{"id":7618,"date":"2022-09-02T12:16:13","date_gmt":"2022-09-02T09:16:13","guid":{"rendered":"https:\/\/atostek.com\/?p=7618"},"modified":"2024-04-02T09:05:49","modified_gmt":"2024-04-02T06:05:49","slug":"teollisuuden-ongelmanratkaisu-tehostuu-koneoppimisen-avulla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/atostek.com\/teollisuuden-ongelmanratkaisu-tehostuu-koneoppimisen-avulla\/","title":{"rendered":"Teollisuuden ongelmanratkaisu tehostuu koneoppimisen avulla"},"content":{"rendered":"<section class=\"wpb-content-wrapper\">[vc_row][vc_column][vc_column_text]<strong>Perinteinen kone- ja laitevalmistusteollisuus on jo pidemp\u00e4\u00e4n siirtynyt toiminnassaan puhtaasta laitevalmistuksesta tiedonhallinnan suuntaan. Tietoa ker\u00e4t\u00e4\u00e4n laitteista ja niiden k\u00e4yt\u00f6st\u00e4 useilla tavoilla; huoltotietoa, valmistuser\u00e4n osatiedot, asiakasyhteydenotot, ongelmien ratkaisut, kustannukset ja k\u00e4ytt\u00f6tiedot. Yhdist\u00e4m\u00e4ll\u00e4 erilaiset tietol\u00e4hteet ja linkitt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tietoa niiden v\u00e4lill\u00e4 voidaan muodostaa koneoppivalla j\u00e4rjestelm\u00e4ll\u00e4 p\u00e4\u00e4ttelyketjuja, jotka tarjoavat asiantuntijalle ty\u00f6kalun palvella asiakasta parhaalla mahdollisella tavalla.<\/strong><\/p>\n<p>Otetaan esimerkiksi autonvalmistaja, jonka yhden automallin osia tilataan usealta toimittajalta ja k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n ristiin muissakin valmistajan malleissa. Kun er\u00e4\u00e4n t\u00e4llaisen osan vikaantumisesta l\u00f6ytyy useampia havaintoja \u2013 automallista riippumatta \u2013 koneoppiva j\u00e4rjestelm\u00e4 osaa analysoida toimitusketjun ja muodostaa kokonaiskuvan tarvittavista korjauksista.<\/p>\n<p>Vian esiintymisen todenn\u00e4k\u00f6isyys voidaan analysoida esimerkiksi k\u00e4ytt\u00f6i\u00e4n tai ajokilometrien funktiona. Kun vika lis\u00e4ksi yksil\u00f6id\u00e4\u00e4n tietyn alihankkijan toimittamaan er\u00e4\u00e4n, korjaus voidaan tehd\u00e4 kustannustehokkaasti vain tarvittaville autoyksil\u00f6ille huollon yhteydess\u00e4 tai vakavamman ongelman kohdalla takaisinkutsuna.<\/p>\n<p>Edell\u00e4 kuvatun esimerkin kaltainen analyysi on jo autoteollisuudessa arkip\u00e4iv\u00e4\u00e4, mutta sen automatisointi koneoppimisella ja k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto autoteollisuutta pienempi\u00e4 tuotantom\u00e4\u00e4ri\u00e4 tuottavilla teollisuudenaloilla tulee muokkaamaan kannattavuutta, parantamaan asiakaskokemusta ja lis\u00e4\u00e4m\u00e4\u00e4n my\u00f6s valmistajan laatuvaikutelmaa.<\/p>\n<p>N\u00e4in valmistaja voi esimerkiksi ilmoittaa asiakkaalle ennakoivasti, mik\u00e4 on ajallisesti ja taloudellisesti paras korjausvaihtoehto analysoidun tiedon perusteella ja tehd\u00e4 tarvittavat toimenpiteet normaalien huolto- ja yll\u00e4pitokatkojen ohessa. Varsinkin huoltopalveluliiketoimintaa tekevien kone- ja laitevalmistajien kannattaa olla tekniikan eturintamassa parantamassa palveluitaan.<\/p>\n<h3 id='koneoppimisella-tietomassat-altaasta-k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n'  id=\"boomdevs_1\" >Koneoppimisella tietomassat altaasta k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n<\/h3>\n<p>Tulevaisuudessa kaikki organisaation tuotetieto kootaan l\u00e4ht\u00f6kohtaisesti yhteen tietoaltaaseen, jota useammat koneoppivat j\u00e4rjestelm\u00e4t analysoivat eri k\u00e4ytt\u00f6tarkoituksia varten. Tekninen, taloudellinen ja huollon optimointi saavat kaikki lis\u00e4tietoa koneoppimista hy\u00f6dynt\u00e4vist\u00e4 analyyseist\u00e4, joita itse\u00e4\u00e4n my\u00f6s optimoidaan ja kehitet\u00e4\u00e4n jatkuvasti paremmiksi. Tietojen perusteella voidaan tunnistaa puutteet tuotetarjoomassa ja saadaan my\u00f6s l\u00e4ht\u00f6tiedot tuotekehitykseen. Yhdess\u00e4 asiakas- ja markkina-analyysin kanssa t\u00e4m\u00e4 muodostaa jo roadmapin tuotekehitysorganisaatiolle.