5G mullistaa langattoman teknologian tarjoamalla entistä mukautetumpia yhteyksiä konkreettisiin tarpeisiin. Tehokkaampi verkko, suurempi nopeus, suurempi kapasiteetti ja pienempi latenssi luovat ennennäkemättömiä mahdollisuuksia 5G-ratkaisuille teollisessa ympäristössä mahdollistaen tehokkaamman ja joustavamman toiminnan kehittämisen ratkaisujen, kuten reaaliaikaisen tekoälyanalytiikan, avulla.

Reaaliaikaisen tekoälyanalytiikan yhdistäminen fyysiseen maailmaan tarjoaa kilpailuetua, joka ei vain voi vähentää käyttökustannuksia, vaan myös parantaa tehokkuutta ja toiminnan turvallisuutta teollisissa olosuhteissa.

Katsotaanpa tarkemmin kolmea päätapaa, joilla reaaliaikaista tekoälyä voidaan käyttää teollisissa toimissa.

1. Automaattinen huoltotarkastus

Teollinen toiminta on alttiina ankarille toimintaympäristöille, jotka tuottavat suuria määriä äärimmäistä lämpöä ja pölyä. Koneiden suorituskyvyn ylläpito on toiminnassa keskeinen rooli. ABB:n paperi- ja selluteollisuudessa tehtyjen tutkimusraporttien mukaan 60-80 % kaikista laadunvalvontajärjestelmien laitevioista johtuu virheellisestä huollosta tai sen puutteesta.

Laitteiden toimintahäiriöt johtavat odottamattomiin seisokkeihin, mikä johtaa korkeisiin kustannuksiin; osien vaihto, korjaus ja laitoksen entisöinti – puhumattakaan tuotannon menetyksestä aiheutuvista voittotappioista. Joka vuosi Fortune Global 500:n valmistus- ja teollisuusyritykset menettävät noin 3,3 miljoonaa tuntia tuotantoaikaa konevikojen vuoksi ja lähes 1 biljoona dollaria suunnittelemattomien seisokkien vuoksi. Tämän taloudellinen vaikutus on 864 miljardia dollaria eli 8 prosenttia heidän vuotuisista tuloistaan.

Siksi ennaltaehkäisevä huoltostrategia on optimaalinen ratkaisu odottamattomien seisokkien välttämiseen. Kuinka se voidaan tehdä reaaliaikaisella tekoälyanalytiikalla, on tarjota automaattinen reaaliaikainen huoltoaikataulun ja rutiinitarkastusten auditointi. Järjestelmä pystyy tunnistamaan tietyillä alueilla työntekijät numeerisiksi kohteiksi minuutin välein, mukaan lukien sijainnin ja ajan, tarjoamalla arvokasta tietoa vahvistetuista huoltotoimenpiteistä ja mahdollistaen helpomman tavan tehdä analytiikkaa asiasta.

Miksi jäät paitsi

Osoittautuu, että ennaltaehkäisevän huollon puute on monia aloja koskeva ongelma: ennaltaehkäisevä huolto on vanha, mutta usein unohdettu menettelytapa, koska uudet kehittyvät tekniikat tuovat käyttöön lukemattomia vaihtoehtoja ennaltaehkäiseviin manuaalisiin toimenpiteisiin. Kaasun ja öljyn alalla alle 24 % operaattoreista kuvailee kunnossapitoa ennakoivaksi, joka perustuu dataan ja analytiikkaan, GE:n tekemän tutkimuksen mukaan. Reaaliaikaisen tekoälyvalvonnan ennakoivien ylläpitostrategioiden mukaisesti prosessit voidaan kuitenkin vahvistaa ja auditoida entistä tarkemmin, mikä auttaa estämään odottamattomia seisokkeja.

Operaattorit, jotka käyttävät tällä hetkellä ennakoivaa, tietoon perustuvaa lähestymistapaa, kokevat 36 % vähemmän odottamattomia seisokkeja verrattuna niihin, jotka käyttävät reaktiivista lähestymistapaa.

GE:n saman tutkimuksen mukaan operaattorit, jotka käyttävät tällä hetkellä ennakoivaa, tietoon perustuvaa lähestymistapaa, kokevat 36 % vähemmän odottamattomia seisokkeja verrattuna niihin, jotka käyttävät reaktiivista lähestymistapaa. Tämä voi johtaa keskimäärin 17 miljoonan dollarin pudotukseen vuositasolla.

2. Päivittäisten toimintojen optimointi

Vielä nykyäänkin suuri osa suunnittelusta ja valmistelusta tehdään käsin teollisuuden päivittäisiin toimintoihin, esimerkiksi sellu- ja paperitehtailla. Tämä johtaa alhaiseen tehokkuustasoon toimintojen hallinnassa. Prosessien koordinointi suurempiin kokonaisuuksiin vie aikaa ja resursseja. Reaaliaikaisen tekoälyanalytiikan käyttäminen prosessien seurantaan tarjoaa kokonaisvaltaisemman näkemyksen koko sivuston laajuisesta toiminnasta ja auttaa tekemään päätöksiä pitkän aikavälin tiedoista kerättyjen ennusteiden perusteella.

