi yrityksen tarjousprosessin, käyttää sovittuja tietolähteitä ja siirtää lopputuloksen suoraan käytössä olevaan järjestelmään.

Ratkaisun taustalla voidaan hyödyntää tekoälymalleja, automaatioita, integraatioita, n8n-työnkulkuja tai räätälöityä ohjelmistokehitystä. Käyttäjälle lopputuloksen pitäisi kuitenkin olla yksinkertainen: työkalu auttaa tekemään työn nopeammin ja samalla tavalla joka kerta.

Tekoälyn käyttöönotosta tulee helposti tarpeettoman suuri projekti, jos ensimmäiseksi yritetään ratkaista kokonainen prosessi päästä päähän.

Usein parempi lähtökohta on yksi selkeä pullonkaula.

Jos tarjouspyyntöjen tietojen kokoamiseen kuluu jatkuvasti aikaa, automatisoidaan ensin se. Jos ostolaskujen käsittelyssä toistetaan samoja vaiheita päivittäin, aloitetaan siitä.

Ensimmäisen ratkaisun pitäisi pystyä vastaamaan yksinkertaiseen kysymykseen: säästääkö tämä enemmän aikaa ja rahaa kuin sen toteuttaminen maksaa?

Kun hyöty on osoitettu käytännössä, ratkaisua voidaan kehittää ja laajentaa.

Tähän sopii myös AI Pilotointi, jossa käyttökohde testataan käytännössä ennen suurempia päätöksiä.

Ensimmäiseksi kannattaa katsoa nykyisiä prosesseja eikä tekoälytyökaluja.

Missä tehdään paljon käsityötä? Missä sama tieto syötetään useampaan kertaan? Missä asiantuntija käyttää aikaa tiedon etsimiseen ja kokoamiseen? Missä työ jonoutuu yksinkertaisen manuaalisen vaiheen vuoksi?

Näistä löytyy yleensä parempia tekoälyn ja automaation käyttökohteita kuin aloittamalla kysymyksestä "mihin voisimme käyttää AI?".

Jos käyttökohteita on useita eikä ole selvää, mistä kannattaa aloittaa, AI Startti auttaa muodostamaan kokonaiskuvan ja priorisoimaan seuraavat askeleet.