Tekoälyratkaisut energiayrityksille : tekoälyratkaisut energiayrityksille laadunvarmentamisessa
Kavaja, Fatos (2024)
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024120232129
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024120232129
Tiivistelmä
Tutkimuksen tavoitteena on selvittää tekoälyn käytön mahdollisuuksia ja hyötyjä energia-alan yritysten laadunvarmentamisessa. Tutkimuksessa määritellään tekoälyn käyttö laadunvarmennuksen prosesseissa sekä arvioidaan sen vaikutusta tuotteiden ja palveluiden laatuun. Lisäksi tutkitaan tekoälyn ja ihmisten yhteistyötä ja huomioidaan eettiset näkökohdat sen käytössä.
Keskeiset johtopäätökset korostavat tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia, kuten ennakoivaa analytiikkaa ja automaation tehostamista, mutta myös haasteita, kuten datan laadun, eettisyyden ja teknologian monimutkaisuuden huomioimista. Tekoälyn ja ihmisten yhteistyö nähdään kriittisenä menestystekijänä erityisesti päätöksenteossa. Vaikka monet yritykset ovat vasta alkuvaiheessa tekoälyn hyödyntämisessä, sen potentiaali kilpailukyvyn parantamisessa on laajasti tunnustettu. Jatkotutkimukselle esitetään aiheita, kuten tekoälyn vaikutukset kestävään kehitykseen ja standardointitarpeet. Lisäksi konsultointi ja koulutus tunnistetaan tärkeiksi tukitoimiksi tekoälyn tehokkaalle käytölle.
Tutkimuksen lopputuloksena pyritään antamaan konkreettisia suosituksia ja käytännön ohjeita organisaatioille tekoälyn hyödyntämiseksi laadunvarmennuksessa, tunnistetaan kehityskohteita ja mahdollisia jatkotutkimusaiheita sekä korostetaan työn merkitystä energiayritysten kilpailukyvyn parantamisessa. The objective of this research is to explore the potential applications and benefits of artificial intelligence (AI) in quality assurance within energy sector companies. The study aims to define the use of AI in quality assurance processes and evaluate its impact on the quality of products and services. Additionally, it examines the collaboration between AI and humans while addressing ethical considerations related to its use.
The key findings highlight the diverse opportunities AI offers, such as predictive analytics and enhanced automation, while also recognizing challenges related to data quality, ethical concerns, and technological complexity. The collaboration between AI and humans is identified as a critical success factor, particularly in decision-making processes. Although many companies are in the early stages of adopting AI, its potential to enhance competitiveness is widely acknowledged. Future research topics include AI's impact on sustainable development and standardization requirements. Furthermore, consulting and training are identified as essential support mechanisms for the effective implementation of AI.
The study concludes with practical recommendations and guidelines for organizations to utilize AI in quality assurance, identifying areas for improvement and further research, and emphasizing the significance of this work in improving the competitiveness of energy companies.
Keskeiset johtopäätökset korostavat tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia, kuten ennakoivaa analytiikkaa ja automaation tehostamista, mutta myös haasteita, kuten datan laadun, eettisyyden ja teknologian monimutkaisuuden huomioimista. Tekoälyn ja ihmisten yhteistyö nähdään kriittisenä menestystekijänä erityisesti päätöksenteossa. Vaikka monet yritykset ovat vasta alkuvaiheessa tekoälyn hyödyntämisessä, sen potentiaali kilpailukyvyn parantamisessa on laajasti tunnustettu. Jatkotutkimukselle esitetään aiheita, kuten tekoälyn vaikutukset kestävään kehitykseen ja standardointitarpeet. Lisäksi konsultointi ja koulutus tunnistetaan tärkeiksi tukitoimiksi tekoälyn tehokkaalle käytölle.
Tutkimuksen lopputuloksena pyritään antamaan konkreettisia suosituksia ja käytännön ohjeita organisaatioille tekoälyn hyödyntämiseksi laadunvarmennuksessa, tunnistetaan kehityskohteita ja mahdollisia jatkotutkimusaiheita sekä korostetaan työn merkitystä energiayritysten kilpailukyvyn parantamisessa.
The key findings highlight the diverse opportunities AI offers, such as predictive analytics and enhanced automation, while also recognizing challenges related to data quality, ethical concerns, and technological complexity. The collaboration between AI and humans is identified as a critical success factor, particularly in decision-making processes. Although many companies are in the early stages of adopting AI, its potential to enhance competitiveness is widely acknowledged. Future research topics include AI's impact on sustainable development and standardization requirements. Furthermore, consulting and training are identified as essential support mechanisms for the effective implementation of AI.
The study concludes with practical recommendations and guidelines for organizations to utilize AI in quality assurance, identifying areas for improvement and further research, and emphasizing the significance of this work in improving the competitiveness of energy companies.