Tiedolla johtaminen kunnossapidossa

Abstract

Kunnossapidossa perinteinen, hiljaiseen tietoon pohjautuva toimintamalli on saavuttanut kehityksensä rajat, erityisesti tilanteissa, joissa kokeneiden työntekijöiden osaaminen ei ole siirrettävissä tehokkaasti uusille työntekijöille. Työn tavoitteena oli selvittää, kuinka tekoälyn hyödyntäminen voi tehostaa tiedonhakua ja kunnossapitoprosesseja Tapojärvi Oy:ssä sekä vähentää tiedonhaun aiheuttamaa hukka-aikaa ja henkilöriippuvuutta.

Tutkimus toteutettiin käytännönläheisellä pilotoinnilla, jossa kehitettiin ja testattiin tekoälypohjaista huoltoassistenttia, MaintenanceBotia, hyödyntäen OpenAI:n GPT-4-teknologiaa. Assistentin tietopohjaksi koottiin teknistä dokumentaatiota yrityksen omista materiaaleista. Pilotin toimivuutta ja hyötyjä arvioitiin vertaamalla tekoälyn avulla tehtyä tiedonhakua perinteisiin tiedonhaun menetelmiin käytännön tilanteissa.

Tulokset osoittivat, että tekoälyavusteinen huoltoassistentti nopeutti tiedonhakua merkittävästi ja paransi tiedon saatavuutta, mikä lisäsi kunnossapitoprosessin tehokkuutta. Pilotti osoitti myös, että tekoälyn luotettavuus riippui merkittävästi sille tarjotun dokumentaation laadusta ja ajantasaisuudesta.

Johtopäätöksenä todettiin, että tekoälyratkaisujen käyttöönotto kunnossapidon tukena on kannattavaa, mutta vaatii jatkuvaa dokumentaation ylläpitoa sekä systemaattista tiedonhallintaa. Jatkokehityksessä tulee kiinnittää erityistä huomiota dokumentaation säännölliseen päivittämiseen ja tekoälyn integrointiin muihin tietolähteisiin, kuten anturidataan ja kunnossapidon historiatietoihin.