Toisaalta reaaliaikaisen seurannan hyödyntäminen voi auttaa pitämään valmistusprosessit optimaalisella tasolla; asettamalla reaaliaikaisia ​​hälytyksiä suurista poikkeamista voimme pitää korkean käyttöasteen. Järjestelmä pystyy tunnistamaan tietyillä alueilla työntekijät numeerisiksi kohteiksi minuutin välein, mukaan lukien sijainnin ja ajan, mikä on kätevä työkalu tiettyjen alueiden ja ihmisten tai ajoneuvojen kulkua prosessien aikana tarkkailemaan. Lisäksi voimme luoda hälytyksiä, kun ihmisiä saapuu vaarallisille alueille, tai hälytyksiä, kun tietyt alueet ovat käytössä odotettua pidempään.

Miksi jäät paitsi

Reaaliaikaisen tekoälyn ottaminen käyttöön kaikissa tuotantoprosesseissa sekä sisäisesti että ulkoisesti on avainasemassa pysyäksesi ajan tasalla kilpailijoidesi kanssa, jotka optimoivat organisaationsa työnkulkuja tämänkaltaisten uusien teknologioiden avulla.

Käyttämällä sekä reaaliaikaisia ​​hälytyksiä että pitkäaikaista dataa pystymme optimoimaan päivittäisen toiminnan työnkulun ja alentamaan kustannuksia poistamalla prosessien väliset tietoaukot. Tämä auttaa virtaviivaistamaan koko tuotantolinjan toimintaa.

3. Työntekijöiden turvallisuus

Tuotantolaitokset altistavat työntekijät vaarallisille olosuhteille, ja henkilökohtaisten suojavarusteiden (PPE) käyttämättä jättäminen voi johtaa työntekijöille vakaviin tapaturmiin. Maailmanlaajuisesti yleisimpiä onnettomuuksia ovat erilaiset kompastuminen, kaatumiset ja manuaaliseen materiaalinkäsittelyyn liittyvät vaaratilanteet. Suomessa yksittäisen työtapaturman kustannukset ovat keskimäärin 6 000 euroa, mutta kustannukset moninkertaistuvat, jos tapaturmat johtavat tapaturmaeläkkeeseen.

Palkkauskeskuksen mukaan vuonna 2021 sattui teollisuudessa yhteensä 13 581 työtapaturmaa, joista suurin osa liittyi manuaaliseen materiaalinkäsittelyyn. Hälyttävästi kuitenkin noin 20 % kaikista teollisuuden työtapaturmista Suomessa on päävammoja.

Ennaltaehkäisevät toimenpiteet työmaalla, mukaan lukien henkilönsuojaimet, ovat työntekijöiden turvallisuuden kannalta välttämättömiä. Henkilönsuojaimia noudattaen työnantajien odotetaan toteuttavan suojatoimenpiteitä ja valvovan vaatimustenmukaisuutta. Esimerkiksi pään suojaamiseksi työnantajan on varmistettava, että jokainen työntekijä käyttää suojakypärää työskennellessään alueilla, joilla on mahdollisuus pään vahingoittumiseen. Sääntöjen rikkomisesta voi seurata raskaita seuraamuksia.

Hälyttävästi noin 20 % kaikista teollisuuden työtapaturmista Suomessa on päävammoja.

Henkilönsuojainten noudattamisen automatisointi vähentää säännösten rikkomisen mahdollisuutta ja auttaa vähentämään työtapaturmia. Reaaliaikaisen AI-analytiikan avulla tämä voidaan tehdä tunnistamalla työntekijöiden käyttämät henkilönsuojaimet. Tämä voi sisältää esimerkiksi suojakypärän, näkyvyysliivien ja suojalasien havaitsemisen. Havaitseminen voidaan tehdä valvontapisteissä, joissa järjestelmä tarkistaa automaattisesti, että työntekijä käyttää henkilönsuojaimia ennen tehtaan lattialle tuloa. Jos suojavarusteet puuttuvat, hälytys voidaan lähettää edelleen.

Miksi jäät paitsi

Turvavarusteiden noudattamisen valvonta voi olla haastavaa teollisuustilojen suuren koon ja sisällä olevien työntekijöiden määrän vuoksi. Usein turvallisuuspäälliköillä on vaikeuksia rajallisten resurssien kanssa tarkkailla objektiivisesti suuria tuotantohalleja ja satoja työntekijöitä tai vierailijoita, jotka liikkuvat työpaikoilla. Henkilönsuojaimien noudattamatta jättämisestä aiheutuvat onnettomuudet ovat alan laajuinen ongelma, ja Yhdysvalloista saatujen raporttien mukaan tapaturmakustannusten arvioidaan olevan 161 miljardia dollaria vuodessa.

Reaaliaikainen tekoälyn henkilönsuojainten tunnistus voi auttaa prosessia tunnistamalla automaattisesti henkilönsuojaimet, mikä vähentää tarvittavia resursseja henkilönsuojainten valvontaan.

Kaiken kaikkiaan toiminnan tehokkuuden ja prosessien optimoinnin sääntöjä kirjoitetaan uudelleen uusilla teknologioilla, ja visuaalisen datan käyttö auttaa pienentämään toimintojen välistä kuilua tarjoamalla numeerista näkemystä prosesseista. Lisäksi reaaliaikaisten hälytysten käyttö voi auttaa havaitsemaan poikkeavuuksia päivittäisessä toiminnassa ja turvatoimien noudattamatta jättämistä.