The use of artificial intelligence in industrial systems and automation
The goal of this thesis is to describe the current state of artificial intelligence, and how it can be applied to the industry. Artificial intelligence is considered as one of the major enablers of a movement towards the fourth industrial revolution. It has the potential to increase growth across ou...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Others |
Language: | English |
Published: |
University of Oulu
2018
|
Subjects: | |
Online Access: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201811293136 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:fi:oulu-201811293136 |
id |
ndltd-oulo.fi-oai-oulu.fi-nbnfioulu-201811293136 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
collection |
NDLTD |
language |
English |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
Industrial Engineering and Management |
spellingShingle |
Industrial Engineering and Management Jormalainen, A. (Aleksi) The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
description |
The goal of this thesis is to describe the current state of artificial intelligence, and how it can be applied to the industry. Artificial intelligence is considered as one of the major enablers of a movement towards the fourth industrial revolution. It has the potential to increase growth across our global economy, for instance, by automating work and enhancing the performance of humans. It can also be implemented to optimize decision making, and create interconnected supply chains, where the availability of real-time information from multiple facets enables a complete optimization and transparency, which would not be attainable using only currently established methods.
While we are yet far from a point where AI could completely replace human workers on a larger scale, it can still be useful for automating certain work activities, which can be identified through an appropriate categorization. In addition to determining current technologies’ potential in automation of work, it is explained, how AI can be used to create a loop between the physical and digital worlds. In practice, this means creating optimized systems, in which continuous information flow and algorithmic decision making enable completely new levels of operational efficiency. When these optimized activity points have been created across a supply chain, they can be connected to create a digital supply network, collapsing the linear flow of a traditional supply chain to an interconnected entity, where real-time flow of information can be leveraged to optimize the entire system, while automating a great deal of decision making between the connection points.
This literature review is divided into two major chapters. In the first one, the current stage of technological evolution is covered by going through some of the most essential AI-based solutions and comparing them to a selection of human capabilities. In the latter part, it is discussed how AI can be combined with human workforce to automate various types of work activities. This chapter also includes the part where AI’s potential is covered in terms of optimization and supply chain improvement. After these two major chapters, there’s a discussion about some of the challenges we are going to face while creating these solutions and investing in them. Finally, everything is wrapped up by concluding how these things are seen from the author’s perspective based on insight gained during the writing of this thesis. === Työn tarkoitus on kuvailla tekoälyn nykytilannetta ja sitä, kuinka tekoälyä voidaan lähteä soveltamaan teollisuuteen. Tekoälyä pidetään yhtenä keskeisistä neljänteen teolliseen vallankumoukseen johtavan liikkeen mahdollistavista tekijöistä. Sillä on potentiaalia luoda talouskasvua muun muassa työn automatisoinnin ja ihmisten suorituskyvyn tehostamisen kautta. Sen käyttöönotolla voidaan myös optimoida päätöksentekoa ja luoda tilaus-toimitusketjuja, joissa useiden tahojen välinen ajantasainen tiedon kulku mahdollistaa järjestelmien täyden läpinäkyvyyden ja optimoinnin, jota ei kyettäisi saavuttamaan pelkästään tämänhetkisiä vakiintuneita menetelmiä käyttämällä.
Vaikka olemme vielä kaukana pisteestä, jossa tekoäly voisi korvata ihmiset kokonaan laajassa mittakaavassa, sitä voidaan kuitenkin hyödyntää tiettyjen työtehtävien automatisoimiseen — nämä voidaan tunnistaa oikeanlaisen kategorisoinnin kautta. Työn automatisointipotentiaalin määrittämisen lisäksi käydään läpi, miten tekoälyä voidaan soveltaa fyysisen ja digitaalisen maailman välisen silmukan luomiseen. Käytännössä tällä tarkoitetaan sellaisten optimoitujen järjestelmien luomista, missä jatkuva tiedon kulku ja algoritminen päätöksenteko mahdollistavat täysin uudentasoisen operatiivisen tehokkuuden saavuttamisen. Sen jälkeen, kun näitä optimoituja yksiköitä on luotu ympäri tilaus-toimitusketjua, ne voidaan yhdistää yhdeksi digitaaliseksi verkoksi, jossa perinteinen lineaarisesti etenevä tilaus-toimitusketju hajotetaan siten, että sen kaikki pisteet ovat yhteydessä toisiinsa. Reaaliaikainen tiedon kulku yhteyspisteiden välillä mahdollistaa koko järjestelmän optimoimisen samalla, kun suuri osa päätöksenteosta automatisoidaan tekoälyn avulla.
