Luotettavuutta ja turvallisuutta läpi koko elinkaaren.
Valmistavassa teollisuudessa voidaan saavuttaa merkittävää kilpailuetua hyödyntämällä dataa älykkäiden prosessien ja teollisuuden automaation avulla. Jalostamalla datasta ymmärrystä valmistajat voivat tehdä tiedon pohjalta parempia päätöksiä jopa reaaliajassa ilman ihmisen työpanosta. Algoritmien avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa ja rakentaa malleja, jotka paljastavat uusia asiayhteyksiä.
Tekoäly on yksi halutuimmista teknologioista valmistavassa teollisuudessa. Unikien tekoälyratkaisujen avulla on mahdollista lisätä tuottavuutta ja viedä liiketoiminta uudelle tasolle.
Meillä Unikiella on pitkä kokemus ratkaisujen kehittämisestä teollisuuden älykkäille prosesseille. Tarjoamme huipputason kehitys- ja sovellusosaamista vaativiinkin projekteihin. Hyödyntämällä teknologiaratkaisujamme toimitamme projektit tehokkaasti laadusta tinkimättä.
Tuomme älykkyyttä tuotantoprosesseihin, tuotantojärjestelmiin, laitteisiin ja koneisiin kehittämällä reaaliaikaisia, toimintavarmoja ja liiketoiminnalle kriittisiä ratkaisuja, jotka ovat käytössä 24/7 haastavissakin olosuhteissa.
Tekoälyratkaisumme kattavat ennustavat dashboardit, kunnossapitoaikataulut, hälytykset, suositukset sekä reaaliaikaisen valvonnan ja hallinnan. Tavoitteemme on lisätä tuotannon suorituskykyä, turvallisuutta, kustannussäästöjä ja tarkkuutta samalla tuotannon keskeytyksiä ja häiriöitä vähentäen. Tiedämme, miten ratkaisuja kehitetään ja ylläpidetään siten, että ne toimivat luotettavasti ja turvallisesti läpi koko elinkaarensa.
Pitkän teollisen R&D-kokemuksemme ansiosta voimme kehittää täysin uusia tuotannon sovelluksia tai tehdä nykyisistä sovelluksista älykkäämpiä.
Kokonaisvaltainen lähestymistapamme sisältää vaatimusten määrittelyn, laitteiston ja sensorien valinnan, dataputken rakentamisen, algoritmien ja metodien kehittämisen sekä integroinnin toimivaksi sovellukseksi.
Työskentelemme ketterästi alkaen vaikuttavasta, toteutuskelpoisesta MVP:stä, jota parannetaan ja laajennetaan asteittain.
Otamme ratkaisut tuotantokäyttöön asiantuntevasti. Hyödynnämme teollisille sovelluksille soveltuvaa CI/CD-prosessia sisältäen testaamisen, asennuksen, kalibroinnin ja integroinnin.
Operoimme tuotannon ratkaisuja 24/7 jatkuvan suorituskyvyn tarkkailun, hälytysten ja dashboardien avulla. Tarjoamme myös Data & ML Ops -toimintamalleja dataputkien operoinnin automatisointiin.
Näin minimoimme tarpeen ihmisen osallistumiselle ja työpanokselle ratkaisun hallinnassa ja ylläpidossa.
Tiedämme, että ratkaisujen levittäminen useisiin sijainteihin ja toimipaikkoihin ei ole yksinkertaista. Jokainen kone, tuotantolinja ja ympäristö on erilainen, joten myös kertyvä data vaihtelee.
Vastaamme tähän haasteeseen suunnittelemalla ratkaisut siten, että ne ovat vaivattomia levittää ja skaalata lukuisiin eri ympäristöihin.
Luomme vaaditut käytännöt ja prosessit jatkuvaa seurantaa varten. Lisäksi ratkaisut kykenevät sopeutumaan automaattisesti tuotantoprosessin ja -ympäristön muutoksiin.
Datan joustava hankinta, siirto, synkronointi ja esiprosessointi on perusedellytys mille tahansa älykkäälle ratkaisulle. Teollisessa ympäristössä dataa kertyy lukuisissa eri muodoissa eri tavoin. Dataa voi tuottaa niin ihmiset kuin koneetkin ja se voi vaihdella yksittäisestä sensoridatasta yritystason keskitettyyn tietojärjestelmädataan. Datan käsittely on hankalaa ja monimutkaista, minkä vuoksi ratkaisujen käyttöönotossa ja operoinnissa usein epäonnistutaan.
