Miten tekoäly voi tukea laadunvalvontaa?

AimaterLaatu, Tekoäly

Ensiluokkaisen laatutason säilyttäminen ja tarkkojen laatujärjestelmien noudattaminen kiinnittää teollisuuden aloilla sekä prosessityötä tekevissä yrityksissä suuret määrät resursseja. Esimerkiksi lääketeollisuudessa sekä terveydenhuollon lääkkeitä ja laitteita valmistavissa yrityksissä tuotteiden ja prosessien on noudatettava tinkimättömästi yksityiskohtaisia laatujärjestelmiä.

On itsestään selvää, että laadusta ei voida tinkiä, ja siksi monissa yrityksissä suurimmat resurssit ovat kiinni laadunvalvonnassa, -tarkkailussa ja -varmistuksessa. Useissa yrityksissä painitaan ainaisessa resurssipulassa tuotannon ja laadunvarmistuksen resurssijaon välillä.

Mitä ensiluokkainen laatutaso vaatii?

Korkea laatu edellyttää jatkuvaa, kokonaisvaltaista laadunseurantaa sekä henkilökunnan osaamistason aktiivista ylläpitoa. Laadun varmistaminen vaatii monelta yritykseltä suuria resursseja ja se muodostuu usein yhdeksi suurimmista menoeristä. Yrityksissä, joissa tehdään prosessityötä, itse työn luonne asettaa laadulle oman haasteensa: työtä tehdään usein yksin, vuoroissa ja eri vuorokaudenaikoihin. Näissä olosuhteissa inhimillisten virheiden mahdollisuus on korostunutta.

Koneoppimisen algoritmit valvovat lopputuotteen poikkeamia

Viime vuosina koneoppimisen ja tekoälyn teknologioita on hyödynnetty enenevissä määrin myös laadunvalvonnassa. Monilla prosessiteollisuuden aloilla käytetään mm. erilaisia kuvantunnistusohjelmistoja sekä niin sanottua konenäköä, joiden avulla voidaan tunnistaa lopputuotteen vikoja ja poikkeamia entistä tarkemmin ja tehokkaammin. Käytettyihin teknologioihin voidaan integroida erilaisia kuvantamismenetelmiä sekä tekniikoita, kuten ultraääni-, lämpökamera- tai röntgenkuvausta, joiden avulla voidaan paikantaa vikoja, joita ei pystytä havaitsemaan paljaalla silmällä.

Koneoppiminen tehostaa poikkeamien paikannusta sekä ennustettavuutta

Koneoppimista voi hyödyntää tehokkaasti erilaisten, muuttuvien prosessien tukena ja sen avulla voidaan päästä kiinni pienimpiinkin prosessipoikkeamiin. Sen algoritmit muuntautuvat ja joustavat eri määritysten, prosessien ja laatujärjestelmien mukaan. Algoritmit oppivat jokaisesta virheestä ja pystyvät luokittelemaan ne silmänräpäyksessä.

Koneoppimisen avulla ennustettavuus paranee: sen avulla voidaan ennakoida infrastruktuurin huolto- tai uusintatarvetta, erillisiä ja yksityiskohtaisia laitevikoja sekä ennustaa prosessien sujuvuuden tasoa muuttuvassa prosessikontekstissa. Lisäksi sen avulla voidaan ennustaa yleisempiä tuotannon laatuun liittyviä ongelmia ja haasteita.

Edistyneet algoritmit muuttavat laadunvalvontaa

Edistyneiden algoritmien kyky prosessoida, kerätä ja analysoida tietoa silmänräpäyksessä tehostaa suuresti tuotannon ja laadunvalvonnan työtä. Koneoppimisen avulla voidaan paikantaa toistuvuuksia sekä säännönmukaisuuksia ja se voi varoittaa ongelmista, jotka eivät ole vielä ehtineet ilmetä. Tulevaisuudessa koneoppimisen ja tekoälyn teknologiat voivat toimia yhä vahvemmin työntekijän tukena vapauttaen tämän toistuvasta työstä luovempien päätösten tekoon.

Tekoälyä voidaan hyödyntää myös prosessilaadun ylläpidossa

Vaikka teollisuuden laadunvalvonnassa koneoppimisen hyödyntäminen on tällä hetkellä kuvantunnistus- ja konenäköpainotteista, sitä voidaan hyödyntää myös prosessityön tukena. Laadun kontrolloinnissa ja valvonnassa ei voida ainoastaan keskittyä lopputuotteen laatuun, vaan prosessiosaaminen ja prosessien laatu ovat kokonaislaadun kannalta vähintään yhtä tärkeitä.

Koneoppimista ja tekoälyä voidaan hyödyntää työntekijöiden perehdytyksessä, koulutuksessa sekä osaamisen ja jopa työhyvinvoinnin ylläpidossa. Ne voivat tuottaa henkilökohtaisia analyyseja työntekijöiden osaamistasosta ja kehitystarpeista, ja kouluttaa yksilöllisen, analysoimansa taitotason pohjalta. Niiden avulla voidaan tunnistaa työntekijöiden yksilölliset virhealttiudet ja ennakoida työntekijäkohtaisia toistuvuuksia. Korkean laatutason yrityksissä ne tekevät aktiivista prosessilaadun valvontaa sekä tuottavat tarvittavat dokumentit työntekijöiden osaamistasosta esimerkiksi auditointeja varten.

Jos haluat kuulla vielä syvemmin, miten tekoälyä ja koneoppimisen algoritmeja voidaan hyödyntää prosessilaadun tukena, ota yhteyttä – kerromme mielellämme lisää!