Päiväkirja tekoälyn hyödyntämisestä poikkeamanhallintajärjestelmässä

Abstract

Tässä opinnäytetyössä on kuvattu päiväkirjamuotoisesti työtä, jossa selvitetään tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksia rautatieliikenteenohjauspalvelua tarjoavan yhtiön poikkeamanhallintajärjestelmässä. Opinnäytetyössä seurataan viikkoraportein työn etenemistä kymmenen viikon ajan. Seurannan tavoitteena on tuottaa yhtiölle dokumentaatio käytännöllisestä esimerkkitapauksesta, josta ilmenee millaisia odottamattomia ja ennakoimattomia haasteita tämänkaltaisissa projekteissa voi ilmetä.

Opinnäytetyössä on avattu yhtiön tarpeita poikkeamanhallinnan kehittämiseksi tekoälytyökalun avulla sekä taustoitettu asioita, joita tekoälyn käyttämisessä tässä yhteydessä on otettava huomioon. Viikkoraporttimuotoon kirjoitetussa seurantaosiossa kuvataan yksityiskohtaisesti erilaisia vaiheita, joita kokonaisuuden suunnittelemisessa on ollut tarpeen toteuttaa. Opinnäytetyössä myös reflektoidaan tekemistä ja pohditaan mahdollisuuksia toiminnan kehittämiseksi.

Opinnäytetyön tuloksena yhtiö sai konkreettisen dokumentaation työstä, joka osoittautui alun perin suunniteltua hankalammaksi. Tämän dokumentaation avulla yhtiön on mahdollista havaita kehityskohteita, joiden avulla erilaisien hyödyllisien kokeilujen tekemistä voitaisiin ketteröittää ja prosesseja suoraviivaistaa.

This diary-based thesis describes a project that explores how Artificial intelligence can be used in the incident management system of a railway traffic control company. The thesis follows the project’s progress over ten weeks using weekly reports. The goal was to provide the company with a practical example of the unexpected and unforeseen challenges that can arise in projects like this.

The thesis explains the company’s needs for improving incident management with an AI tool and provides background on what must be considered when using AI in this context. The monitoring section describes in detail the different steps required to plan the project. The thesis also reflects on the work done and considers ways to improve operations.

As a result, the company received concrete documentation of a project that turned out to be more difficult than originally planned. With this documentation, the company can identify areas for development to make future experiments more agile and to streamline processes.