KMS-alustojen ylläpito ja työntekijöiden koulutus ovat keskeisiä tekijöitä digitaalisten transformaatioiden onnistumisessa. KMS, eli tietämyksen hallintajärjestelmät, voivat olla joko itse isännöityjä omilla palvelimilla tai pilvipalveluissa ylläpidettyjä. Itse isännöidyt ratkaisut edellyttävät omistautunutta infrastruktuuria, kun taas pilvipohjaiset vaihtoehdot tarjoavat skaalautuvuutta ja etäkäyttömahdollisuuksia. KMS-järjestelmien ylläpitoon kuuluvat säännölliset päivitykset ja tietoturvapäivitykset, varmuuskopiointi ja tietojen eheys, käyttäjäoikeuksien hallinta sekä integraatio muihin yritysjärjestelmiin, kuten ERP-järjestelmiin ja digitaalisen transformaation työkaluihin. Lisäksi sisällön kuratointi ja laatuvarmistus ovat tärkeitä, jotta tieto pysyy ajantasaisena, jäsenneltynä ja helposti haettavana. Hyvin ylläpidetty KMS muodostaa elävän tietovarannon, joka tukee jatkuvaa parantamista, perehdytystä, yhteistyötä ja digitaalisen transformaation pitkäaikaista menestystä.

Digitaalisen transformaation onnistuminen on kuitenkin enemmän kuin pelkkää teknologiaa ja järjestelmien ylläpitoa. Keskeinen tekijä on henkilöstön valmius omaksua uudet työnkulut ja teknologiat. Tässä mielessä organisaatiot joutuvat panostamaan sekä aikarajoitteisiin että resursseihin, jotta henkilöstö voi omaksua uudet työmenetelmät, standardoidut toimintatavat ja tuottavuutta parantavat työkalut. Tämä vaatii strukturoitujen koulutusohjelmien kehittämistä, jotka on räätälöity uusille teknologioille. Samalla on edistettävä osaamisen kehittämistä esimerkiksi sertifiointiohjelmilla, jotka keskittyvät teollisuuden automaatioon ja pilvipalveluihin. Muutosjohtamisen mallit auttavat vähentämään vastarintaa ja varmistavat sujuvan siirtymän vanhoista käytännöistä uusiin. Tähän liittyy myös tietämyksen jakamiseen tarkoitetut portaalit ja tukipalvelut jatkuvan oppimisen tukemiseksi.

Kun organisaatio käy läpi digitaalisen transformaation eri vaiheita, on tärkeää muistaa, että prosessi vaatii vaiheittaisen lähestymistavan, joka takaa kohtuullisen ja hallittavan muutoksen. Näiden vaiheiden aikarajat vaihtelevat, ja niitä on hyvä seurata:

  • Lyhyen aikavälin (0–6 kuukautta) tavoitteena on arvioida nykytilanne, määritellä strategia, valita teknologiat ja toteuttaa pilottihankkeet.

  • Keskipitkällä aikavälillä (6–18 kuukautta) on tärkeää laajentaa käyttöönottoa, hienosäätää prosesseja, kouluttaa henkilöstöä ja optimoida kyberturvallisuutta.

  • Pitkällä aikavälillä (yli 18 kuukautta) on jatkuvasti arvioitava, päivitettävä ja integroitava uusia teknologioita, kuten tekoälyä ja digitaalisten kaksosten ratkaisuja.

Digitaalisen transformaation tiekartta varmistaa, että teknologian käyttöönotto on kestävää ja linjassa liiketoiminnan tavoitteiden kanssa. Menestyvä digitaalinen transformaatio vaatii strategista visiota, vahvaa IT/OT-integraatiota ja jatkuvaa parantamisen kulttuuria. Tällöin organisaatiot voivat hyödyntää edistyksellistä analytiikkaa, pilvipalveluja ja teollista IoT:ta tuottavuuden parantamiseksi, operatiivisten kustannusten vähentämiseksi ja päätöksenteon tehostamiseksi.

Ensimmäinen vaihe digitaalisen transformaation matkalla on digitalisointi. Digitalisointi tarkoittaa analogisen datan muuttamista digitaaliseen muotoon. Tämä on olennainen askel, erityisesti jos teollisuusympäristössä käytetään edelleen manuaalisia, paperipohjaisia tietojenkäsittelymenetelmiä, kuten kunnossapitotietojen kirjaamista ja varastonhallintaa. Useat valmistussektorit ovat edenneet huomattavasti dataintegraatiossa ja analytiikassa, mutta monet prosessiteollisuuden alueet ovat edelleen puutteellisesti digitalisoituja, mikä estää digitaalisten transformaatioiden tehokasta toteuttamista. Lisäksi, jos data on hajallaan tai se on eri järjestelmissä erillään, on välttämätöntä integroida se keskitettyyn datalähteeseen, kuten datajärveen, jotta saadaan aikaan "yksi totuus".

