Älykkäät toiminnot: Tehokkuuden ja kasvun mahdollistaminen tekoälyllä
Kirjoittaja: Antti Pohjolainen, Codento
Kuten edellisessä blogikirjoituksessani mainittiin, tekoäly ei ole pelkästään teknologinen harppaus; se on strateginen voimavara, mullistaen yritysten toimintaa, päätöksentekoa ja asiakaspalvelua. Tämä pätee myös organisaatioden perustoimintojen alueella, missä tekoäly on valmis mullistamaan perinteiset prosessit, parantamaan tehokkuutta, lisäämään tuottavuutta ja luomaan edellytyksiä kestävälle kasvulle.
Tekoälyn mahdollisuuksien perustoiminnoissa
Tekoälyn vaikutus toimintoihin ulottuu eri liiketoiminnan osa-alueille, mukaan lukien:
- Ennakoiva huolto: Tekoälyalgoritmit voivat analysoida valtavia määriä dataa, mukaan lukien anturien lukemat ja historialliset suorituskykytiedot, ennustaakseen laitteiden vikatilanteet ennen niiden tapahtumista. Tämä proaktiivinen lähestymistapa minimoi käyttökatkot, vähentää huoltokustannuksia ja parantaa kokonaisvarojen käyttöä.
- Älykäs aikataulutus: Tekoälyllä voimautetut aikataulutusratkaisut voivat optimoida resurssien allokaatiota ja tehtävien määritystä varmistaen, että työntekijät keskittyvät oikeisiin tehtäviin oikeaan aikaan. Tämä johtaa parantuneeseen tuottavuuteen, vähentyneisiin ylitöihin ja parantuneeseen työntekijöiden tyytyväisyyteen.
- Toimitusketjun optimointi: Tekoäly voi analysoida kysyntää, tunnistaa häiriöitä ja optimoida varastotasot, mikä johtaa tehokkaampaan ja ketterämpään toimitusketjuun. Tämä johtaa kustannusten vähenemiseen, parantuneisiin toimitusaikoihin ja lisääntyneeseen asiakastyytyväisyyteen.
- Riskien minimointi: Tekoäly voi seurata toimintadataa ja tunnistaa poikkeamia tai ilmiöitä, jotka saattavat viitata mahdollisiin riskeihin. Tämä mahdollistaa yrityksille ennakoivan toiminnan, estää kalliit virheet ja suojaa omaisuutta ja mainetta.
Codento on työskennellyt yhdessä monessa edelläkävijäyrityksissä teollisuudessa toteuttaakseen tekoälyn heidän toiminnoissaan. Fastemsilla Codento toteutti älykkään aikataulutuksen ja ennakoivan huollon kyvykkyydet. Lisätietoja löydät referenssitapauksistamme täältä ja täältä.
Matka tehokkaisiin toimintoihin
Tekoälyn toteuttaminen tuotannossa edellyttää strategista lähestymistapaa, joka ottaa huomioon jokaisen organisaation erityistarpeet ja haasteet. Keskeiset vaiheet sisältävät:
Ongelmakohteiden tunnistaminen: ensimmäinen vaihe on tunnistaa alueet, joilla tekoäly voi tuoda merkittävimmät hyödyt, kuten kustannusten vähentäminen, tehokkuuden parantaminen tai päätöksenteon tehostaminen.
Datan valmistelu: Korkealaatuinen data on olennaista tekoälyn tehokkaalle toiminnalle. Tämä sisältää datan puhdistamisen, järjestämisen ja standardoinnin sen tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi.
Mallin kehittäminen ja käyttöönotto: tekoälymallit kehitetään koneoppimisalgoritmeilla, jotka kouluttavat valmisteltua dataa. Nämä mallit otetaan sitten käyttöön tuotantoympäristöihin tehtävien automatisoimiseksi ja oivallusten tarjoamiseksi.
Jatkuva seuranta ja parantaminen: Tekoälymallit eivät ole staattisia; niitä on jatkuvasti seurattava ja päivitettävä, kun data ja liiketoimintaolosuhteet kehittyvät. Tämä varmistaa, että ne pysyvät tarkkoina, ajankohtaisina ja tehokkaina.
Kirjoittajasta: Antti ”Apo” Pohjolainen, myyntijohtaja, aloitti Codenton palveluksessa vuonna 2020. Antti on johtanut Innofactorin (pohjoismainen Microsoft IT-toimittaja) myyntiorganisaatiota Suomessa ja ennen sitä työskennellyt johtotehtävissä Microsoftissa julkiselle sektorille Suomessa ja Keski- ja Itä-Euroopassa. Apo on työskennellyt erilaisissa myyntitehtävissä kauemmin kuin hän muistaa. Hän saa ”myyjän huipun” tapaaessaan asiakkaita ja etsiessään ratkaisuja, jotka tarjoavat arvoa kaikille osapuolille. Apo suoritti MBA-tutkinnon Northamptonin yliopistosta. Hänen viimeinen liiketoimintatutkimuksensa käsitteli monipilviratkaisuita. Apo on usein luennoinut AI in Businessissa Haaga-Helian ammattikorkeakoulussa.
Seuraa meitä ja tilaa AI.cast, jotta pysyt ajan tasalla viimeaikaisista tekoälykehityksistä:
