09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
Tekoäly laboratoriossa: Kierrätysmuovien optimoitu data-analyysi ja laadunvalvonta
Laboratoriot joutuvat usein kohtaamaan valtavan määrän eri lähteistä ja eri laitteista peräisin olevaa tietoa. Tämän tietomäärän hallinta, analysointi ja hyödyntäminen on haastavaa, varsinkin kun tiedot ovat siiloutuneet eri järjestelmiin. Tämä pätee erityisesti polymeerikierrätysmateriaalien laadunvalvontaan muovinjalostuksessa. DIN SPEC 91446 määrittelee kierrätysmateriaaleille neljä laatutasoa, jotka riippuvat tietojen laadusta. Mitä korkeampi laatutaso on, sitä enemmän laatua koskevia tietoja on kerättävä.
Laboratorion kannalta maksimaalinen laatu tarkoittaa siis myös maksimaalista määrää datapisteitä, jotka on analysoitava ja dokumentoitava päivittäisessä käytännössä. Yksi laboratorioiden keskeisistä kysymyksistä onkin, miten nykyaikaiset teknologiat, kuten tekoäly (AI), voidaan integroida nykyisiin prosesseihin tietojen laadun ja tehokkuuden parantamiseksi.
Tekoäly - Polymeerikierrätyksen käyttötapaus
Eräässä tapaustutkimuksessa muovinjalostaja hankkii kierrätysseoksia eri toimittajilta. Yrityksen tiedonhallinta oli hyvin hajanaista. Laadunvalvonnassa tarvittavat mitatut arvot olivat hajallaan eri Excel-taulukoissa, ja näiden tietojen manuaalinen analysointi vei huomattavia resursseja.
Tällaisessa ympäristössä tekoälyn käyttö ei voi tarjota merkittävää helpotusta. Vasta ottamalla käyttöön datapohjaisen alustan yhdessä tekoälyä tukevan digitaalisen avustajan kanssa muovinjalostaja pystyi optimoimaan prosessinsa merkittävästi. Alusta integroi kaikki asiaankuuluvat laitetiedot, joten se antoi täydellisen yleiskuvan analysoitavista materiaaleista.
Tekoälyllä tuettu digitaalinen avustaja voi sitten vapauttaa koko potentiaalinsa - monimutkaisesta tietojen analysoinnista ja korrelaatioiden tunnistamisesta tietojen visualisointiin ja raporttien tuottamiseen.
Toimittajan valvontaskenaario
Erityisen havainnollinen skenaario osoittaa, miten toimittajien seuranta helpottuu tekoälyn avulla. Tapaustutkimus osoittaa esimerkiksi, miten yksinkertaisen kyselyn avulla analysoitiin kolmen eri toimittajan tietoja ja löydettiin nopeasti Identify poikkeamat toimitetuissa erissä. Eräässä tapauksessa tekoäly havaitsi, että yksi toimittajista oli toimittanut erän, jonka viskositeetti oli kolme kertaa sovittu. Tämän tarkan data-analyysin ansiosta yritys pystyi paremmin arvioimaan toimittajien laatua ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä tulevista toimittajista.
Oli myös mahdollista välttää etukäteen liian korkean viskositeetin omaavan materiaalin käyttö, joka olisi voinut johtaa suuriin käsittelyongelmiin ja heikentää tuotteen laatua.
Päätelmä
Tämä esimerkki eräästä tapaustutkimuksesta osoittaa, että tekoäly ei ole enää tulevaisuuden visio, vaan sitä käytetään jo nyt laboratorioissa. Se auttaa analysoimaan tehokkaasti large tietomääriä ja varmistaa näin kierrätysmuovien laadun. Laboratoriot, jotka luottavat tekoälyn tukemiin tiedonhallintaratkaisuihin, hyötyvät paitsi tietojen laadun paranemisesta myös huomattavista aika- ja resurssisäästöistä. Tämä lisää viime kädessä kilpailukykyä ja auttaa kehittämään parempia tuotteita.
Lue koko tapaustutkimus, josta löydät lisää esimerkkejä siitä, miten tekoäly voi tukea laboratorioita:
