{"id":2333,"date":"2025-04-02T14:00:00","date_gmt":"2025-04-02T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/processgenius.eu\/?p=2333"},"modified":"2026-10-01T09:57:53","modified_gmt":"2026-10-01T06:57:53","slug":"tietoanalytiikka-teollisuudessa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/","title":{"rendered":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"2333\" class=\"elementor elementor-2333 elementor-326\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-154713e e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"154713e\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f26a09 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2f26a09\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Valmistavan teollisuuden toiminnassa syntyy p\u00e4ivitt\u00e4in suuria m\u00e4\u00e4ri\u00e4 dataa. Koneet, sensorit, tuotantoj\u00e4rjestelm\u00e4t, laaduntarkastukset, kunnossapitotoimenpiteet ja liiketoimintaj\u00e4rjestelm\u00e4t tuottavat kaikki tietoa siit\u00e4, miten laitteet ja prosessit toimivat.<\/p><p>Haasteena ei ole pelk\u00e4st\u00e4\u00e4n t\u00e4m\u00e4n datan ker\u00e4\u00e4minen. Valmistajien t\u00e4ytyy muuttaa se hy\u00f6dylliseksi tiedoksi, jonka avulla voidaan ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4, mit\u00e4 tuotannossa tapahtuu, tunnistaa ongelmia, kehitt\u00e4\u00e4 prosesseja ja tehd\u00e4 parempia operatiivisia p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4.<\/p><p>Teollinen tietoanalytiikka mahdollistaa t\u00e4m\u00e4n muuttamalla tuotannon raakadataa k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 hy\u00f6dynnett\u00e4viksi havainnoiksi. Sen avulla voidaan seurata tuotannon suorituskyky\u00e4, havaita poikkeavaa laitteiden k\u00e4ytt\u00e4ytymist\u00e4, tunnistaa prosessiongelmien syit\u00e4, parantaa laatua, optimoida resurssien k\u00e4ytt\u00f6\u00e4 ja ennakoida tulevia kunnossapitotarpeita.<\/p><p>Tuotantoymp\u00e4rist\u00f6jen yhdistyess\u00e4 yh\u00e4 tiiviimmin teollinen tietoanalytiikka muodostaa my\u00f6s t\u00e4rke\u00e4n perustan datal\u00e4ht\u00f6iselle valmistukselle. Sen sijaan, ett\u00e4 toiminta perustuisi ainoastaan m\u00e4\u00e4r\u00e4ajoin laadittaviin raportteihin tai yksitt\u00e4isiin havaintoihin, tiimit voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 operatiivista dataa koneiden, tuotantolinjojen ja tuotantolaitosten tilanteen ymm\u00e4rt\u00e4miseen.<\/p><h2>Mit\u00e4 teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa?<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa teollisuuslaitteiden, prosessien ja j\u00e4rjestelmien tuottaman datan ker\u00e4\u00e4mist\u00e4, yhdist\u00e4mist\u00e4, analysointia ja tulkintaa operatiivisen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon parantamiseksi.<\/p><p>Valmistavassa teollisuudessa t\u00e4t\u00e4 dataa voidaan saada sensoreista, koneista, PLC-logiikoista, tuotantoj\u00e4rjestelmist\u00e4, kunnossapitotiedoista, laatuj\u00e4rjestelmist\u00e4, ERP- ja MES-j\u00e4rjestelmist\u00e4 sek\u00e4 muista operatiivisista tietol\u00e4hteist\u00e4. Analytiikan menetelmien avulla datasta voidaan tunnistaa k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, trendej\u00e4, riippuvuuksia, poikkeamia ja suorituskyvyss\u00e4 tapahtuvia muutoksia.<\/p><p>Teollinen tietoanalytiikka voi auttaa vastaamaan esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:<\/p><ul><li>Miten tuotantolinja toimii juuri nyt?<\/li><li>Miksi tuotannon tehokkuus on heikentynyt?<\/li><li>Poikkeaako koneen toiminta sen normaalista toimintatilasta?<\/li><li>Mitk\u00e4 prosessiparametrit liittyv\u00e4t laatuongelmiin?<\/li><li>Milloin laite todenn\u00e4k\u00f6isesti tarvitsee kunnossapitoa?