Blogi - Pysy aina tilanteen tasalla - VincitEAM

Tekoäly kunnossapidossa: miten siirtyä hypestä tekemiseen?

Kirjoittanut VincitEAM | 11.11.2025 11:20

Tekoäly on ollut viime vuosina yksi puhutuimmista teknologioista myös teollisuuden kunnossapidon kentällä. Keskustelut ovat kuitenkin hiljalleen siirtymässä pois pelkästä visioinnista: enää ei kysytä, mitä kaikkea tekoälyllä voisi teoriassa tehdä, vaan miten sitä aletaan hyödyntää käytännössä.
Suomalaisessa teollisuudessa on meneillään siirtymävaihe, jossa hype vaihtuu konkreettisiksi ratkaisuiksi – ja kunnossapito on keskeisessä roolissa tässä muutoksessa.

Tekoäly yksin ei riitä – tarvitaan pohjalle vahva järjestelmä

On tärkeä ymmärtää, että tekoäly ei ole taikaratkaisu. Se ei yksinään ratkaise kunnossapidon haasteita, vaan toimii osana kokonaisuutta, joka perustuu luotettavaan dataan ja toimiviin prosesseihin.

Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että ennen kuin tekoäly voi tarjota todellista arvoa, täytyy organisaatiolla olla:

  •  kunnossapidon järjestelmä, jota käytetään aktiivisesti ja johdonmukaisesti
  •  luotettavaa, ajantasaista ja laadukasta dataa
  •  selkeä käsitys liiketoiminnan tavoitteista, joita teknologialla halutaan tukea


Ilman näitä peruspilareita tekoälyratkaisut jäävät helposti irrallisiksi kokeiluiksi, joiden hyödyt eivät skaalaudu organisaation arkeen.

Tekoäly tuo näkyviin sen, mikä ennen jäi piiloon

Perinteisesti kunnossapidon analytiikka on perustunut strukturoituun dataan – kuten laitehistoriaan, työmääräyksiin ja mittaustietoihin. Merkittävä osa kunnossapidon tiedosta on kuitenkin strukturoimatonta: huoltomuistiinpanoja, vapaamuotoisia kirjauksia, valokuvia, raportteja ja sähköposteja.

Yksi tekoälyn merkittävimmistä eduista kunnossapidossa on sen kyky analysoida myös strukturoimatonta dataa. Tällaisen tiedon hyödyntäminen on aiemmin ollut hidasta tai mahdotonta, sillä se ei ole sopinut perinteisen analytiikan muottiin. Nyt tekoäly voi esimerkiksi tunnistaa toistuvia ongelmia huoltoteksteistä, tiivistää oleellisen informaation, ehdottaa vikaluokituksia tai analysoida kuvista vikoja. Tämä avaa täysin uuden näkymän kunnossapidon tilannekuvaan – erityisesti sellaiseen tietoon, joka aiemmin jäi järjestelmien ja raporttienulkopuolelle.

Miten päästä alkuun?

Tekoälyn hyödyntäminen kunnossapidossa ei vaadi suurta kertapanostusta tai täydellistä digiloikkaa. Tärkeintä on lähteä liikkeelle liiketoimintalähtöisesti ja vaiheittain.

Hyvä alku voi olla esimerkiksi:

  1. Tunnistetaan tekoälyn käyttökohteet ja liiketoimintatavoitteet
  2. Arvioidaan järjestelmän nykytila ja datan laatu
  3. Yhtenäistetään kirjauskäytännöt ja varmistetaan datan luotettavuus
  4. Visualisoidaan nykyinen tieto ja nostetaan esiin kehityskohteet
  5. Rakennetaan vaiheittain skaalautuva tekoälyratkaisu yhdessä asiantuntijoiden kanssa

Teknologia käyttöön, ei ihailtavaksi

Tekoälyn hyödyntäminen kunnossapidossa ei ole enää tulevaisuutta – vaan tätä päivää. Parhaimmillaan se tehostaa toimintaa, vähentää seisokkeja ja tukee liiketoiminnan tavoitteita. Mutta onnistuminen vaatii, että teknologia sidotaan osaksi kunnossapidon arkea ja päätöksentekoa.