<\/p>\n<p>Perinteisen alihankinnan laadunvarmistuksen lis\u00e4ksi saadaan seurattua osiin liittyvi\u00e4 huoltotapauksia ja osien kest\u00e4vyytt\u00e4 k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4, ja yhdist\u00e4m\u00e4ll\u00e4 taloudellisen tiedot voidaan selvitt\u00e4\u00e4 kokonaistaloudellisesti edullisimmat toimittajat ja tehostaa hankintaketjua. Huolto ja yll\u00e4pito-organisaatio hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 laitekohtaista analysoitua tietoa kaikessa toiminnassaan, jolloin tuotekohtainen asiantuntemus ei ole en\u00e4\u00e4 kilpailutekij\u00e4. Villeimmiss\u00e4 tulevaisuusvisioissa toiminnassa tarvittu tieto v\u00e4litet\u00e4\u00e4n suoraan huoltomiehen n\u00e4k\u00f6kent\u00e4\u00e4n \u00e4lykk\u00e4\u00e4n piilolinssin tai implantin avulla.<\/p>\n<p>Atostek on osaltaan kehitt\u00e4m\u00e4ss\u00e4 tulevaisuuden koneoppivia j\u00e4rjestelmi\u00e4 teollisuusymp\u00e4rist\u00f6\u00f6n osallistumalla kansainv\u00e4liseen ITEA3 <a href=\"https:\/\/itea3.org\/project\/oxilate.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OXILATE<\/a>-hankkeeseen.<\/p>\n<p><strong>Jos kiinnostuit aihepiirist\u00e4, ota yhteytt\u00e4:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Tomi Javanainen (+358 45 113 8882)<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<div style=\"padding: 1%; width: 780px; margin: 1%;\">\n<div style=\"float: left; width: 30%;\"><img decoding=\"async\" class=\"alignnone\" style=\"max-width: 80%;\" src=\"https:\/\/atostek.com\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/atostek-tomi-javanainen-7041-sq.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" \/><\/div>\n<div style=\"float: right; width: 70%;\">\n<p style=\"font-size: 18px;\"><strong>Tomi Javanainen<\/strong><br \/>\n<em>Liiketoimintajohtaja<br \/>\nOhjelmistokehitys- ja konsultointipalvelut<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text]Perinteinen kone- ja laitevalmistusteollisuus on jo pidemp\u00e4\u00e4n siirtynyt toiminnassaan puhtaasta laitevalmistuksesta tiedonhallinnan suuntaan. Tietoa ker\u00e4t\u00e4\u00e4n laitteista ja niiden k\u00e4yt\u00f6st\u00e4 useilla tavoilla; huoltotietoa, valmistuser\u00e4n osatiedot, asiakasyhteydenotot, ongelmien ratkaisut, kustannukset ja k\u00e4ytt\u00f6tiedot. Yhdist\u00e4m\u00e4ll\u00e4 erilaiset tietol\u00e4hteet ja linkitt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tietoa niiden v\u00e4lill\u00e4 voidaan muodostaa koneoppivalla j\u00e4rjestelm\u00e4ll\u00e4 p\u00e4\u00e4ttelyketjuja, jotka tarjoavat asiantuntijalle ty\u00f6kalun palvella asiakasta parhaalla mahdollisella tavalla. Otetaan esimerkiksi autonvalmistaja,&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7621,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_lock_modified_date":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[596,197,194,195,196,198],"class_list":["post-7618","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blogi","tag-data","tag-datamassa","tag-koneoppiminen","tag-oxilate","tag-teollisuus","tag-tietoallas","entry","has-media"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7618"}],"collection":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7618"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7618\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15023,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7618\/revisions\/15023"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7621"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/atostek.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}