Esimerkki
Toimitimme metsätalousalan yritykselle automaattisen laadunvarmistusjärjestelmän raaka-aineiden käsittelyyn. Järjestelmä tarkkailee raaka-aineen laatua tuotannossa visuaalisesti käyttäen tekoälypohjaisia ja klassisia konenäköalgoritmeja. Ratkaisu hyväksyy raaka-aineet tuotantoon havainnoimalla materiaalin ominaisuuksia, tunnistaa laatuongelmia tuotantoprosessin eri vaiheissa ja suorittaa laatutarkastuksen valmiille tuotteelle. Analysoimme koko tuotantoprosessin ja esitimme kokonaisvaltaisen ratkaisun alkaen sensorien ja laitteiston valinnasta ja sijoittamisesta aina konenäkösovelluksen toteutukseen, testaamiseen, integrointiin ja käyttöönottoon.
Datalla itsessään ei juuri ole arvoa. Kuten mitä tahansa raaka-ainetta, dataa pitää jalostaa ja jakaa, jotta se tuo lisäarvoa. Hyötyä voidaan saavuttaa rakentamalla vaikuttavia dataputkia, jotka suorittavat lukuisia datankäsittelytehtäviä usein reaaliajassa. Tyypillinen dataputki ottaa vastaan ja yhdistää dataa eri lähteistä, puhdistaa ja muuntaa dataa, käyttää algoritmeja ja visualisointitekniikoita tietoaineistoille ja lopulta siirtää tulokset käyttäjille oikeassa muodossa oikeaan aikaan.
Esimerkki
Rakensimme kansainväliselle teollisuusyritykselle tekoälypohjaisen ratkaisun, joka tarjoaa tietoa lopputuotteen laadusta koneenkäyttäjille reaaliaikaisen dashboardin avulla. Laatumittareiden kokonaisnäkymän lisäksi ratkaisu näyttää trendit, laatuennusteet ja laatuun vaikuttavat avaintekijät. Ratkaisu perustuu konenäkösensoreista ja tuotannosta kertyvän datan yhdistämiseen ja analysointiin erilaisin visualisointitekniikoin sekä koneoppimisen metodien soveltamiseen poikkeamien löytämiseksi, ennakointiin ja ennustamiseen.
Jotta tiedosta saadaan toimintaa, sen pohjalta on tehtävä johtopäätelmiä. Se on usein haastavaa jopa kokeneelle asiantuntijalle. Monissa tapauksissa päätelmiä voidaan tehdä edistyneiden tekoälyalgoritmien avulla jopa ilman ihmisen osallistumista. Vaikka täysin automaattiset päätöksentekoprosessit ovat tavoiteltuja ja lisääntymässä, tavallisesti ihminen tekee vielä lopulliset johtopäätökset. Joissakin tapauksissa se on jopa välttämätöntä säännösten tai turvallisuussyiden vuoksi.
Esimerkki
Kehitimme kansainvälisen kaivosalan yrityksen kanssa ennakoivan kunnossapidon kyvykkyyksiä ja tuotteita keskittyen metodologioiden optimointiin ja ennustamiskyvyn parantamiseen. Vahvan liiketoimintaymmärryksen avulla osaajamme varmistivat datan laadun, määrittivät tarvittavat KPI-mittarit ja rakensivat ennakoivat koneoppimisen mallit, joilla tunnistetaan yksittäisiä häiriömekanismeja ja datavirheitä sekä optimoidaan kokonaisia data-to-value -prosesseja.
Tekoälypohjaisten prosessien viimeinen vaihe on toimenpiteet. Lopulliset päätökset tehdään päätelmien pohjalta ja ne johtavat joko manuaaliseen tai automatisoituun toimintaan. Pitkällä tähtäimellä tavoite on automatisoida toimintaa niin paljon kuin mahdollista, esimerkiksi itseoppivien järjestelmien avulla. Teollisuudessa ihminen on kuitenkin yleensä mukana tuotantoprosessissa joko suorittamassa tekoälyn suosittelemia tehtäviä tai ainakin hyväksymässä niiden toimeenpanon.
Esimerkki
Kehitimme tekoälypohjaisen ratkaisun optimoituun laadunhallintaan kansainväliselle teollisuusyritykselle. Reaaliaikainen dashboard tarjoaa koneenkäyttäjille suosituksia mahdollisista prosessiparametreistä ja muita olennaisia tietoja ennen uuden tuotantoerän valmistusta. Käyttäjät voivat muokata parametrejä suositusten mukaisesti tuottaakseen optimaalista laatua omasta osaamistasostaan riippumatta. Ratkaisu perustuu tuotantolinjan koneoppimispohjaiseen digitaaliseen kaksoseen, jota käytetään laadun ennakointiin ja optimaalisten laiteasetusten muodostamiseen.
Unikien palveluja ja ratkaisuja voidaan hyödyntää eri alueilla myynnin ja toiminnan suunnittelusta tuotannon automaatioon ja optimointiin sekä laadun hallintaan. Älykkäät prosessit kattavat lukuisia käyttötapauksia, muun muassa: