Miten SAP Business AI voi parantaa suomalaisen valmistavan teollisuuden tuloksellisuutta?

SAP Business AI voi auttaa suomalaisvalmistajia yhdistämään tehdastietoa päätöksentekoon ja ottamaan lupaavat tekoälypilotit osaksi päivittäistä tuotantoa.

Tuotantolaitteiden moitteeton toiminta ei yksin estä viivästyksiä tai ylimääräisiä kustannuksia. Niitä voi syntyä myös silloin, kun päätöksiä tehdään hitaasti tai tuotannon, hankinnan ja asiakastilausten käsittelyä ei soviteta riittävän hyvin yhteen.

Samalla kilpailu osaavasta työvoimasta kiristyy. Teknologiateollisuus ry arvioi vuoden 2025 selvityksessään, että ala tarvitsee seuraavan kymmenen vuoden aikana noin 140 000 uutta osaajaa. Tarvetta kasvattavat sekä alan ennakoitu kasvu että työntekijöiden eläköityminen.

Yritysten on erotettava toisistaan tuotannon tarpeet, joihin SAP:n nykyiset tekoälyominaisuudet soveltuvat, ja tilanteet, joissa tarvitaan erikoistuneita teknologioita tai erillistä kehitystyötä.

Lyhyesti: SAP Business AI tuo tekoälyominaisuuksia niitä tukeviin SAP-sovelluksiin. Niiden avulla työntekijät voivat hakea liiketoimintatietoa, selvittää poikkeamia ja valmistella päätöksiä. Hyödyt vaihtelevat sovelluksen ja työnkulun mukaan. Tuotannon toteutukseen, laitteiden valvontaan ja erikoistuneisiin ennustemalleihin saatetaan edelleen tarvita muita teknologioita.

Miksi suomalaiset valmistajat tarvitsevat operatiivista tilannekuvaa ja päätöksenteon tukea?

Yksittäisten tuotannon tunnuslukujen parantuminen ei aina johda parempaan liiketoiminnan tuloksellisuuteen. Esimerkiksi laitteiden korkeampi käyttöaste voi lisätä keskeneräisen tuotannon määrää tai viivästyttää tilauksia, joiden toteuttaminen riippuu rajallisesta tuotantokapasiteetista. Tällaiset kompromissit voivat vaikuttaa suoraan monimutkaisia kansainvälisiä sopimuksia toteuttavien valmistajien toimituskykyyn ja kannattavuuteen.

Suomen metsäteollisuus havainnollistaa tätä haastetta. Metsäteollisuus ry:n mukaan alan osuus Suomen tavaraviennistä oli 17 % vuonna 2025. Tarkastellaan esimerkiksi sellu- ja paperivalmistajaa, joka pyrkii täyttämään kansainväliset tilaukset tilanteessa, jossa raaka-aineiden saatavuus on rajallista. SAP S/4HANA voi tarjota tietoa tuotannosta, varastoista ja tilauksista, kun taas SAP Integrated Business Planning voi auttaa suunnittelijoita tarkastelemaan materiaalien saatavuuteen liittyviä rajoitteita, käytettävissä olevaa kapasiteettia ja asiakkaille annettuja toimituslupauksia kokonaisuutena. Näin valmistaja voi arvioida mahdollisia aikataulumuutoksia ennen kuin ne vaikuttavat vientitoimituksiin.

Raportti voi osoittaa, missä poikkeama on syntynyt, mutta ei välttämättä kerro, mitä sen korjaaminen tarkoittaisi käytännössä. Kehittyneillä päätöksenteon tukitoiminnoilla voidaan vertailla eri toimintavaihtoehtojen vaikutuksia. Tarkoitus ei ole siirtää kaikkia päätöksiä automaation tehtäväksi, vaan käyttää olemassa olevia tietoja paremmin.

Myös Business Finlandin valmistavan teollisuuden tekoälyyn keskittyvä kasvuhanke kertoo alan kiinnostuksesta näihin ratkaisuihin. Hankkeessa tuetaan suomalaisia teollisuuden pk-yrityksiä ja niiden toimittajaverkostoja tekoälyn, robotiikan ja automaation käyttöönotossa. Tavoitteena on laajentaa teknologioiden hyödyntämistä niin, että ne vahvistavat yritysten tuottavuutta ja kilpailukykyä.

Energiankulutus tuo suunnitteluun oman ulottuvuutensa. Motivan mukaan metsäteollisuus käytti vuonna 2024 noin 58 % Suomen teollisuuden loppuenergiasta. Sellu- ja paperitehtaissa voidaan vertailla tuotannon vaihtoehtoisia ajoituksia, kun käytettävissä on tiedot energiakustannuksista ja laitteiden toiminnasta. SAP-sovellukset tarjoavat vertailuun liiketoiminta- ja suunnittelutietoja, ja teollisuuden erikoisjärjestelmistä saadaan tarvittavat mittaustulokset.

Miltä älykäs valmistus näyttää käytännössä?

Tutustu siihen, miten SAP-, MES- ja IoT-teknologiat yhdistävät tuotannonsuunnittelun ja tuotannon toteutuksen älykkäässä valmistusympäristössä.

Lue artikkeli

Millä osa-alueilla tekoäly voi parantaa valmistavan teollisuuden suorituskykyä?

Tekoälylle on tuotannossa monenlaisia tehtäviä. Sillä voidaan vertailla suunnitteluvaihtoehtoja, tunnistaa laitteisiin tai laatuun liittyviä ongelmia ja helpottaa tietojen käsittelyä generatiivisen tekoälyn avulla. Käyttötarkoitus ratkaisee, millaisesta teknologiasta on hyötyä ja mitä päätöksiä sen on tarkoitus tukea.

On syytä erottaa SAP Business AI -ominaisuudet muista SAP-ratkaisujen toiminnoista. Seuraavissa esimerkeissä käsitellään sekä sovelluksiin sisältyvää tekoälyä että perinteisiä suunnittelun, optimoinnin ja tuotanto-omaisuuden hallinnan toimintoja. Erottelu auttaa arvioimaan, missä tekoälyä todella käytetään ja milloin tarvitaan muita teknologioita.

Tuotannonsuunnittelu ja varastonhallinta

Koneoppimista voidaan hyödyntää kysyntäennusteiden laatimisessa SAP Integrated Business Planningissa (SAP IBP). Lisäksi generatiiviseen tekoälyyn perustuva ennustetulosten analyysi auttaa suunnittelijoita ymmärtämään tuloksia, esimerkiksi algoritmin valintaan vaikuttaneita syitä. Toiminto voi myös ehdottaa parannuksia ennustamiseen. Varaston optimoinnin tekoälyavusteisella analyysillä voidaan puolestaan selvittää, mitkä tekijät vaikuttavat laskettuihin varmuusvarastotasoihin. Molemmat toiminnot tarjoavat tietoa päätöksenteon tueksi. Ne eivät itsenäisesti muuta ennusteita tai varastotasotavoitteita. Näiden kahden analyysitoiminnon käyttöön sovelletaan SAP IBP:n erillisiä lisensointiehtoja. SAP yhdistää ne Joule Premium for Supply Chain Management -kokonaisuuteen. Käytöstä voidaan kuitenkin veloittaa erikseen, jos toimintoja hyödynnetään sallitulla tavalla ilman kyseistä premium-lisenssiä.

Tuotannon aikataulutus tuo mukanaan erilaisia haasteita. Valmistajien on otettava huomioon koneiden käytettävyys, asetusajat, työvoimakapasiteetti ja tilausten prioriteetit. Optimointialgoritmeilla voidaan vertailla toteutuskelpoisia aikatauluja. SAP Digital Manufacturing puolestaan tukee tuotannon toteutusta ja resurssien koordinointia. Nämä toiminnot voivat täydentää tekoälypohjaista suunnittelua ilman, että ne itse välttämättä hyödyntävät tekoälyä.

