Teollisuusyrityksissä dataa on enemmän kuin koskaan, mutta se on usein hajallaan eri järjestelmissä. AI-agentit yhdistävät sirpaleisen tiedon ja tuovat kokonaiskuvan käyttöön minuuteissa siellä, missä sillä on eniten merkitystä – päätöksenteossa.
‘Mitkä laitteet ja työvaiheet muodostavat pullonkauloja tuotannossamme?’, toimitusjohtaja Harri Ilvonen Skillwelliltä kirjoittaa chat-ruutuun. AI-agentti ryhtyy keräämään tietoja yrityksen eri järjestelmistä. Kokonaiskuva muodostuu alle minuutissa. Siinä agentti yhdistää historiatietoja, korjausaikoja, varaosasaatavuuksia ja vaikutuksia tilauskantaan.
Automaatio on jo pitkään ollut keskeinen osa teollisuuden kehitystä. Seuraava askel on kehittää tapoja, joilla dataa hyödynnetään päätöksenteossa. Yhä useammin ratkaisu löytyy AI-agenteista.
Ilvosen mukaan muutos näkyy jo konkreettisesti asiakaskeskusteluissa.
– Keskustelu ei enää lähde teknologiasta, vaan liiketoiminnasta ja siitä, miten päätöksentekoa voidaan tehostaa, Ilvonen sanoo.
AI-agentit muodostavat älykkään kerroksen järjestelmien päälle
AI-agentit mielletään usein yksittäiseksi teknologiaksi, mutta käytännössä kyse on useiden agenttien muodostamasta kokonaisuudesta.
Skillwellin arkkitehti Jari Ikävalko kuvaa AI-agentteja älykkääksi kerrokseksi, joka yhdistää eri järjestelmät ja datalähteet.
Teollisuusympäristössä agentit hyödyntävät samanaikaisesti esimerkiksi tuotannonohjausjärjestelmää, kunnossapidon dataa, ERP-järjestelmää ja henkilöstötietoa.
– Arvo syntyy siitä, että nämä saadaan toimimaan yhtenä kokonaisuutena, Ikävalko sanoo.
Toteutukset rakennetaan esimerkiksi AWS:n palveluiden päälle, jolloin ratkaisu on skaalautuva ja integroitavissa olemassa oleviin järjestelmiin turvallisesti. Agentit eivät korvaa nykyisiä järjestelmiä, vaan tuovat niiden päälle uuden tavan hyödyntää dataa.
Päätöksenteko muuttuu, analyysi ei
Keskeinen muutos ei liity siihen, millaisia analyysejä voidaan tehdä, vaan siihen, kuinka nopeasti ja kuinka kokonaisvaltaisesti tieto on käytettävissä. Sama analyysi on usein ollut mahdollista tehdä aiemminkin, mutta se on vaatinut useiden järjestelmien läpikäyntiä ja aikaa. Nyt kokonaiskuva voidaan muodostaa minuuteissa, Ilvonen kertoo.
Päätöksenteko perustuu ajantasaisempaan ja kattavampaan näkemykseen.
– AI-agentit eivät tuo uutta dataa, vaan muuttavat sen, miten olemassa olevaa dataa käytetään. Kun tieto saadaan yhdistettyä ja konteksti mukaan, siitä tulee aidosti päätöksentekoa tukevaa, Ikävalko sanoo.
Demossa AI-agentin mahdollisuudet konkretisoituvat
AI-agenttien mahdollisuudet konkretisoituvat todellisten liiketoimintahaasteiden kautta. Ikävalkon mukaan tyypillinen kysymys on hyvin konkreettinen: esimerkiksi mikä aiheuttaa eniten tuotantokatkoksia ja mitä asialle kannattaisi tehdä. AI-agentteja voi testata Skillwellin demo-ympäristössä.
– Kun kokonaiskuva saadaan nopeasti esiin, keskustelu siirtyy heti käytännön ratkaisuihin, Ilvonen sanoo.
Hallittu tapa edetä
AI-agenttien käyttöönotto ei edellytä laajoja järjestelmäuudistuksia. Ilvonen suosittelee lähtemään liikkeelle yhdestä selkeästä tarpeesta, jolloin vaikutuskin on helposti nähtävissä. Sen jälkeen ratkaisua voi laajentaa vaiheittain.
– Kun agentit kytketään osaksi liiketoimintaprosesseja, läpinäkyvyys, tietoturva ja jäljitettävyys ovat keskeisiä, Ikävalko lisää.
Kohti arjen työkalua
AI-agentit eivät ole enää irrallinen kokeilu, vaan ne ovat siirtymässä osaksi teollisuuden arkea.
– Enää ei kysytä, voiko tekoäly tehdä jotain, vaan missä siitä saadaan eniten hyötyä, Ilvonen sanoo.
– AI-agentit mahdollistavat nopeammat ja laajempaan tilannekuvaan perustuvat päätökset, Ikävalko tiivistää.
Kiinnostuitko AI-agenttien mahdollisuuksista?
Kun valintasi on AWS — Skillwell on kumppani johon voit luottaa