Toiminnan aikana kerätty data, kuten prosessiohjaus- ja automaatiotiedot, tallennetaan usein SCADA-historiaaniin. SCADA-järjestelmät tallentavat tietoa ajallisesti rakenteellisessa muodossa, jolloin ne tarjoavat arvokasta tietoa prosessin suorituskyvystä ja toiminnan optimoinnista. Jos joitakin tietoja ei alun perin ole kirjattu historian, niitä voidaan lisätä ilman suuria vaikeuksia. SCADA-järjestelmän käyttöönottaminen ja laajentaminen koko organisaation käyttöön on yksi tärkeimmistä parannuksista, sillä se mahdollistaa laitoksen suorituskyvyn tehokkaan mittaamisen ja integroinnin muihin liiketoiminnan tietokantoihin.

Käytössä olevien digitalisointikehysten arviointi on olennainen askel. SCADA-historiaanin lisäksi monilla teollisuuslaitoksilla voi olla jo käytössään muita järjestelmiä, kuten MES (Manufacturing Execution System), CMMS (Computerized Maintenance Management System), LIMS (Laboratory Information Management System) ja ERP (Enterprise Resource Planning). Jos nämä järjestelmät on jo otettu käyttöön, digitaaliselle muutokselle tarvittava infrastruktuuri on todennäköisesti olemassa ja se voi tukea operatiivisten ja prosessidatan digitalisointia.

On tärkeää huomioida, että digitalisointi ei ole pelkästään teknologiaa, vaan se on myös kulttuurinen ja organisaatiollinen muutos. Se vaatii henkilöstön osallistamista ja koulutusta sekä avoimuutta uusille toimintatavoille ja järjestelmille. Lisäksi oikeanlaisen teknologian valinta ja järjestelmien integraatio voivat olla ratkaisevia tekijöitä muutosprosessin onnistumisessa.

Miten valmistamot voivat onnistuneesti toteuttaa digitaalisen muutosprosessin?

Teollisuuden digitalisaation valmisteluvaiheessa on olennaista ottaa huomioon, että jokainen tehdas on omassa kehitysvaiheessaan ja siksi tarvitsee eritasoisia toimenpiteitä. Esimerkiksi, jos tarkastellaan kahta erilaista tehdasta, niiden valmistautuminen digitaaliseen muutokseen voi olla hyvinkin erilaista riippuen siitä, kuinka pitkälle prosessit ovat automatisoituja ja digitalisoituja. Tehdas 1, joka on jo osittain digitalisoitu ja jolla on korkea automaatiotaso prosessinhallinnassa, ei tarvitse yhtä paljon investointeja historian tietokannan luomiseen. Tällöin voidaan keskittyä tehokkaasti LIMS- ja CMMS-järjestelmien integrointiin ja rakentaa pohja koko yrityksen laajuiselle yhteydelle ja dataintegraatiolle. Tällä tavalla saadaan nopeasti aikaan edellytykset, jotka mahdollistavat tiedon siirron pilveen tai muihin yritysverkkoihin ja nopean tiedon analysoinnin.

Tehdas 2 puolestaan on huomattavasti vähemmän digitalisoitunut ja siinä on rajallinen määrä prosessinhallinnan sensoreita. Tämän vuoksi digitaalinen muutos vaatii enemmän työtä. Tavanomaiset kaapeliliitännät ja mittarit voivat olla kalliita ja monimutkaisia asentaa, ja vaikka IIoT-sensorit voisivatkin tarjota ratkaisun, niiden integrointi perinteisiin ohjausjärjestelmiin voi olla haasteellista ja aikaa vievää. Tällöin suunnittelu ja toteutus vaativat erityistä huomiota, jotta liiketoiminnan jatkuvuus ei häiriinny.

Digitaalisen transformaation täysimittainen hyödyntäminen vaatii tarkkaa suunnitelmaa ja oikeanlaisten teknologioiden käyttöä, mikä voi vaikuttaa suoraan yrityksen taloudellisiin tuloksiin ja tuottavuuteen. Yksi tärkeä osa-alue on työvoiman koulutus, jonka avulla varmistetaan uusien digitaalisten työkalujen sujuva käyttöönotto. Muutos ei ole vain tekninen, vaan myös kulttuurinen. Siksi myös henkilöstön digitaaliset valmiudet tulee kehittää samanaikaisesti järjestelmien kehityksen kanssa.

Kun digitaalisen transformaation lähestymistapaa tarkastellaan laajemmin, on hyödyllistä jakaa toteutustavat vaiheittain. Tämä mahdollistaa liiketoiminnan häiriöiden minimoinnin ja investointien optimoimisen. Ensimmäisessä vaiheessa tulisi keskittyä datan infrastruktuurin parantamiseen, esimerkiksi historian tietokannan ja pilvipalvelujen käyttöönottoon. Toisessa vaiheessa tulisi siirtyä kohti automaatiota ja edistyksellisiä analytiikkamalleja, jotka tukevat ennakoivaa kunnossapitoa ja prosessien optimointia. Kolmannessa vaiheessa on tärkeää kouluttaa ja kehittää työntekijöitä niin, että digitaalinen työkalupakki omaksutaan ja hyödynnetään tehokkaasti. Viimeisessä vaiheessa on varmistettava jatkuva parantaminen ja järjestelmien kehittäminen, niin että investointien tuotto pysyy korkeana pitkällä aikavälillä.

Digitalisaatio on myös mahdollisuus lisätä läpinäkyvyyttä ja nopeuttaa päätöksentekoa, mutta sen toteuttaminen vaatii tarkkaa strategista suunnittelua ja resursointia. Yksi keskeisistä muutoksen välineistä on työnkulkujen automatisointi. Työnkulkujen automaatiolla on suuri merkitys prosessiteollisuuden digitalisaatiossa. Automaattisten prosessien avulla voidaan huomattavasti parantaa tehokkuutta, vähentää inhimillistä virheiden mahdollisuutta ja nopeuttaa raakadatan muuntamista hyödynnettävään tietoon. Automaation avulla siirrytään nopeasti kohti DIKW-viitekehystä (Data-Information-Knowledge-Wisdom), joka edistää tiedon muuttumista viisautta hyödyntäviksi päätöksiksi.

Perinteisissä tehtaissa kerätään jatkuvasti valtavat määrät dataa, mutta usein tämä data jää hyödyntämättömäksi sen hajautetun tallennuksen, manuaalisen kirjaamisen tai analytiikkatyökalujen puutteen vuoksi. DIKW-mallissa raakadatan muuttaminen toimivaksi tiedoksi edellyttää sen jäsentämistä ja tallentamista historian tietokantaan. Seuraavaksi tämä tieto voidaan analysoida algoritmeilla, jolloin siitä tulee tietoa, joka mahdollistaa prosessien ennakoivan hallinnan ja vianetsinnän. Viimeisessä vaiheessa syntyy viisautta, kun tätä tietoa hyödynnetään tehokkaiden päätöksentekojärjestelmien tukemana.

Esimerkiksi, kunnossapidon osalta voidaan automatisoida tärkeitä prosesseja kuten värähtelyn ja lämpötilan seuranta pyörivistä laitteista. Jos havaitaan poikkeamia, järjestelmä voi automaattisesti ajoittaa kunnossapidon ennen laitevikaa. Tällöin saavutetaan kustannussäästöjä ja pidetään prosessit toiminnassa ilman keskeytyksiä. Toinen esimerkki on energiatehokkuuden parantaminen, jossa prosessilaitos voi integroida reaaliaikaiset sähkönkulutustiedot tuotantovauhtiin. Tämä voi johtaa laitteiden optimoimiseen ja energian säästämiseen ilman tuotannon heikkenemistä.

Tärkeimmät edut työnkulkujen automaation toteuttamisessa ovat lähes reaaliaikainen tieto prosessin poikkeamista ja ongelmista, verrattuna vanhoihin järjestelmiin, joissa poikkeamat usein jäävät huomaamatta ennen merkittäviä tuotannon heikkenemisiä. Automaattinen päätöksentukijärjestelmä mahdollistaa ongelmien havaitsemisen ja ratkaisemisen huomattavasti nopeammin ja tehokkaammin. Tällöin turhat viiveet ja manuaaliset tarkistukset jäävät pois, ja teollisuuden prosessit toimivat entistä sujuvammin ja luotettavammin.

Kuinka juosta paljain jaloin turvallisesti ja tehokkaasti: Tärkeimmät tekniikat ja oivallukset
Miten vahvistusoppiminen toimii ja miten se liittyy evoluutioon?
Miten tavoite saavutettiin ja miksi yhteistyö oli ratkaisevassa roolissa onnistumisessa?
Miten Pieter Bruegel vanhemman maalaukset paljastavat ihmisluonnon ja yhteiskunnan hulluuden?