<\/li><li>Miss\u00e4 energiaa, materiaaleja tai muita resursseja k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n tehottomasti?<\/li><\/ul><p>Analyysi voi perustua suhteellisen yksinkertaisiin KPI-mittareihin, trendeihin, raja-arvoihin ja mittaristoihin tai kehittyneempiin menetelmiin, kuten tilastollisiin malleihin, <a href=\"\/fi\/artikkelit\/poikkeamien-tunnistaminen\/\">poikkeamien tunnistamiseen<\/a>, koneoppimiseen ja ennustavaan analytiikkaan.<\/p><p>Tavoitteena ei ole ker\u00e4t\u00e4 mahdollisimman paljon teollista dataa. Tavoitteena on tarjota oikeaa tietoa oikeassa kontekstissa, jotta operaattorit, kunnossapitotiimit, tuotantop\u00e4\u00e4llik\u00f6t ja muut p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekij\u00e4t voivat tehd\u00e4 tarvittavia toimenpiteit\u00e4.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c44d844 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c44d844\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4328\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-does-industrial-data-analytics-work.jpg 1680w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf03f68 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bf03f68\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Miten teollinen tietoanalytiikka toimii?<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka muuttaa koneiden, prosessien ja liiketoimintaj\u00e4rjestelmien tuottaman datan tiedoksi, jota voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 operatiivisen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon tukena. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 t\u00e4h\u00e4n kuuluu yleens\u00e4 useita toisiinsa liittyvi\u00e4 vaiheita olennaisen datan ker\u00e4\u00e4misest\u00e4 aina analyysin tuottamien havaintojen hy\u00f6dynt\u00e4miseen p\u00e4ivitt\u00e4isess\u00e4 toiminnassa.<\/p><p>Tarkka prosessi riippuu k\u00e4ytt\u00f6tapauksesta, mutta tyypillinen teollisen tietoanalytiikan ty\u00f6nkulku sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 seuraavat vaiheet.<\/p><h3>1. Ker\u00e4\u00e4 teollista dataa<\/h3><p>Ensimm\u00e4inen vaihe on ker\u00e4t\u00e4 dataa analysoitavan ongelman kannalta olennaisista laitteista, prosesseista ja j\u00e4rjestelmist\u00e4.<\/p><p>T\u00e4h\u00e4n voivat kuulua sensorimittaukset, kuten l\u00e4mp\u00f6tila, v\u00e4r\u00e4htely, paine, virtaus ja energiankulutus, sek\u00e4 koneiden toimintatilat, h\u00e4lytykset, sykliajat, tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4t, laatumittaukset ja kunnossapitotiedot.<\/p><p>Uudemmat laitteet voivat tuottaa t\u00e4t\u00e4 dataa suoraan yhdistettyjen ohjausj\u00e4rjestelmien tai <a href=\"\/fi\/artikkelit\/teollinen-iot\/\">teollisen IoT:n avulla<\/a>. Teolliset tiedonsiirtostandardit, kuten <a href=\"\/fi\/artikkelit\/opc-ua\/\">OPC UA<\/a>, voivat puolestaan tuoda kone- ja prosessidatan eri laitteiden ja j\u00e4rjestelmien saataville. Vanhempia koneita voidaan usein yhdist\u00e4\u00e4 lis\u00e4\u00e4m\u00e4ll\u00e4 sensoreita, yhdysk\u00e4yt\u00e4vi\u00e4 tai muita tiedonkeruumenetelmi\u00e4.<\/p><h3>2. Yhdist\u00e4 ja kontekstualisoi data<\/h3><p>Teollinen data on usein hajautunut useisiin j\u00e4rjestelmiin. Konedataa voidaan tallentaa ohjausj\u00e4rjestelmiin tai historiatietokantoihin, kun taas tuotanto-, kunnossapito-, laatu- ja liiketoimintatiedot voivat sijaita erillisiss\u00e4 j\u00e4rjestelmiss\u00e4.<\/p><p>Olennaisten tietojen yhdist\u00e4minen luo yhten\u00e4isemm\u00e4n <a href=\"\/fi\/artikkelit\/alykas-valmistus\/\">\u00e4lykk\u00e4\u00e4n valmistuksen<\/a> ymp\u00e4rist\u00f6n ja mahdollistaa laitteiden ja prosessien analysoinnin laajemmassa operatiivisessa kontekstissa.<\/p><p>Konteksti on erityisen t\u00e4rke\u00e4. Pelkk\u00e4 l\u00e4mp\u00f6tila-arvo kertoo vain v\u00e4h\u00e4n, ellei sit\u00e4 voida yhdist\u00e4\u00e4 tiettyyn koneeseen, komponenttiin, tuotantoprosessiin, toimintatilaan tai ajankohtaan.