Automaation tulevaisuutta ohjaa vahvasti digitalisoituva teollisuus. Viidenteen teolliseen vallankumoukseen liittyviä piirteitä ovat asiakaskokemuksien tuottaminen, hyperkustomointi (”one of a kind”), vastuullinen ja hajautettu toimitusketju, kokemusta aktivoivat tuotteet sekä työvoiman palauttaminen tehtaaseen yhteistyö-
robotiikan avulla.

Automaatiopäivillä Tampereella kuultiin mielenkiintoisia ja hyvin monipuolisella kattauksella esityksiä automaation nykyhetken ja lähitulevaisuuden trendeistä. Automaatio on muuttanut muotoaan monella tapaa viimeisten vuosien aikana ja siihen on tullut yhä enemmän piirteitä mm. tietotekniikasta samalla, kun automaatio itsessään on tehnyt uusia aluevaltauksia. Kuten tiedämme, maailma olisi hyvin toisenlainen, mikäli siitä otettaisiin automaation pois. Se on maailma, johon ei enää ole paluuta.

Kaksi keskeistä nostoa Automaatiopäivien kattauksesta automaation tulevaisuuden trendeistä ovat tekoäly ja turvallisuus. Pitkälti automaation uusimmat trendit tulevat keskittymään tekoälyn ympärille tavalla tai toisella. Samalla turvallisuuden merkitys näissä paljon vartijoina olevissa järjestelmissä tulee lisääntymään. Nämä kaksi teemaa punovat ympärilleen joukon muita teemoja, jotka vaikuttavat tulevaisuuden automaatioratkaisuihin. Koska sanamäärä tässä artikkelissa kuitenkin on rajallinen, pysytään näissä kahdessa mainitussa pääteemassa.

Tekoälyn rooli ja mahdollisuudet automaatiossa

Tekoälyn kehitys on ollut erittäin nopeaa viime vuosina ja tahti tuntuu edelleen jatkuvan. Seuraavien vuosien aikana hyvin todennäköisesti tulemme näkemään entistä autonomisempia järjestelmiä, jotka oppivat, suunnittelevat ja optimoivat itse itseään ja toimintaansa. Generatiivinen tekoäly mahdollistaa jo osittain nyt ja tulevaisuudessa varmasti vielä paremmin ja automaattisemmin mm. erilaisten suunnittelutehtävien ja ohjelmakoodien toteuttamista. Samalla reunalaskentasovellukset ja 5G mahdollistavat tekoälyn tuomisen aivan tuotantoprosessien ytimeen lähelle ohjattavia laitteita.

Industry 5.0 -visiossa korostuu tekoälyn ja ihmisen yhteistyö. Tekoäly toimii siinä tukena, ei korvaajana. Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi lisätyn todellisuuden käyttöä kenttätyössä, tekoälyavusteista suunnittelua ja virtuaaliassistentteja. Kestävyys on tässä kehityksessä keskeinen ajuri, sillä tekoälyä tullaan soveltamaan mm. päästöjen vähentämiseen, resurssien optimointiin ja kiertotalouden tukemiseen erilaisilla tavoilla.

Seuraavassa tekoälyn hyötyjä on puitu teollisuuden ja energiasektorin näkökulmista hieman tarkemmin.

Tekoäly teollisuudessa

Teollisuudessa tekoälyllä on selkeää potentiaalia erityisesti laadunvalvonnassa, prosessien optimoinnissa, robotiikassa ja ennakoivassa kunnossapidossa. Koneoppiminen mahdollistaa esimerkiksi tuotantoprosessien putkistojen tukosten ennakoimisen, jolloin seisokkeja voidaan vähentää merkittävästi. Konenäkö ja neuroverkot taas voivat tunnistaa virheelliset tuotteet nopeasti ja tarkasti.

Ennakoiva kunnossapito perustuu sensoreiden ja tekoälyn yhteistyöhön. Moottorien ja laitteiden mittausarvoista voidaan analysoida erilaisia poikkeamia, jotka voivat ennakoida vikaa tietyssä kohdassa prosessia. Tuloksena tällaisesta tekoälyn hyödyntämisestä on ainakin turvallisempi sekä energia- ja kustannustehokkaampi tuotanto. Myös tuotannonsuunnittelussa ja toimitusketjujen hallinnassa tekoälyä pystytään hyödyntämään esimerkiksi kysynnän ja materiaalitarpeiden ennustamiseen.

Tekoäly energiantuotannossa ja -jakelussa

Energiantuotannossa tekoälyllä voidaan edistää uusiutuvan energian hallintaa, erityisesti sääriippuvien tuotantomuotojen ennustamisessa. Fingridlehti.fi -sivuilla olleen artikkelin mukaan kokeilut ovat osoittaneet, että tekoälymallit voivat ennustaa kulutusta jopa tarkemmin kuin ihmisasiantuntijat. Tämä mahdollistaa energian tuotannon tehokkaamman mitoittamisen tulevaisuudessa. Tämän ominaisuuden rooli tulee tulevaisuudessa korostumaan, kun verkkoon tuotetaan sähköä yhä enenevissä määrin esimerkiksi tuuli- ja aurinkovoiman tuottamana. Näiden energiantuotanto ei ole yhtä tasaista, kuin perinteisten voimalaitosten tuottama.

Voimalaitoksissa tekoälyä voidaan hyödyntää optimoimaan polttoaineen käyttöä, päästöjä ja tuotantoa sekä tukemaan kunnossapitoa analysoimalla laitteiden tilaa reaaliaikaisesti. Ennakoivan kunnossapidon järjestelmät voivat oppia tunnistamaan vikatiloja esimerkiksi ääni- ja lämpötilasignaaleista.

Sähköverkkojen automatisointi tekoälyä hyödyntäen puolestaan parantaa toimitusvarmuutta ja mahdollistaa kaksisuuntaisen energianhallinnan. Smart grid -ratkaisuissa tekoäly ennustaa kulutushuippuja, säätää jännitteitä ja paikantaa häiriöt nopeasti. Esimerkiksi Fingridin kunnossapitohanke tuo kriittiset laitteet ennakoivan valvonnan piiriin, jolloin toimitusvarmuus paranee.

Tekoälyä käytetään myös energiavarastojen, kuten Loviisan Lämmön hiekka-akun, ohjauksessa. Tästä aiheesta on uutisoitu mm. Automaatiopäivillä tämän vuoden maaliskuussa. Järjestelmät optimoivat varaston käyttöä sähköpörssin hintojen ja kysynnän mukaan osallistuen samalla sähköverkon reservimarkkinoille.

Turvallisuuden merkityksen lisääntyminen

Tulevaisuuden automaatioratkaisuissa on haastavaa erottaa enää turvallisuutta järjestelmän muusta toiminnasta. Todennäköistä – tai ainakin varsin toivottavaa – on, että toiminnallinen turvallisuus, tietoturva ja tekoälyn päätöksenteon luotettavuuteen liittyvät seikat yhdistyvät yhdeksi kokonaisuudeksi. Tämä tarkoittaa sitä, että esimerkiksi robottisolun tai sähköverkon ohjaus on fyysisen turvallisuuden lisäksi varmistettu myös digitaalisen hyökkäyksen, datavirheiden ja tekoälyn virheellisten tulkintojen varalta.

Tässä oleellisena on se olettamus, että esimerkiksi kyberturvallisuudesta tulee tulevaisuudessa oleellinen ja kiinteä osa automaatio-osaajan työnkuvaa ja ajattelumaailmaa. Nykyisin tämä on monesti IT-henkilöstön tehtäväkentässä. Tarve sisällyttää tämä osaaminen osaksi automaatioammattilaisen osaamista tulee käytännössä siitä, että tuotantoprosessien ohjausjärjestelmät (PLC:t, DCS:t ja SCADAt) pitää suojata yhtä huolellisesti kuin verkkosivut tai tietokannatkin.

Oleellista on myös huolehtia siitä, että ihmisen rooli tulee jatkossakin pysymään päätöksentekijänä. Tekoäly on digimaailman tuli: huono isäntä mutta erinomaisen tarpeellinen ja hyödyllinen renki. Ja näin sen olisi hyvä pysyäkin, vaikka tekoälyalgoritmit pystyisivätkin tekemään päätöksiä itsenäisesti. Erityisesti, kun puhutaan kriittisistä sovellutuksista, kuten ydinvoimaloiden ohjauksista, kemianteollisuudesta tai sähköverkon hallinnasta. Tämä tarkoittaa, että erilaiset käyttöliittymät, joista päästään seuraamaan tekoälyn tekemiä päätöksiä sekä tunnistamaan ja korjaamaan niistä mahdolliset virheet, tulevat merkittävään rooliin.

Lainsäädäntö ja sääntely tulevat kiristymään ja niihin liittyvät auditoinnit laajenevat. EU:n tekoälyasetus AI Act ja NIS2 -direktiivi ovat oletettavasti vain alkusoittoa. Korkean riskin automaatio- ja tekoälyjärjestelmiä koskevat tiukat velvoitteet. Järjestelmien tulee olla läpinäkyviä, jäljitettäviä ja turvallisia.

Yhteenveto

Yhteenvetona tästä kaikesta voitaneen sanoa, että turvallisuus ei varmasti tule olemaan enää vain suojaava kerros automaation ympärillä vaan enempikin oleellinen osa automaation arkkitehtuuria ja toiminnallisuutta suunnittelupöydältä toteutukseen asti. Tekoälyllä on valtava potentiaali parantaa myös turvallisuutta monin eri tavoin. Tämä kuitenkin edellyttää, että tekoälyn ehdotuksiin ja tuotoksiin tulee suhtautua kriittisesti ja järjestelmällisesti. Tämä puolestaan tarkoittaa, että organisaatioiden tulee panostaa sekä tekniseen suunnitteluun että suunnittelijoiden osaamiseen siten, että tulevaisuuden automaatiosta tulee sekä tehokasta että turvallista.

On myös hyvä muistaa, mikä automaation kannalta ei muutu! Edelleen tuotannossa tarvitaan materiaaleja, koneita ja laitteistoja. Näiden hallinnasta vastaavat mittaus- ja ohjaustekniikka sekä niiden muodostamat säätöpiirit. Tämä teknologia vaatii jatkossakin eri-ikäisten laitteiden käynnissäpitoa sekä systeemi- ja säätöteknistä osaamista.