Laadunhallinta

SAP Digital Manufacturing for issue resolution voi auttaa laatuinsinöörejä vertaamaan uusia ongelmaraportteja aiempiin tapauksiin tekoälyavusteisen ohjeistuksen avulla. Kun vastaavat tapaukset ja niihin käytetyt ratkaisut löytyvät helpommin, ongelmien selvittäminen voi nopeutua ja korjaavista toimista tulla yhdenmukaisempia.

Toiminnon käyttäminen vaatii pääsyn SAP Digital Manufacturing for issue resolution -ratkaisuun ja oikein määritetyt käyttäjäroolit. Lisäksi on tarkistettava, onko ominaisuus saatavilla kyseisellä alueella ja järjestelmäkokoonpanossa. Kuvien avulla tehtävä erikoistunut laatuvirheiden tunnistus on erillinen käyttötapaus, jossa voidaan tarvita muita teknologioita.

Ennakoiva kunnossapito

Ennakoivassa kunnossapidossa hyödynnetään laitteiden kuntotietoja, kunnossapitohistoriaa ja analyyttisiä malleja mahdollisten vikojen tunnistamiseen ennen kuin ne häiritsevät tuotantoa.

SAP Asset Performance Management with Embedded IoT -ratkaisua voidaan hyödyntää laitteiden kunnon seurannassa, luotettavuuden analysoinnissa ja ennakoivassa kunnossapidossa. Sääntöpohjainen valvonta voi esimerkiksi ilmoittaa, jos laitteen tärinä ylittää asetetun raja-arvon. Tekoälyanalytiikalla voidaan puolestaan havaita poikkeamia, jotka saattavat kertoa kehittyvästä viasta.

Kunnossapidon työntekijät voivat käyttää näitä tietoja tarkastusten kiireellisyyden arviointiin ja huoltotöiden suunnitteluun. Kun toimenpiteet perustuvat laitteiden todelliseen kuntoon, odottamattomia seisokkeja ja tarpeetonta huoltotyötä voidaan mahdollisesti vähentää.

Operatiivisen päätöksenteon tuki

Kaikissa tuotannon tehtävissä ei tarvita monimutkaisia ennustemalleja. Joskus tärkeintä on löytää oikea tieto nopeasti ja ymmärtää, mitä se tarkoittaa. Tuotantopäälliköt, insinöörit ja suunnittelijat saattavat joutua selvittämään ongelmaa useiden sovellusten ja teknisten asiakirjojen avulla.

SAP Joule toimii keskustelupohjaisena avustajana niissä SAP-sovelluksissa, joissa se on käytettävissä. SAP Digital Manufacturingissa Joule voi esimerkiksi auttaa etsimään tietoja SAP Help Portalissa julkaistusta SAP Digital Manufacturingin tuotedokumentaatiosta.

Avustajan käyttö voi nopeuttaa tavallisia tiedonhakutehtäviä. Käytettävissä olevat toiminnot riippuvat kuitenkin SAP-sovelluksesta ja sen versiosta. Joulen tarjoama apu tiedonhaussa ei tarkoita, että se ohjaisi tuotantoa itsenäisesti tai korvaisi erikoistuneen teollisuusanalytiikan.

Miten SAP Joule toimii eri yrityssovelluksissa?

Tutustu Joulen ominaisuuksiin, SAP-integraatioihin ja tekoälyagenttien toimintoihin myös valmistavan teollisuuden sovellusten ulkopuolella.

Lue lisää

Miksi valmistavan teollisuuden tekoäly tarvitsee luotettavaa dataa?

Tekoälyn antama suositus voi kuulostaa perustellulta, vaikka sen taustalla olevissa tiedoissa olisi puutteita tai ristiriitoja. Tuotannossa riski korostuu, koska käytössä on useita järjestelmiä, joihin tietoa kerätään eri tarkoituksia varten.

Kuvitellaan kaksi tehdasta, joiden materiaalinkulutusta halutaan vertailla. Ensimmäisessä tehtaassa kulutus kirjataan tuotannon aikana, toisessa vasta työvuoron lopussa. Jos tekoälymalli ei huomioi kirjauskäytäntöjen eroa, se saattaa arvioida toisen tehtaan toiminnan todellista tehottomammaksi.

