Nykyaikaiset teolliset laitteet ja prosessit tuottavat dataa ympäri vuorokauden, joka sekunti. Suuressa määrässä dataa esiintyy myös poikkeamia. Miten tällaisia poikkeamia voidaan tunnistaa ja hyödyntää? Jatkuva datavirta sisältää arvokasta tietoa esimerkiksi laitteiden toiminnasta ja muista kriittisistä prosessin osa-alueista. Mutta miten tämä…
Atostek on kehittänyt tekoälyllä toimivan AI-Marin, joka pohjautuu yrityksen sisäisiin ohjeisiin ja osaa vastata esimerkiksi sairauslomia tai perhevapaita koskeviin kysymyksiin. Tarkoituksena on hyödyntää samaa teknologiaa esimerkiksi isoissa ohjelmistoprojekteissa ja tarjota sitä myös asiakkaille. Atostekin tekoälyapuri AI-Mari on toteutettu Microsoftin Azure-pilvipalveluun…
Salassa pidettävän datan hyödyntäminen tekoälyn avulla voi olla poissuljettua, jos käytetään pilvipalveluissa toimivia tekoälytoteutuksia. Atostekilla on käytössään paikallinen, omassa konesalissa ajettava kielimalli, jonka avulla voidaan esimerkiksi tiivistää pitkät potilashistoriat nopeasti omaksuttavaan muotoon. Atostekin käyttämä kielimalli tukee yli sataa eri kieltä.…
Perinteinen kone- ja laitevalmistusteollisuus on jo pidempään siirtynyt toiminnassaan puhtaasta laitevalmistuksesta tiedonhallinnan suuntaan. Tietoa kerätään laitteista ja niiden käytöstä useilla tavoilla; huoltotietoa, valmistuserän osatiedot, asiakasyhteydenotot, ongelmien ratkaisut, kustannukset ja käyttötiedot. Yhdistämällä erilaiset tietolähteet ja linkittämällä tietoa niiden välillä voidaan muodostaa…
Monet yritykset tuottavat paljon dataa, mutta dataa ei välttämättä hyödynnetä optimaalisella tavalla. Datan ymmärtäminen ja hyödyntäminen voivat kuitenkin tehdä päätöksenteosta helpompaa. Erilaisten raporttien ja hallintapaneelien harkittu käyttö edistää ja tehostaa päätöksentekoa. Seuraamalla erilaisia mittareita tai keskeisiä suorituskykyindikaattoreita (KPI), yritykset voivat…
