Tekoälyä myös teollisuudelle

Tekoäly on jo mullistanut aloja, kuten lääketiedettä ja rahoitusta, mutta se ei ole saavuttanut paljon jalansijaa teollisessa valmistuksessa. Tehtaat asettavat tekoälylle erilaisen haasteen: ne ovat strukturoituja, nopeatempoisia ympäristöjä, jotka ovat riippuvaisia tarkkuudesta ja kriittisestä ajoituksesta.

Menestyminen vaatii enemmän kuin tehokkaita algoritmeja; se vaatii syvällistä, reaaliaikaista ymmärrystä monimutkaisista järjestelmistä, laitteista ja työnkulusta. Uusi, erityisesti valmistusteollisuudelle suunniteltu tekoälymalli pyrkii vastaamaan tähän haasteeseen ja mullistamaan tehtaiden toimintatavan.

Kalifornian osavaltionyliopiston Northridgen Autonomy Research Center for STEAHM:n vetämä tiimi on kehittänyt MaVilan – lyhenne sanoista Manufacturing, Vision and Language – älykkään avustajan, joka yhdistää kuva-analyysin ja luonnollisen kielen käsittelyn auttaakseen valmistajia havaitsemaan ongelmia, ehdottamaan parannuksia ja kommunikoimaan koneiden kanssa reaaliajassa.

Heidän tavoitteenaan on luoda älykkäämpiä ja mukautuvampia valmistusjärjestelmiä.

MaVila on koulutettu valmistuskohtaisella tietämyksellä alusta alkaen eikä tukeudu internetin dataan. Se oppii suoraan tehdasympäristöissä olevasta visuaalisesta ja kielipohjaisesta datasta. Työkalu voi "nähdä" ja "puhua" – analysoida osien kuvia, kuvata vikoja selkokielellä, ehdottaa korjauksia ja jopa kommunikoida koneiden kanssa automaattisten säätöjen suorittamiseksi.

MaVila koulutettiin erikoistuneella lähestymistavalla, joka vaati paljon vähemmän dataa kuin tyypilliset tekoälyjärjestelmät – etu teollisuudessa, jossa dataa on usein rajoitetusti tai sen kerääminen on kallista. Siksi työkalu voisi olla helpommin saatavilla pienille ja keskisuurille yrityksille, joilla ei ole varaa kalliisiin tekoälytyökaluihin tai niiden käyttöön tarvittavaan asiantuntemukseen.

Myös Suomessa aihetta on tutkittu. Teemu Hiltusen keväällä hyväksytty Tekoälyn hyödyntäminen valmistavassa teollisuudessa kandinaattityö paneutuu aiheeseen laveammalla tasolla.

Työssä esitellään oleelliset tekoälytyypit ja niiden sovelluksia tuotannon hallinnassa, kappaleiden suunnittelussa, robotiikassa, valmistusprosesseissa ja teollisuuskoneiden kunnonhallinnassa.

Hiltunen keskittyi erityisesti Teollisuus 4.0:n teknologioihin, kuten esineiden internetiin (IoT) ja pilvilaskentaan, jotka mahdollistavat tekoälyn tehokkaan käytön tuotantoympäristöissä.

Tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi tuotannonhallinnassa, jossa digitaalisen kaksosen avulla voidaan optimoida tuotantoprosesseja ja parantaa niiden läpinäkyvyyttä. Kappaleiden suunnittelussa tekoäly mahdollistaa esimerkiksi generatiivisen suunnittelun, joka tuottaa useita vaihtoehtoisia malleja suunnittelijan asettamien rajoitteiden pohjalta.

Valmistusprosesseissa tekoäly auttaa optimoimaan prosessiparametreja ja ennustamaan työkalujen kulumista. Teollisuuskoneiden kunnonhallinnassa tekoäly mahdollistaa ennakoivan kunnossapidon, joka vähentää suunnittelemattomia seisokkeja ja parantaa tuotantotehokkuutta

Aiheesta aiemmin:

Suurpanostus tekoälypiirien valmistukseen

Vesi avuksi mikrosirujen ja nanorakenteiden valmistukseen

3D-tulostuksella aivan uudenlaisia materiaaleja