<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Uber, Amazon või Google on oma innovatiivsuse ja tootearenduse poolest võrreldavad võidusõidumaailmas WRC või Vormel 1-ga, sest seal väljatöötatud uudsed lahendused jõuavad järgnevate aastate jooksul ka autode seeriatootmisesse. Just sama on tänaseks toimunud tehisintellektiga ettevõtete digitaalse innovatsiooni vallas, kirjutab Columbus Eesti digitaliseerimise ekspert Indrek Sabul.

Tehisintellekt (Artificial Intelligence), masinõpe (Machine Learning) ja Asjade internet (IoT) ei ole enam ammu ainult suurte ettevõtete mängumaa. Tänaseks on tegu kõigile kättesaadavate töövahenditega.

Kas need lahendused on alati suured, keerulised ja väga kallid? Pole tõsi. Enam ei ole vaja  lõputut programmikoodi ega vajadust doktorikraadi järele selle kirjutamisel. Nüüd on võimalik parimate teadlaste ja programmeerijate poolt loodud valmis moodulid ja komponendid lihtsal moel kokku panna, kasutatdes tuttavat tirimise-kukutamise meetodit (drag and drop).

Just niimoodi töötab pilvetehnoloogial põhinev Microsoft Azure keskkond, kuhu on koondatud üle 100 erineva teenuse ja rakenduse. Neid omavahel kombineerides saab kokku panna erakordselt kasulikke, huvitavaid ja innovaatilisi lahendusi.

Kuigi oleme harjunud, et suurte tarkvaratootjate lahendused nõuavad sama tootja “täispaketi” kasutamist, on Azure selles osas erandlik ja ei eelda, et ettevõtte keskseks majandustarkvaraks (ERP) oleks mõni Microsofti toode. Azure paketi tooted on läbi spetsiaalse integratsiooniplatvormi Common Data Service ühendatavad enamike elementaarset töökindlust omavate majandustarkvarade ja andmebaasidega.

Kes võiks Eestis masinõppe ja asjade interneti enda kasuks tööle panna?

Meie seniste edulugude põhjal on heaks näiteks toiduainetööstuse tootearendus ja turundus.

Masinõppes kasutatavad algoritmid suudavad leida andmetest selliseid mustreid ja anomaaliaid, mida inimsilm ei märka ja tavaline aruandlus ei näita.

Nii saab näiteks tuvastada ostueelistuste seoseid enim meeldivate maitseainetega või nende kombinatsioonidega. Lisades sellele veel sotsiaalmeedia postituste ning toidublogides olevate retseptide ja kommentaaride analüüsi, saame tulemuseks põhjaliku tarbijate maitse-eelistuste mustri, mille põhjal saab ennustada erinevate klienditüüpide tulevast ostukäitumist ning vastavalt sellele tuua turule uusi edukaid tooteid. 

Millal allahindamisel käsipidurit tõmmata?

Ka hulgi- ja jaekaubanduse vallast on hea näidet tuua, seda eelkõige hinnastamise osas. Ostjana rõõmustame alati madalate kampaaniahindade üle, samas müüja või tootjana peaksime teadma, kus on piir, milleni oleks otstarbekas hinda langetada.

Hinna langetamine toob reeglina kaasa müügimahu kasvu, kuid kusagil on piir, mil müük enam hinnalangusest sõltuvalt ei suurene. Hinnaelastsuse mudel masinõppes aitab meil need piirid paika panna ja leida kõige optimaalsema mudeli, kuidas on kampaaniate hinnastamise abil oma müüki või tootmist võimalik kasvatada.

Ära analüüsi minevikku, ennusta tulevikku!

Kolmas näide kuulub just asjade interneti valdkonda. Paljud tootmisettevõtted koguvad suures koguses erinevat tehnilist infot oma tootmise ja seadmete kohta.  Sensorite mõõdetud tulemused arhiveeritakse ja neid analüüsitakse, paraku sageli minevikku kokku võttes, mitte tulevikku ennustades.

Võtkem näiteks tundliku tootmisseadme, mille üks element peab töötama kindlal temperatuuri vahemikul. Microsoft Azute IoT ja Microsoft Flow vahenditega saame luua olukorra kus selle seadme temperatuurianduri muutus üle lubatud normi tekitab automaatse töövoo, mille tulemusena saab tehnik SMS-ga töökäsu: „Võta laost varuosa X, vii see seadme Y juurde ja vaheta selle komponent X välja täna enne kella 16:30. Vastasel korral läheb seade 96% tõenäosusega katki kell 17:15.

Kas poleks vapustav? Meie jaoks mitte, oleme taoliste võimalustega juba harjunud. Kasvõi eeltoodud näide on tarkvaralahenduste abil lihtsasti teostatav — ei mingit kallist või keerulist tehnoloogiat. Loov mõtlemine, soov muutuda paremaks ja hea koostööpartner, kellega koos neid ideid genereerida ning ellu viia, on ainsad, mida vajad.

Lugu on ilmunud ka tööstusuudised.ee digitaliseerimise teemaveebis.

Topics

Tekkis mõtteid? Jaga meiega!

Blogi

Ammu on möödas ajad, mil töökoht oli pelgalt füüsiline ruum, mida töötajad täitsid 8 tundi päevas. Infotehnoloogia areng on muutnud häguseks piiri füüsilise töökoha ja selle koha vahel, kus töö tegelikult aset leiab. Me töötame kodus, lennukis ja rongis. Me peame koosolekuid läbi videosildade ning oleme pidevalt ühenduses oma klientide ja koostööpartneritega. Suur osa meie tööst on meiega alati kaasas kas telefoni või sülearvutiga. Arvate, et see kehtib vaid kontoritöötajate kohta? Tootmises käivad ju asjad teistmoodi? Aga kas ikka käivad? 
Kas tunned, et Sinu ettevõtte tootmises on kõik digitaliseeritud? Aga kuidas edasi? Kuidas teha arenguhüpe üle konkurentide? Tootmises tekib järjest rohkem digitaalseid andmeid. Nende andmete mõtestatud kasutamine on võtmeküsimuseks uute tehnoloogiate kasutusele võtmiseks. Columbus Eesti digitaliseerimisekspert Toomas Olli toob ühe võimalusena välja liitreaalsuse.
Digidiagnostika on löönud Eesti tootmisettevõtete seas laineid juba pea aasta. Peamiseks tõukeks sai EASi poolt ellu kutsutud meede, mis toetab digidiagnostikate läbiviimist. Aeg on küps, et teha esimesed kokkuvõtted. Millised on Eesti tootmisettevõtete peamised väljakutsed? Kas joonistuvad välja ühised selged jooned? Columbus Eesti kogemused võtab kokku digitaliseerimisekspert Marko Seier.
Ühe hiljuti asutatud ettevõtte juht kurtis, et firma kasvab liiga kiiresti - ei jõua enam kõike ise ära teha ja tööpäevad venivad väga pikaks. Ärge saage valesti aru - see juht teadis väga hästi, et ei pea kõike ise ära tegema ja et tema ülesandeks on luua hästitoimiv süsteem. Kuid tema arvates ei olnud töötajad valmis vastutust võtma, kirjutab meie digitaliseerimisekspert Toomas Olli.
Oleme varasemalt kirjutanud tootmise planeerimise levinuimatest puudujääkidest. Seekord võtame luubi alla valusad tagajärjed, millega tuleb tegeleda juhul, kui tootmise planeerimine ebaõnnestub, kirjutab Columbus Eesti digitaliseerimisekspert Marko Seier.
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down