Tekoälyn hyödyntäminen teollisten valmistusprosessien parantamisessa
Tekijät
Päivämäärä
2023Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Tämän tutkielman tarkoituksena on kuvata tekoälyn nykytilaa ja sen mahdollisia sovelluksia valmistusteollisuudessa. Tekoäly on viime vuosikymmenen aikana noussut merkittäväksi innovaation lähteeksi useilla eri teollisuudenaloilla, erityisesti laskentatehon jatkuvan kasvun seurauksena. Valmistussektori ei ole poikkeus, sillä se tuottaa runsaasti dataa laitteista, tuotantoprosesseista ja toimitusketjun toiminnoista, joita tekoäly voi hyödyntää optimoimaan tehokkuutta, parantamaan tuotteiden laatua ja edistämään innovatiivisia valmistusratkaisuja. Tässä kirjallisuuskatsauksessa tutkitaan erilaisia tekoälyn menetelmiä ja sovelluksia valmistusprosessissa erityisesti tuotannon suunnittelun, laadunvalvonnan ja ennakoivan huollon näkökulmasta. Tutkielman keskeisimmät havainnot osoittavat, että tekoälyn integrointi teollisiin valmistusprosesseihin voi merkittävästi tehostaa näitä alueita. Katsaus päättyy pohdintaan tekoälyn roolista, mahdollisuuksista, haasteista, sekä tarpeesta aiheen jatkotutkimukselle alati muuttuvassa valmistusteollisuudessa.
...
This study aims to offer an overview of artificial intelligence's current state and pinpoint its prospective uses in the manufacturing industry. Artificial intelligence has emerged as a source of innovation during the past ten years in a variety of industrial fields, largely facilitated by the continual rise in computing power. Notably, the manufacturing sector has a significant impact on this development since it generates a lot of data through machinery, production methods, and supply chain activities. This data can be strategically utilized by artificial intelligence to enhance efficiency, augment product quality, and foster innovative manufacturing solutions. This literature review examines possible AI methodologies and their implementation in the manufacturing process, with an emphasis on aspects such as production planning, quality control, and predictive maintenance. The core findings of this research suggest that the incorporation of artificial intelligence into industrial manufacturing processes can significantly improve these areas' effectiveness. The review leads up to contemplation on the role of AI, its opportunities, the challenges it encounters, and underlines the necessity for ongoing research in the continuously evolving manufacturing industry.
...
![showless](/themes/JYX2//images/showless.png)
![showmore](/themes/JYX2//images/showmore.png)
![showless](/themes/JYX2//images/showless.png)
![showmore](/themes/JYX2//images/showmore.png)
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [5283]
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Selittävän tekoälyn potentiaalin hyödyntäminen valmistavassa teollisuudessa : hyödyt, riskit ja parhaat käytännöt
Joutsalainen, Jukka (2023)Tutkimuksen taustalla on pyrkimys selvittää selitettävän tekoälyn (XAI) vaikutusta laadunvalvontaan ja tuotannon suunnitteluun valmistavassa teollisuudessa. Tutkimus tunnisti tekijöitä, jotka vaikuttavat XAI:n toteutuksen ... -
Tekoälyn hyödyntäminen digitaalisessa markkinoinnissa
Vakoniemi, Ville (2023)Tekoäly on kehittynyt nopeasti viimeisten vuosien aikana ja sitä on alettu hyödyntää useilla eri aloilla, mukaan lukien digitaalisessa markkinoinnissa. Koska tekoälyn hyödyntäminen on digitaalisessa markkinoinnissa vielä ... -
Tekoälyn hyödyntäminen yritysten markkinoinnissa
Mustamäki, Miika (2021)Tässä kandidaatintutkielmassa tutkitaan, kuinka tekoälyä voidaan hyödyntää yritysten markkinoinnissa. Tekoäly on ottanut suuria kehitysaskeleita viime vuosina, joten myös sen käyttö on yleistynyt ympärillämme ja myös ... -
Tekoälyn hyödyntäminen muotiteollisuuden trendien ennustamisessa
Kolsi, Netta (2023)Muotiteollisuus on yksi maailman johtavista talouksista, jossa yritykset kamppailevat trendien ennustamisessa. Muotitrendit muuttuvat nopeammin kuin koskaan ennen ja lyhyiden myyntikausien, suurten tuotevalikoimien sekä ... -
Tutkasensorin ja syväoppimisen hyödyntäminen liikkeen tunnistuksessa
Hellman, Leena (2023)Ihmisten liikkeiden tunnistusta käytetään erilaisissa valvontaan ja älykoteihin liittyvissä ratkaisuissa. Liikkeen tunnistukseen voidaan käyttää erilaisia sensoreita. Viime aikoina erityisesti tutkasensorilla tapahtuva ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.