Teollisuuden johtajat rakentavat häiriönkestävää, älykästä liiketoimintaa yhdistämällä tekoälyn yrityksen informaatiovirtoihin, moderniin teknologiaan ja liiketoiminta-arvoon.
Tavoitteena on lisätä joustavuutta, nopeuttaa päätöksentekoa ja varmistaa tulevaisuuden kilpailukyky, myös talouden heilahteluissa ja epävarmoina aikoina. Tekoälyn jalostamat elävät informaatiovirrat ovat valmistavan teollisuuden keskeisimmät kasvun ja kestävyyden vauhdittajat.
Kun älykkyys kohtaa tuotannon
Tekoälyn arvokkaimmat käyttökohteet valmistavassa teollisuudessa
- Tekoäly auttaa ratkaisemaan T&K-ongelmat tunneissa, ei viikoissa.
Tutustu tarkemmin! -
Tuotekehityksessä epäyhtenäisyydet ja poikkeamat voivat viivästyttää koko projektia. Kun generatiivinen tekoäly (GenAI) integroidaan sisäisiin järjestelmiin ja koulutetaan yrityksen omalla tiedolla, se osaa tunnistaa poikkeamia, ehdottaa korjauskeinoja ja jopa ennakoida ongelmia jo ennen kuin ne tapahtuvat.
Tämä tarkoittaa:- nopeampaa vianmääritystä ja lyhyempiä kehityssyklejä
- asiantuntijoiden vapautumista rutiinityöstä innovointiin
- parempaa laatua ja vähemmän tuotantohävikkiä
- Tekoälyagentit vievät automaation seuraavalle tasolle.
Lue, kuinka se tehdään! -
Tekoälyagentit eivät vain analysoi dataa, vaan toimivat aktiivisesti suunnitellen, päättäen ja suorittaen tehtäviä itsenäisesti ihmisen ohjauksessa. Teollisuudessa agenttista tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi:
- Huollon hallinnassa: agentti tarkkailee koneiden tilaa, varaa huoltoajan ja tilaa osat ennen vian syntymistä.
- Tuotannon optimoinnissa: tekoälyagentit säätävät prosesseja reaaliajassa, optimoivat linjanopeuden ja materiaalinkäytön.
- Toimitusketjuissa: agentit seuraavat raaka-aineiden saatavuutta, ehdottavat vaihtoehtoisia toimittajia ja hallitsevat varastotasoja automaattisesti.
- Energia- ja ympäristötehokkuudessa: agentit ohjaavat energiankäyttöä ja laskevat päästövaikutukset päätöksenteon tueksi.
- Laadunvalvonnassa: ne havaitsevat poikkeamat visuaalisesta datasta ja tekevät välittömiä korjaussuosituksia.
Uddeholm: Tekoälyn avulla laadukkaampaa, kestävämpää terästä ja vähemmän hukkaa
Ruotsalainen teräsyhtiö Uddeholm halusi vähentää tuotannon murtumia ja energiahukkaa. CGI:n kehittämä koneoppimismalli ennustaa murtumia yli 70 prosentin tarkkuudella, jolloin ongelmiin voidaan puuttua jo ennen kuin virhe syntyy. Ratkaisu on vähentänyt materiaalihukkaa, säästänyt energiaa ja lyhentänyt tuotantoaikaa.
Löysimme yhteyksiä, joita ei olisi ollut mahdollista havaita perinteisin menetelmin. Tekoälyn avulla pääsimme tuloksiin, jotka ennen olisivat vieneet vuosia.
Ola Axelsson, Engineering Manager, Uddeholm
Raisio: Tekoäly tehostaa tilausten käsittelyä ja vapauttaa työntekijät rutiineista
Suomalainen elintarvikevalmistaja Raisio halusi nopeuttaa myyntitilausten käsittelyä, joka oli aiemmin työläs ja virhealtis prosessi. CGI:n tekoälyratkaisu automatisoi tilausdatan tunnistuksen ja siirron järjestelmään. Tuloksena oli selkeä ajansäästö, virheiden väheneminen ja työntekijöiden mahdollisuus keskittyä asiakastyöhön ja kehitykseen.
Prosessin automatisointi vähensi inhimillisiä virheitä ja nopeutti tilausten käsittelyä merkittävästi.
Vesa Pursiainen, hankkeesta vastannut projektipäällikkö, Raisio
Tutustu tuoteratkaisuihin toteutusten taustalla
- CGI Machine Vision on tuotannon silmät ja korvat
-
CGI Machine Vision hyödyntää reunalaskentaa ja tekoälyä tuotannon laadunvalvonnassa ja kunnossapidossa. Järjestelmä tulkitsee kuvia ja videoita reaaliajassa, havaitsee poikkeamat välittömästi ja lähettää hälytykset ilman viiveitä. Tämä vähentää seisokkeja, parantaa turvallisuutta ja laskee kustannuksia samalla kun työntekijöiden aikaa vapautuu arvokkaampaan työhön.
- Digital Triplet tuo tekoälyn avuksi päätöksentekoon
-
CGI:n Digital Triplet, digitaalinen kolmonen, laajentaa digitaalisen kaksosen konseptin älykkääksi päätöksenteon työkaluksi. Se hyödyntää generatiivista ja selitettävää tekoälyä (GenAI + XAI) tarjotakseen reaaliaikaisia suosituksia ja vaihtoehtoisia skenaarioita luonnollisella kielellä.
Näin päätöksenteko nopeutuu, prosessit optimoituvat ja tuotannon suunnittelu tehostuu. - CGI Digishore modernisoi ja dokumentoi legacy-järjestelmät
-
CGI Digishore hyödyntää generatiivista tekoälyä legacy-järjestelmien uudistamisessa. Se sopii erityisesti tilanteisiin, joissa dokumentointi puuttuu tai on vanhentunut, tai tilanteisiin, joissa modernisointiprojektia halutaan vauhdittaa automatisoimalla koodin uudelleenkirjoittamista modernille teknologialle.
- Vastuullinen ja sääntelyn mukainen tekoäly
-
Tekoälyn hyödyntämisen edellyttää luottamusta ja läpinäkyvyyttä. CGI:n tekoälyn vastuullisen käytön Responsible Use of AI (RAI) -viitekehys varmistaa, että ratkaisut ovat eettisiä, selitettäviä ja turvallisia. Autamme asiakkaitamme täyttämään EU:n tekoälyasetuksen (EU AI Act) vaatimukset jo kehitysvaiheessa, jolloin sääntelyn noudattaminen on sisäänrakennettua. Tämä luo kestävän ja vastuullisen pohjan tekoälyn hyödyntämiselle ja lisää niin asiakkaiden kuin ja sidosryhmien luottamusta.
Valitse selkeä käyttötapaus, jossa hyöty näkyy nopeasti. Esimerkkeinä laadunvalvonta, huolto tai toimitusketju.
Kartoita, mitä tietoa on jo olemassa ja miten sitä voidaan hyödyntää.
Rajattu kokeilu tuo tulokset näkyviin viikoissa.
Laajenna toimivaa ratkaisua vaiheittain tuotantoon.
Varmista, että ratkaisu on eettinen ja sääntelyn mukainen alusta alkaen.
Monet teollisuuden asiakkaamme saavuttavat konkreettisia tuloksia jo 3–6 kuukaudessa:
- käsittelyajat lyhenevät päivistä tunteihin
- tuotannon laatu paranee ja hylky vähenee
- asiantuntijoiden työ painottuu kehittämiseen ja innovointiin
Teollisuuden tulevaisuus on agenttisesti ohjattu, tiedolla johdettu ja ihmisen kanssa yhteistoiminnassa oppiva. Autamme teollisuusyrityksiä hyödyntämään tekoälyä, agenttisia ratkaisuja ja informaatiota kokonaisuutena, joka tuo tehokkuutta, kestävyyttä ja kasvattaa liiketoimintaa.
Ota yhteyttä! Arvioidaan yhdessä, missä tekoäly tuo teidän organisaatiollenne nopeimman ja näkyvimmän liiketoimintahyödyn!









