FLIQ AI

Suorituskykyä ja varmuutta ennennäkemättömällä nopeudella

Koneiden osoittama älykkyys tunnetaan nimellä tekoäly. Se koostuu järjestelmistä, jotka parantavat suorituskykyä tietyssä tehtävässä saadessaan ajan mittaan aiheesta enemmän ja enemmän dataa. Pohjimmiltaan tekoäly on luonnon älykkyyden simulointia koneissa, jotka on ohjelmoitu oppimaan ja matkimaan ihmisten toimia. Tekoäly hyödyntää algoritmeja, joilla luokitellaan, analysoidaan ja mallinnetaan ennusteita datasta. Se kehittyy ja oppii jatkuvasti uusista tiedoista, parantaen suorituskykyään ja tarkkuuttaan ajan kuluessa.

Tekoälyn soveltaminen toimintaan edellyttää paljon dataa. Tekoälyalgoritmeja koulutetaankin käyttämällä suuria tietojoukkoja, jotta ne voivat tunnistaa malleja, tehdä ennusteita ja suositella toimia – aivan kuten ihminen, mutta nopeammin ja paremmin. Esimerkkejä tekoälystä arjessa ovat esimerkiksi tekoälyllä toimivat chatbotit asiakaspalvelussa, laadunvarmennus ja tehtävien automatisointi tehtaissa ja varastoissa, kasvojentunnistus eri sovelluksissa sekä itseohjautuvat autot, joissa kamerat ja tietokoneet tunnistavat esineitä ja ihmisiä tiellä.

Tekoäly tunnistaa tietojoukon toistuvia kaavoja ja tarjoaa lisäarvoa kriittisiin ympäristöihin

Fliq AI hyödyntää tekoälyalgoritmeja mm. kehittyneissä konenäkösovelluksissa paikkakuvassa tai liikkuvassa kuvassa olevan tiedon tunnistamiseen. Näin voidaan havaita ja tunnistaa toistuvia kaavoja ja piirteitä suurista tietojoukoista. Tällaiset sovellukset tarjoavat suurta lisäarvoa esimerkiksi kriittisiin ympäristöihin ja tilanteisiin, joissa on toistuva tehtävä, mutta ympäristö muuttuu lämpötilan, näkyvyyden, kulumisen tai jonkin muun suureen myötä. 

Yksi esimerkki tällaisista tilanteista syntyy satamissa, jossa kuorma-autojen perävaunuja siirretään rahtilaivoihin ja niistä pois. Perävaunujen vetoauto, jossa on tekoälyllä toimiva konenäköjärjestelmä, kytkeytyy perävaunuun joko siirtämään ne aluksiin tai pois aluksista satama-alueelle. Konenäköjärjestelmä tunnistaa automaattisesti meneillään olevan toimenpiteen ja lukee samalla myös perävaunun yksilöllisen tunnuksen. Perävaunun tarkka sijaintitieto voidaan myös tallentaa Fliq Workflow -järjestelmään, jolloin kuorma-autonkuljettaja näkee perävaunun oikean sijainnin ja noutopaikan omasta mobiiliapplikaatiostaan.

Muita sovelluksia, joissa käytämme tekoälyä, ovat tehtaiden ja prosessien ennakoiva ylläpito. Ennakoiva ylläpito tarkoittaa, että huolto ja kunnossapito suunnitellaan tarpeen mukaan oikeiden olosuhteiden perusteella aikapohjaisen kunnossapidon sijaan.

Analysoimalla tietoja eri prosesseista ja resursseista tekoäly voi tehdä johtopäätöksiä koneen tai laitteen tilasta sekä havaita epäsäännöllisyyksiä, jotta ennakoiva ylläpito mahdollistuu.

Kiinnostuitko? Ota yhteyttä!

Haemme uusia tiimiläisiä!

Olemme vahvalla kasvun tiellä ja laajennamme jatkuvasti alustamme kyvykkyyttä rakentamalla uusia ratkaisuja globaaleille asiakkaillemme.
Kehitämme tällä hetkellä vahvasti data-analytiikka-arkkitehtuuriamme sekä luomme koneoppimisvalmiuksia Smart Factory -alustallemme.
Tulee kasvamaan ja tekemään kasvua kanssamme!

Tarjoamme mielenkiintoisen ja moninaisen työkentän kansainvälisessä kasvuyrityksessä.

 

Nyt seuraavat positiot auki:

  • Tietovarastokehittäjä
  • Backend kehittäjä
  • Data Scientist
  • Frontend kehittäjä
  • Devops Engineer

Katso positiot täältä: https://fliq.teamtailor.com/