Luotettava vertailu edellyttää yhdenmukaisia tietomääritelmiä, selkeästi määriteltyjä tietojen ylläpitovastuita ja luotettavaa tietojen synkronointia järjestelmien välillä. Päivitystiheyden tarve riippuu käyttötarkoituksesta. Historiallisessa analyysissä päivittäinen päivitys voi riittää, mutta käynnissä olevia tuotantotilauksia koskevissa suosituksissa tiedon on ehkä oltava tuoreempaa.

Miten SAP-ratkaisut tukevat tekoälyn käyttöön soveltuvaa dataympäristöä?

Eri SAP-teknologioilla on omat tehtävänsä valmistavan teollisuuden datan yhdistämisessä, hallinnassa ja hyödyntämisessä.

Kaikkien edellä mainittujen teknologioiden käyttöönotto ei ole välttämätöntä. Valmistaja voi käyttää SAP-sovelluksen valmiita tekoälyominaisuuksia tai kehittää oman ratkaisun tiettyyn tuotantotarpeeseen. Räätälöidyt mallit voivat edellyttää lisäintegraatioita ja jatkuvaa ylläpitoa, joten ratkaisun valinnassa on otettava huomioon käyttötapaus ja nykyinen teknologiaympäristö.

SAP Business Data Cloudin avulla voidaan esimerkiksi rakentaa eri yritysjärjestelmiä hyödyntäviä yhdenmukaisia analyysimalleja. Se ei kuitenkaan itsessään poista lähdejärjestelmien tietovirheitä eikä yhtenäistä tehtaiden erilaisia toimintatapoja.

Uusien ominaisuuksien käyttöönottoon vaikuttaa myös nykyinen järjestelmäarkkitehtuuri. SAP Clean Core -periaatteiden mukaisessa kehityksessä integraatiot ja laajennukset toteutetaan tuetuilla menetelmillä, jolloin ERP-järjestelmän ydintä ei tarvitse muokata tarpeettomasti.

Datan soveltuvuus on arvioitava aina suunnitellun tekoälysovelluksen tarpeiden mukaan. Pelkkä uusien tietolähteiden yhdistäminen ei vielä takaa parempia tuloksia.

Miten valmistajat voivat laajentaa tekoälyn käyttöä pilottihankkeita pidemmälle?

Suomessa monen organisaation tekoälyhankkeet ovat vielä alkuvaiheessa. AI in Finnish Business 2026 -raportissa yli puolet tarkastelluista organisaatioista oli edelleen arvioimassa tekoälyn käyttöä tai valmistelemassa sen käyttöönottoa. Teollisuusyrityksissä pilottien jatkosta päätettäessä on siksi tarkasteltava mitattavia vaikutuksia tuotantoon, järjestelmien luotettavuutta ja sitä, kenellä on liiketoimintavastuu ratkaisusta.

Miten valmistajien kannattaa arvioida taloudellisia vaikutuksia?

Tekoälysovelluksen arvo syntyy käytännön toiminnassa: ratkaisevaa on, mitä sen antaman tiedon perusteella tehdään ja millaisia taloudellisia vaikutuksia toimilla on.

Jos tuotannon vaihtoaikoja saadaan lyhennettyä, yritys voi hyötyä siitä esimerkiksi suurempana myyntikelpoisena tuotantomääränä, vähentyneinä ylitöinä tai parempana toimitusvarmuutena. Näitä vaikutuksia on kuitenkin arvioitava erikseen, sillä säästetty aika ei aina tarkoita pienempiä kustannuksia.

Hyötylaskelmaan kuuluvat myös integraatioiden, lisenssien ja mallien ylläpidon kustannukset sekä mahdolliset tappiot, joita virheelliset suositukset voivat aiheuttaa. Vasta näiden tekijöiden huomioiminen auttaa arvioimaan, onko teknisesti onnistuneella pilotilla myös riittävän vahva liiketoiminnallinen peruste.

Määritä selkeä operatiivinen vastuu

Jokaiselle tekoälyhankkeelle tarvitaan liiketoiminnan vastuuhenkilö, joka voi myös päättää tarvittavista prosessimuutoksista. Tuotantopäällikkö voi esimerkiksi määrittää, miten tekoälyn laatimia aikatauluehdotuksia käytetään. IT-tiimien vastuulle jäävät tekninen integraatio ja järjestelmien käytettävyys.

Prosessin vastuuhenkilö määrittelee, kenellä on oikeus hyväksyä tekoälyn tukemia toimenpiteitä tai ohittaa sen suosituksia. Lisäksi on sovittava, miten toimitaan mahdollisen järjestelmäkatkon aikana.

Ota huomioon tuotantolaitosten väliset erot

Yhdessä tehtaassa toimivaksi osoittautunut tekoälymalli ei välttämättä sovellu suoraan toiseen tuotantolaitokseen. Laitteistokokoonpanot, tuotteiden ominaisuudet, toimintatavat ja tuotantomäärät voivat vaihdella huomattavasti eri toimipaikkojen välillä.

Ratkaisua ei siksi kannata kopioida kaikkiin tehtaisiin muuttumattomana. Ensin on selvitettävä, mitkä osat toimivat sellaisinaan eri toimipaikoissa ja mitä on mukautettava paikallisiin olosuhteisiin. Vaiheittain etenemällä mallin toimivuutta voidaan testata ennen laajempaa käyttöönottoa.

Suunnittele tekoälymallien jatkuva hallinta

Tuotantoympäristöt muuttuvat. Uudet materiaalit, laitteisiin tehdyt muutokset ja tuotantoprosessien mukautukset voivat vähitellen heikentää aiemmin validoitujen tekoälymallien luotettavuutta.

Tekoälymallien toimintaa on seurattava myös pilottivaiheen jälkeen. Yrityksessä on sovittava, miten poikkeamat tutkitaan ja milloin malli päivitetään tai poistetaan käytöstä. Vastuut kuuluvat jatkuvaan operatiiviseen tukeen, eivät vain pilotin toteuttaneelle tiimille.

Ota työntekijät mukaan käytännön testaukseen

Tekninen testaus ei aina paljasta, miten tekoälysovellus toimii työntekijöiden arjessa. Siksi tulevat käyttäjät kannattaa ottaa mukaan sen arviointiin.

VTT:n HiFive-hanke tarjoaa suomalaisen esimerkin työntekijöiden osallistumisesta teollisen tekoälyn testaukseen. Sitä ei kuitenkaan pidä pitää näyttönä SAP Business AI:n käyttöönotosta. Konecranesin työntekijöiden kanssa toteutetussa kokeessa tekoäly antoi ääniohjeita nosturilla tehdyn nostotehtävän aikana. Kokeilu havainnollisti, miten tekoäly voisi tukea työntekijöitä fyysisissä työtehtävissä, mutta toi samalla esiin ratkaisemattomia kysymyksiä luotettavuudesta, turvallisuudesta ja järjestelmäintegraatiosta.

Kesäkuussa 2026 julkaistut hankkeen tulokset kuvaavat kokeellista sovellusta, eivät laajamittaisessa käytössä toimivaksi osoitettua ratkaisua. Esimerkki osoittaa kuitenkin, miksi työntekijöiden kokemukset ja testaus todellisissa työtilanteissa ovat tärkeitä ennen käytön laajentamista.

Mihin suuntaan tekoäly kehittyy valmistavassa teollisuudessa?

Valmistavan teollisuuden tekoälykehityksessä korostuu kaksi suuntausta: tuotantomuutosten simulointi ja mahdollisuus toteuttaa tiettyjä toimenpiteitä aiempaa itsenäisemmin. Jälkimmäinen koskee rajattuja tilanteita, joissa manuaalista ohjausta voidaan vähentää. Molemmat kehityssuunnat ovat kiinnostavia suomalaisille teollisuusyrityksille.

Digitaaliset kaksoset tuotantomuutosten testauksessa

Digitaalisen kaksosen avulla suunniteltua muutosta voidaan tarkastella virtuaalisesti ennen kuin muutos toteutetaan varsinaisessa tuotannossa. Kun mukana on simulointia ja tekoälypohjaista analyysiä, voidaan arvioida esimerkiksi laitteiston muutoksia, kapasiteetin riittävyyttä ja prosessien kehittämisvaihtoehtoja.

Jos tehtaalle suunnitellaan uutta tarkastusasemaa, digitaalisen mallin avulla voitaisiin selvittää, kasvattaisiko investointi läpimenoa vai siirtyisikö tuotannon pullonkaula toiseen vaiheeseen.

VTT tutkii digitaalisten kaksosten ja simuloinnin hyödyntämistä teollisuusrobotiikka- ja automaatioratkaisujen kehittämisessä ja validoinnissa.

Simulointi ei aina perustu tekoälyyn. Lisäksi tulosten luotettavuus riippuu siitä, kuinka hyvin käytetty malli kuvaa todellisia olosuhteita tuotannossa.

Kohti hallittua autonomista toimintaa

Tekoäly voi tulevaisuudessa joissakin tilanteissa paitsi havaita ongelman myös käynnistää siihen liittyvän toimenpiteen. Toiminnan olisi kuitenkin pysyttävä ennalta määritetyissä rajoissa.

Jos tuotantolaite pysähtyisi odottamatta, tekoälyagentti voisi tulevaisuudessa vertailla korvaavia työpisteitä ja valita niistä ennalta määriteltyjen rajoitusten mukaisen vaihtoehdon. Sen jälkeen agentti voisi pyytää tuotantojonon päivittämistä integroidun tuotannon toteutusjärjestelmän kautta. Kyse on toistaiseksi hypoteettisesta tilanteesta.

Näitä mahdollisuuksia tutkitaan jo. Kesäkuussa 2026 VTT kertoi osallistumisestaan CLEAR-hankkeeseen, jossa tutkitaan, miten tekoälyagentit voisivat hoitaa rajattuja tehtäviä itsenäisesti ja miten niiden päätöksenteosta voitaisiin tehdä läpinäkyvämpää. Kyse on tutkimustavoitteista, ei näytöstä siitä, että tällaisia ratkaisuja olisi jo otettu laajasti käyttöön teollisuudessa.

Miten LeverX auttaa valmistajia hyödyntämään SAP Business AI:ta käytännössä?

LeverX auttaa valmistajia arvioimaan SAP:n tekoälyominaisuuksia, ottamaan niitä käyttöön ja tukemaan niiden jatkuvaa käyttöä. Työssä otetaan huomioon nykyiset sovellukset, tuotannon vaatimukset ja integraatioihin liittyvät rajoitteet.

Tekoälystrategia ja käyttöönottovalmiuksien arviointi

Selvitämme, millaisia tekoälyn käyttötapauksia asiakkaan SAP-ympäristö ja liiketoiminnan tavoitteet tukevat. Arvioinnin pohjalta laadimme etenemissuunnitelman käyttöönotolle. SAP-tekoälypalveluihimme sisältyy myös SAP Business AI -ominaisuuksien kartoitus sekä mahdollisten integraatio- ja lisäkehitystarpeiden selvittäminen.

SAP-ratkaisujen käyttöönotto ja integrointi

LeverX toteuttaa ja integroi valmistusprosesseja tukevia SAP-ratkaisuja. Työssä voidaan hyödyntää SAP Digital Manufacturingia tuotannon toteutuksessa, SAP Business Data Cloudia yritysdatan hallinnassa sekä SAP BTP -palveluja integraatioissa ja laajennuksissa. Arkkitehtuuri suunnitellaan asiakkaan tarpeiden mukaan ilman kaikille yhteistä vakiomallia.

Toiminnan optimointi ja jatkuva tuki

Tiimimme vastaavat ratkaisujen konfiguroinnista, testauksesta, käyttäjien perehdyttämisestä ja käyttöönoton jälkeisestä tuesta. Autamme valmistajia myös parantamaan SAP-sovellusten toimintaa, ratkaisemaan integraatio-ongelmia ja laajentamaan ratkaisuja operatiivisten vaatimusten muuttuessa.

Usein kysytyt kysymykset