ɫɫ��

Miten kokeneen konkarin osaaminen siirretään vaivattomasti uusille työntekijöille? Aalto-yliopiston tutkijat tarttuivat tähän monen teollisuusyrityksen kohtaamaan ongelmaan ja kehittivät tekoälyyn perustuvan työkalun, joka luo automaattisesti opastusvideon tai -sovelluksen työtehtävästä.

Järjestelmälle syötetään aluksi video, jossa kokenut työntekijä esimerkiksi kokoaa tai huoltaa laitetta. Kuvantunnistuksen avulla järjestelmä määrittää työnkulun ja yksilölliset työvaiheet. Näiden perusteella se luo opastusvideon tai laajennetun todellisuuden (AR) sovelluksen työnkulusta.

”Arvioimme, että työkalumme avulla voidaan säästää jopa 7–10-kertaisesti aikaa siihen verrattuna, että ihmisen pitäisi merkitä videolle työvaiheet ja tehdä opastussovellus manuaalisesti. Kokeneen työntekijän täytyy vain tarkistaa, että järjestelmän luoma ohjeistus pitää paikkaansa”, sanoo tutkimusta johtava Aalto-yliopiston sähkötekniikan professori Yu Xiao.

Kehittäjien tavoitteena on, että järjestelmän avulla ensikertalainenkin voi ottaa uuden työtehtävän haltuun ilman stressiä virheiden tekemisestä. Järjestelmä huomaa, jos työntekijä on tekemässä virheen ja ohjaa oikeaan työnkulkuun.

Alla olevalla videolla selitetään järjestelmän toiminta prototyypin avulla.

Säästää aikaa ja rahaa työntekijöiden koulutuksessa

Järjestelmää on kehitetty viimeisen puolentoista vuoden ajan Business Finlandin tutkimuksen kaupallistamiseen tähtäävän rahoituksen avulla, ja sitä aletaan pian pilotoida yrityksissä. Projektin ohjausryhmässä on mukana kolme koneteollisuuden yritystä, jotka ovat tuoneet käyttäjien tarpeita esille.

”Videoiden käyttö työntekijöiden opastuksessa lisääntyy jatkuvasti, joten meitä kiinnostaa mahdollisuus automatisoida ohjevideoiden tuotantoa. Tällaisen teknologian ohjeistus voidaan tuottaa ohjeistusta samalla, kun ekspertti tekee työtään aidossa tilanteessa”, sanoo ohjausryhmän jäsen, KONEella teknologia-asiantuntijana toimiva Sanni Siltanen.

Valmetin digitaalisista palveluista vastaava johtaja Tuula Ruokonen näkee järjestelmän mahdollisuudet uusien työntekijöiden koulutuksessa.

”Laitteissamme voi olla tuhansia erilaisia osia, joiden opastusvideoiden ja manuaalien tekeminen on aikaa vievää ja kallista”, Ruokonen sanoo.

Tutkijoiden tavoitteena pilotoinnin ohella jatkaa työkalun kehittämistä.

”Seuraavassa vaiheessa aiomme yhdistää järjestelmään älyhanskan, joka voisi tallentaa pienimmätkin käden liikkeet ja antaa välittömästi tuntopalautetta värinän avulla. Kehitämme myös puettavaa AR-sovellusta, jonka avulla datan keräämistä ja työnkulun dokumentointia voidaan entisestään parantaa”, Yu Xiao sanoo.

Cognitive Engine for Assembly and Maintenance Automation (CEAMA) -projektissa on hyödynnetty syväoppimisen, tietokonenäön, lisätyn ja virtuaalitodellisuuden, älytekstiilien sekä käytettävyyssuunnittelun osaamista. Elokuussa 2018 alkanut projekti on saanut Business Finlandilta tutkimuksen kaupallistamiseen tarkoitettua Tutkimuksesta liiketoimintaa -rahoitusta.