<\/p><p>Data-integraatiot ja kontekstualisointi muodostavat siten perustan merkitykselliselle teolliselle analyysille.<\/p><h3>3. Analysoi k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja ja suorituskyky\u00e4<\/h3><p>Kun olennainen data on saatavilla, valmistajat voivat analysoida sit\u00e4 ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4kseen, miten laitteet ja prosessit toimivat.<\/p><p>Analyysi voidaan aloittaa suhteellisen yksinkertaisilla menetelmill\u00e4, kuten KPI-mittareilla, trendeill\u00e4, vertailuilla, tilastollisilla laskelmilla ja mittaristoilla. Kehittyneemmiss\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6tapauksissa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 tilastollisia malleja, koneoppimista tai muita analyyttisi\u00e4 menetelmi\u00e4 sellaisten riippuvuuksien tunnistamiseen, joita on vaikea havaita manuaalisesti.<\/p><p>Tuotantodata voi esimerkiksi paljastaa muutoksia sykliajoissa, laitedata suorituskyvyn asteittaista heikkenemist\u00e4 ja laatudata auttaa tunnistamaan prosessiolosuhteita, jotka liittyv\u00e4t laatuvirheisiin.<\/p><h3>4. Tunnista poikkeamat ja kehityskohteet<\/h3><p>Analytiikan avulla voidaan t\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen tunnistaa tilanteita, jotka vaativat huomiota.<\/p><p>T\u00e4llaisia voivat olla esimerkiksi energiankulutuksen odottamaton kasvu, normaalin toiminta-alueensa ulkopuolella toimiva kone, tuotannon suorituskyvyn heikkeneminen, toistuvat laatupoikkeamat tai ep\u00e4tavalliset prosessiparametrien yhdistelm\u00e4t.<\/p><p>Kaikki poikkeamat eiv\u00e4t tarkoita vikaa. Analytiikan tarkoituksena on tarjota riitt\u00e4v\u00e4sti kontekstia merkityksellisten muutosten erottamiseksi normaalista vaihtelusta ja auttaa tiimej\u00e4 keskittym\u00e4\u00e4n olennaisiin ongelmiin.<\/p><h3>5. Muuta havainnot operatiivisiksi toimenpiteiksi<\/h3><p>Teollinen tietoanalytiikka tuottaa arvoa silloin, kun sen avulla tehdyt havainnot johtavat parempiin p\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin ja k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n toimenpiteisiin.<\/p><p>K\u00e4ytt\u00f6tapauksesta riippuen havainto voi johtaa siihen, ett\u00e4 operaattori s\u00e4\u00e4t\u00e4\u00e4 prosessiparametria, kunnossapitotiimi tarkastaa laitteen, tuotantop\u00e4\u00e4llikk\u00f6 selvitt\u00e4\u00e4 suorituskyvyn heikkenemisen syit\u00e4 tai energianhallinnasta vastaava henkil\u00f6 puuttuu resurssien tehottomaan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n.<\/p><p>N\u00e4iden toimenpiteiden tulokset voivat puolestaan tuottaa uutta dataa. Ajan mittaan muodostuu palautesilmukka, jossa toteutuneita operatiivisia tuloksia hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n KPI-mittareiden, raja-arvojen, analyyttisten mallien ja tulevan p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon kehitt\u00e4miseen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55930f4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"55930f4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Types-of-industrial-data-analytics-768x432.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4329\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Types-of-industrial-data-analytics-768x432.png 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Types-of-industrial-data-analytics-300x169.png 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Types-of-industrial-data-analytics-1024x576.png 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Types-of-industrial-data-analytics.