Deep Learning: “suunnanmuuttaja” teollisuuden automatisoinnissa ja tuotantotehokkuudessa

Deep Learning muuttaa teollisuutta. Koneet ryhtyvät hoitamaan tehtäviä, jotka vaativat ihmisten älyä. Prosessien lisääntyvän digitalisoinnin ja yrityksissä tapahtuvan tiedonkeruun myötä myös Deep Learning käyttö lisääntyy, mikä mahdollistaa ihmisen ja koneen tehokkaan yhteistyön. Tämä mullistaa automatisoinnin ja tuotannon ja johtaa tehokkaampiin ja tarkemmin päätöksentekoprosesseihin sekä tuottavuuden kasvuun kehittämiskulujen laskiessa samanaikaisesti huomattavasti.

“SICKnificant”-podcastissamme keskustelimme digitaalisista palveluista ja ratkaisuista vastaavan strategisen tuotepäällikön, tri Christoph Eichhorn kanssa Deep Learningin mahdollisuuksista, ihmisten vapauttamisesta rankoista tehtävistä ja laadun parantamisesta.

Deep Learning tekoälyn ja koneellisen oppimisen osa-alueena on saanut viime vuosina yhä suuremman merkityksen, kun tietojen käytettävyys on lisääntynyt ja laskentateho kasvanut. Tämä teknologia mullistaa tuotannon ja muiden alojen automatisoinnin mahdollistamalla koneiden käytön tehtävissä, joihin aiemmin tarvittiin ihmisten älyä. Tekoälyratkaisuista SICKillä vastaava tri Christoph Eichhorn selittää tätä seuraavasti: “Deep Learning on koneellisen oppimisen osa-alue. Siinä käytetään neuroverkkoja (deep neural networks), jotka pystyvät hallitsemaan monimutkaisiakin tilanteita. Ne voivat hoitaa monimutkaisia päätösprosesseja esimerkiksi laadunvalvonnassa ja mahdollistavat yrityksille yhä useampien prosessien automatisoinnin ja digitalisoinnin. Näin voidaan nostaa tuotannon tehokkuus uudelle tasolle.”

Digitalisointi ja tekoäly

Digitalisoinnin käsite teollisuudessa on viime vuosina kehittynyt valtavasti. Antureilta ja myös muista lähteistä saadut tiedot, joita on perinteisesti käytetty lähinnä välittömään prosessiohjaukseen, tallennetaan digitaalisoinnin yhteydessä – jolloin ne ovat käytettävissä abstraktimmalla tasolla. Tietojen kerääminen ei yksin riitä. Tekoälyllä on tärkeä rooli silloin, kun näistä tiedoista halutaan selvittää olennainen, jonka avulla voidaan jatkaa optimointia.

Eräs esimerkki tästä on puuteollisuuden sovellus, jossa useiden gigatavujen koulutustietojen avulla saatiin opetettua neuroverkko, joka tekee päätöksiä tarkemmin, nopeammin ja kestävämmin kuin ihmissilmällä on mahdollista. Tämän verkon koko on kuitenkin pienempi kuin megatavu, mutta se pystyy hyödyntämään valtavaa määrää arvokasta kokemusta. Konsepti voidaan siirtää haluttuun määrään käyttökohteita.

Tekoälypohjaisen automatisoinnin tuoma lisäarvo

Tekoälyn hyödyntämiseen ei kuitenkaan aina tarvita niin suuria tietomääriä. Deep Learning -projektien toteutus voi sujua hyvin eri tavoin ja se riippuu asiakaskohtaisista vaatimuksista. Näiden vaatimusten ja odotusten muotoilu ei ole aina helppoa, mutta se on kuitenkin edellytys tekoälyn onnistuneelle käytölle. “Yksinkertaisesti ilmaistuna: tekoälyn avullakin haluttuun tulokseen voi päästä vain, jos tietää, mitä haluaa. Kun se on selitetty, kaikki asiakkaat odottavat yksinkertaista ja joustavaa ratkaisua ongelmaansa”, Eichhorn sanoo.

“Tekoälyn ansiosta asiakkaat pystyvät itse automatisoimaan tehtäviä, joiden automatisointi ennen oli äärimmäisen vaikeaa. Siitä ovat hyviä esimerkkiä laadun ja asennusten valvonta heijastavilla osilla, juotoskohtien tarkistaminen ja luonnontuotteiden lajittelu. Nämä ovat useimmiten hankalia töitä, joihin asiantuntevalla henkilöstöllä menee paljon aikaa ja joita siksi usein tehdään vain pistokoemaisesti.”

Neuroverkkojen opetus

Deep Learningin käyttö saa aikaan automatisoinnin paradigmamuutoksen. Sen sijaan, että selvitettäisiin, mitkä yksityiskohdat ovat päätöksen kannalta olennaisia konkreettisten sääntöjen esiasettamiseksi, käytetään esimerkkejä. Algoritmi oppii itsenäisesti tekemään päätöksiä. “Ohjelmoinnin sijaan harjoittelemme ratkaisua, mikä on paljon nopeampaa ja tehokkaampaa. On kuitenkin tärkeää korostaa, että Deep Learning ei ole vaihtoehto ihmisten asiantuntemukselle, jota tarvitaan edelleen teknologian koko potentiaalin hyödyntämiseen. Deep Learning tukee ja laajentaa ihmisen kykyjä”, Eichhorn selittää ja toteaa lopuksi: ”Helppokäyttöisten Deep Learning -työkalujemme ansiosta käyttäjät, jotka tuntevat ongelman asettelun, pystyvät myös ratkaisemaan sen itsenäisesti ilman syvällisempiä ohjelmointitaitoja. Sillä vain he tietävät, mistä ratkaisussa on kyse – ja mistä ei – ja osaavat etsiä sopivia opetusesimerkkejä paremmin kuin kukaan muu. Työkalujemme avulla voitte aloittaa tekoälyn opettamisen intuitiivisesti ja ratkaista sen avulla hyvin tarkkaan määritettyjä ja yksilöllisiä tehtäviä.”

Lue lisää

Lue lisää

Lue lisää

Lue lisää