Tämä kirjallisuuskatsaus on jaettu kahteen pääkappaleeseen, joista ensimmäisessä käsitellään tekoälyn teknisen kehityksen nykytilannetta käymällä läpi olennaisia tekoälyyn pohjautuvia ratkaisuja ja vertaamalla niitä valikoituihin inhimillisiin kyvykkyyksiin. Toisessa osassa kerrotaan, kuinka tekoäly voidaan yhdistää työtä tekevien ihmisten kanssa monenlaisten tehtävien automatisoimiseen. Tässä kappaleessa käsitellään myös tekoälyn potentiaalia järjestelmien optimoinnin ja tilaus-toimitusketjun kehittämisen työkaluna. Näiden kahden pääkappaleen jälkeen käydään läpi haasteita, joita tulemme kohtaamaan tekoälyyn pohjautuvien ratkaisujen luomisen ja niihin investoimisen aikana. Työ päättyy yhteenvetoon, johon on tuotu mukaan kirjoittajan omaa näkemystä kirjoittamisen aikana aihepiiristä muodostuneen ymmärryksen pohjalta. |
author |
Jormalainen, A. (Aleksi) |
author_facet |
Jormalainen, A. (Aleksi) |
author_sort |
Jormalainen, A. (Aleksi) |
title |
The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
title_short |
The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
title_full |
The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
title_fullStr |
The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
title_full_unstemmed |
The use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
title_sort |
use of artificial intelligence in industrial systems and automation |
publisher |
University of Oulu |
publishDate |
2018 |
url |
http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201811293136 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:fi:oulu-201811293136 |
work_keys_str_mv |
AT jormalainenaaleksi theuseofartificialintelligenceinindustrialsystemsandautomation AT jormalainenaaleksi useofartificialintelligenceinindustrialsystemsandautomation |
_version_ |
1718799294227546112 |
spelling |
ndltd-oulo.fi-oai-oulu.fi-nbnfioulu-2018112931362018-12-04T04:25:01ZThe use of artificial intelligence in industrial systems and automationJormalainen, A. (Aleksi)info:eu-repo/semantics/openAccess© Aleksi Jormalainen, 2018Industrial Engineering and ManagementThe goal of this thesis is to describe the current state of artificial intelligence, and how it can be applied to the industry. Artificial intelligence is considered as one of the major enablers of a movement towards the fourth industrial revolution. It has the potential to increase growth across our global economy, for instance, by automating work and enhancing the performance of humans. It can also be implemented to optimize decision making, and create interconnected supply chains, where the availability of real-time information from multiple facets enables a complete optimization and transparency, which would not be attainable using only currently established methods. While we are yet far from a point where AI could completely replace human workers on a larger scale, it can still be useful for automating certain work activities, which can be identified through an appropriate categorization. In addition to determining current technologies’ potential in automation of work, it is explained, how AI can be used to create a loop between the physical and digital worlds. In practice, this means creating optimized systems, in which continuous information flow and algorithmic decision making enable completely new levels of operational efficiency. When these optimized activity points have been created across a supply chain, they can be connected to create a digital supply network, collapsing the linear flow of a traditional supply chain to an interconnected entity, where real-time flow of information can be leveraged to optimize the entire system, while automating a great deal of decision making between the connection points. This literature review is divided into two major chapters. In the first one, the current stage of technological evolution is covered by going through some of the most essential AI-based solutions and comparing them to a selection of human capabilities. In the latter part, it is discussed how AI can be combined with human workforce to automate various types of work activities. This chapter also includes the part where AI’s potential is covered in terms of optimization and supply chain improvement. After these two major chapters, there’s a discussion about some of the challenges we are going to face while creating these solutions and investing in them. Finally, everything is wrapped up by concluding how these things are seen from the author’s perspective based on insight gained during the writing of this thesis.Työn tarkoitus on kuvailla tekoälyn nykytilannetta ja sitä, kuinka tekoälyä voidaan lähteä soveltamaan teollisuuteen. Tekoälyä pidetään yhtenä keskeisistä neljänteen teolliseen vallankumoukseen johtavan liikkeen mahdollistavista tekijöistä. Sillä on potentiaalia luoda talouskasvua muun muassa työn automatisoinnin ja ihmisten suorituskyvyn tehostamisen kautta. Sen käyttöönotolla voidaan myös optimoida päätöksentekoa ja luoda tilaus-toimitusketjuja, joissa useiden tahojen välinen ajantasainen tiedon kulku mahdollistaa järjestelmien täyden läpinäkyvyyden ja optimoinnin, jota ei kyettäisi saavuttamaan pelkästään tämänhetkisiä vakiintuneita menetelmiä käyttämällä. Vaikka olemme vielä kaukana pisteestä, jossa tekoäly voisi korvata ihmiset kokonaan laajassa mittakaavassa, sitä voidaan kuitenkin hyödyntää tiettyjen työtehtävien automatisoimiseen — nämä voidaan tunnistaa oikeanlaisen kategorisoinnin kautta. Työn automatisointipotentiaalin määrittämisen lisäksi käydään läpi, miten tekoälyä voidaan soveltaa fyysisen ja digitaalisen maailman välisen silmukan luomiseen. Käytännössä tällä tarkoitetaan sellaisten optimoitujen järjestelmien luomista, missä jatkuva tiedon kulku ja algoritminen päätöksenteko mahdollistavat täysin uudentasoisen operatiivisen tehokkuuden saavuttamisen. Sen jälkeen, kun näitä optimoituja yksiköitä on luotu ympäri tilaus-toimitusketjua, ne voidaan yhdistää yhdeksi digitaaliseksi verkoksi, jossa perinteinen lineaarisesti etenevä tilaus-toimitusketju hajotetaan siten, että sen kaikki pisteet ovat yhteydessä toisiinsa. Reaaliaikainen tiedon kulku yhteyspisteiden välillä mahdollistaa koko järjestelmän optimoimisen samalla, kun suuri osa päätöksenteosta automatisoidaan tekoälyn avulla. Tämä kirjallisuuskatsaus on jaettu kahteen pääkappaleeseen, joista ensimmäisessä käsitellään tekoälyn teknisen kehityksen nykytilannetta käymällä läpi olennaisia tekoälyyn pohjautuvia ratkaisuja ja vertaamalla niitä valikoituihin inhimillisiin kyvykkyyksiin. Toisessa osassa kerrotaan, kuinka tekoäly voidaan yhdistää työtä tekevien ihmisten kanssa monenlaisten tehtävien automatisoimiseen. Tässä kappaleessa käsitellään myös tekoälyn potentiaalia järjestelmien optimoinnin ja tilaus-toimitusketjun kehittämisen työkaluna. Näiden kahden pääkappaleen jälkeen käydään läpi haasteita, joita tulemme kohtaamaan tekoälyyn pohjautuvien ratkaisujen luomisen ja niihin investoimisen aikana. Työ päättyy yhteenvetoon, johon on tuotu mukaan kirjoittajan omaa näkemystä kirjoittamisen aikana aihepiiristä muodostuneen ymmärryksen pohjalta.University of Oulu2018-12-03info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201811293136urn:nbn:fi:oulu-201811293136eng |