• Ioncor
• koneautomaatio
• koneoppiminen
• tekoäly

Tekniikka on pitkään kehittynyt yksityisten henkilöiden ottaessa käyttöön uusimpia älypuhelimia ja muita arkea helpottavia laitteita. Yritystenkin on omaksuttava uusia teknologioita ja kehityttävä ajan mukana. Koneoppiminen ja tekoäly ovat tällä hetkellä suuria puheenaiheita ja niitä onkin mahdollista käyttää moniin erilaisiin kohteisiin.

Koneoppimisen mahdollisuudet

Kehitys tuo jatkuvasti, erilaisten komponenttien lisäksi, ohjelmistoja ja kokonaisia järjestelmiä. Valmistajilta, jotka tarjoavat erinäisiä ”avaimet käteen” ratkaisuja, on monia. Koneoppimisen järjestelmien hankintakustannukset ovat korkeat, kun lähdetään ensimmäistä kertaa käyttöönottamaan koneoppimisen järjestelmää. Useamman käyttöönoton jälkeen koneoppimisen projektin kokonaiskustannukset laskevat. Kustannuksien vähentymiseen vaikuttavat aikaisempien järjestelmien hyödyntäminen uusissa projekteissa, henkilöstön kokemuksen karttuminen, kouluttaminen ja koneoppimisen ymmärryksen kertyminen. Sekä koneoppimisen kehityksen ja yleistymisen myötä kustannukset laskevat.

Koneoppiminen tarjoaa merkittäviä hyötyjä, kuten tehokkuuden parantamista, ennakoivaa ylläpitoa, laadunvalvonnan tehostamista, resurssien optimointia ja innovaatioiden edistämistä. Nämä hyödyt voivat johtaa kilpailukyvyn paranemiseen ja liiketoiminnan kestävyyteen

Koneoppimisen integrointi

Kun koneoppiminen on otettu käyttöön, yrityksen seuraava kehityksen askel, teknologian käyttö toiminnan parantamiseen. Tällöin yrityksen on aloitettava koneoppiminen-projekti, johon liittyy erilaisia vaiheita ja otettava huomioon erilaisia kohtia. Jotta projekti on onnistunut, täytyy kartoittaa projektin päämäärä, siihen liittyvät riskit, haasteet, hyödyt ja kustannukset. Tärkeä kysymys on, hyödyntääkö projektin lopputulos käyttäjää ja tuoko se tarpeeksi lisäarvoa.

Koneoppiminen on monipuolinen työkalu tai auttaa yritystä kehittymään. Koneoppimista voidaan käyttää mm.:

• Prosessien optimointi – erilaisilla säätyvillä prosesseilla
• Ennakoiva kunnossapito – toteuta huollot koneoppimisen järjestelmän analyysien pohjalta
• Kappaleiden mittaus – mittaa kappaleet ja huomaa poikkeavuudet aikaisessa vaiheessa
• Laadun parantaminen – oikeiden materiaalien ja komponenttien käyttö, sekä oikein asennettu
• Robottien älykkääseen toimintaan – kappaleiden paikantaminen, poiminen ja asettaminen
• Logistiikan automatisointiin – toimistusketjujen toimintojen tehostaminen – varasto-ohjauksen reaaliaikainen näkyvyys
• Backend – mallien kehittäminen, kouluttaminen ja käyttöönotto
• Rajapinta backend:n ja toimilaitteiden välille – mallien käyttö ja integrointi erilaiseen sovelluksiin
• Markkinointi ja asiakaspalvelu – uusien asiakkaiden tunnistaminen ja asiakaspalvelun virtuaaliassistentit ja chatbotit
• Turvallisuus – kyky analysoida suuria määriä toimintoja ja havaita turvallisuusuhkia – pankki- ja rahoituspalveluiden petoksien havaitseminen

Jatkuvaa kehittämistä

Ensimmäiset koneoppimisen projektit kustantavat enemmän ja vievät aikaa oppimiselle, sekä uusien asioiden hahmoittamiseen. Toivottu loputulos on toimiva ratkaisu, joka auttaa yritystä kehittymään ja jatkamaan valitulla polulla. Koneoppimisen projektit helpottuvat ja ovat kustannustehokkaampia, mitä enemmän projekteja toteutetaan. Kuitenkin on syytä pitää aluksi fokus pienenä ja kohdistettuna tiettyyn kohteeseen. Koneoppiminen ja tekoäly rinnastetaan usein toisiinsa, joiden aiheiden parissa voi mennä suuria määriä aikaa, jos määränpää ei ole selvänä. Punaisen langan voi kadottaa ja löytää uudestaan ihan eri aiheen kautta.

Lähde:

Perälä, J. 2025. Koneoppimisen mahdollisuudet prosessien kehittämiseksi, – Theseus, Turun ammattikorkeakoulu opinnäytetyö.