Neuroverkkojen hyödyntäminen teollisuuden digitalisoitumisessa

Abstract

Digitalisaatio on yksi 2000-luvun suuria teollisuuteen vaikuttavia tekijöitä. Se on merkittävä kehityskohta niin yrityksen kilpailukyvyn, talouden kuin turvallisuudenkin näkökulmasta. Yritykset etsivät jatkuvasti uusia keinoja kehittää tietojärjestelmiään ja digitaalisia resursseja. Neuroverkot toimivat yhtenä vaihtoehtona teollisten prosessien digitalisoinnin työkaluksi. Niiden avulla voidaan ohjelmallisesti analysoida asioita, jotka aikaisemmin ovat olleet vaikeita tai jopa mahdottomia tehtäviä. Suurimpia harppauksia neuroverkoilla on saatu aikaan kuvan, äänen ja videon analysoinnissa ja tunnistuksessa. Kirjallisuuskatsauksessa neuroverkoille todettiin paljon käyttökohteita, sillä nykyisellään teollisuudessa moni prosessi suoritetaan ihmisen tekemän työn kautta. Yleisesti teollisuudessa käyttökohteet sijoittuvat tuotannon valvontaan sekä tuotantolaitoksen toiminnan kehittämiseen. Tuotantokoneista ja -laitteista saatavaa tietoa neuroverkkojen avulla analysoimalla voidaan koko tuotantolaitoksen toimintaa ohjata ohjelmallisesti. Nykyisellä teknologialla neuroverkkojen ja älykkäiden tuotantolaitosten suunnittelu ja rakentaminen on kuitenkin kallista, mikä hidastaa yritykset digitalisoitumista. Neuroverkoilla voidaan kuitenkin pienentää tuotannon kustannuksia. Neuroverkko pystyy työskentelemään jatkuvasti ja toistamaan samaa toimintoa väsymättä, mutta aina yksinkertaisiinkaan tehtäviin soveltuvia ratkaisuja ei ole yleisesti saatavilla. Tämän vuoksi neuroverkkojen kehitys ja käyttöönotto tulisi aloittaa mahdollisimman yksinkertaisista ongelmista. Tällä hetkellä teollisuudessa neuroverkkoja hyödynnetään ennakoivassa vikadiagnostiikassa tuotantolaitteiden huollon ohella, tuotteen laadun tunnistuksessa sekä muissa yksinkertaisissa tehtävissä ihmisen korvaajana tai apuna. Neuroverkoilla voi olla tulevaisuutta ajatellen suurikin vaikutus taloudellisesti ja toiminnallisesti. Teollisuudessa käytettävien laitteiden tiedon kerääminen on kasvanut huomattavasti sensoritekniikan kehittyessä ja laitevalmistajat ovat huomanneet tiedon merkityksen. Suurella tiedon määrällä ja pilvilaskennalla pystytään ratkaisemaan yksi neuroverkkojen kehitykseen liittyvistä ongelmista, joka puolestaan saattaa vauhdittaa älykkäiden tuotantolaitosten kehittymistä.