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfedabc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dfedabc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollisen tietoanalytiikan tyypit<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka voidaan jakaa nelj\u00e4\u00e4n p\u00e4\u00e4tyyppiin: kuvailevaan, diagnostiseen, ennustavaan ja ohjaavaan analytiikkaan. Kukin niist\u00e4 vastaa eri kysymykseen aina jo tapahtuneen ymm\u00e4rt\u00e4misest\u00e4 siihen, mit\u00e4 seuraavaksi tulisi tehd\u00e4.<\/p><p>Valmistavassa teollisuudessa n\u00e4it\u00e4 l\u00e4hestymistapoja k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n usein yhdess\u00e4 eik\u00e4 toisistaan erill\u00e4\u00e4n. Yritys voi aloittaa historiallisen ja nykyisen suorituskyvyn seurannasta, selvitt\u00e4\u00e4 havaittujen poikkeamien syit\u00e4, ennustaa tulevia tapahtumia ja lopulta hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 analytiikkaa p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon tukena sopivien toimenpiteiden m\u00e4\u00e4ritt\u00e4misess\u00e4.<\/p><h3>Kuvaileva analytiikka<\/h3><p>Kuvaileva analytiikka vastaa kysymykseen: <strong>Mit\u00e4 tapahtui?<\/strong><\/p><p>Se hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 historiallista ja ajantasaista dataa ja tarjoaa n\u00e4kyvyytt\u00e4 laitteiden, tuotannon, laadun ja muun operatiivisen toiminnan suorituskykyyn. Tyypillisi\u00e4 esimerkkej\u00e4 ovat mittaristot, raportit, trendit, KPI-mittarit, tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4t, k\u00e4ytt\u00f6katkostiedot ja energiankulutuksen yhteenvedot.<\/p><p>Kuvaileva analytiikka voi esimerkiksi osoittaa, ett\u00e4 tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4 laski tietyn ty\u00f6vuoron aikana, koneella oli tavallista enemm\u00e4n k\u00e4ytt\u00f6katkoksia tai energiankulutus kasvoi tietyll\u00e4 tuotantojaksolla.<\/p><p>T\u00e4llainen analyysi tarjoaa perustason n\u00e4kyvyyden, jota tarvitaan operatiivisen suorituskyvyn ymm\u00e4rt\u00e4miseen ja lis\u00e4selvityst\u00e4 vaativien kohteiden tunnistamiseen.<\/p><h3>Diagnostinen analytiikka<\/h3><p>Diagnostinen analytiikka menee askeleen pidemm\u00e4lle ja vastaa kysymykseen: <strong>Miksi se tapahtui?<\/strong><\/p><p>Sen sijaan, ett\u00e4 tunnistettaisiin pelk\u00e4st\u00e4\u00e4n suorituskyvyss\u00e4 tapahtunut muutos, diagnostisessa analyysiss\u00e4 tarkastellaan eri muuttujien v\u00e4lisi\u00e4 yhteyksi\u00e4 mahdollisten syiden selvitt\u00e4miseksi.<\/p><p>Valmistajat voivat esimerkiksi vertailla koneasetuksia, k\u00e4ytt\u00f6olosuhteita, tuotantoeri\u00e4, kunnossapitotapahtumia ja laatumittauksia selvitt\u00e4\u00e4kseen, miksi virheellisten tuotteiden m\u00e4\u00e4r\u00e4 kasvoi tai miksi tuotantolinjan l\u00e4pimeno heikkeni odottamattomasti.<\/p><p>Menetelm\u00e4t voivat vaihdella trendien ja korrelaatioiden vertailusta useita tietol\u00e4hteit\u00e4 hy\u00f6dynt\u00e4v\u00e4\u00e4n yksityiskohtaisempaan juurisyyanalyysiin.<\/p><h3>Ennustava analytiikka<\/h3><p>Ennustava analytiikka vastaa kysymykseen: <strong>Mit\u00e4 todenn\u00e4k\u00f6isesti tapahtuu seuraavaksi?<\/strong><\/p><p>Se hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 historiallista ja ajantasaista dataa tunnistaakseen k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, jotka voivat ennakoida tulevia olosuhteita tai tapahtumia. Tilastollisia malleja ja koneoppimista voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 silloin, kun datan sis\u00e4lt\u00e4m\u00e4t riippuvuudet ovat liian monimutkaisia arvioitaviksi tehokkaasti yksinkertaisten s\u00e4\u00e4nt\u00f6jen tai raja-arvojen avulla.<\/p><p>Valmistavassa teollisuudessa ennustava analytiikka voi auttaa arvioimaan laitteiden tulevaa kuntoa, ennakoimaan laatuongelmia, ennustamaan prosessien k\u00e4ytt\u00e4ytymist\u00e4 tai tunnistamaan kasvavan vikaantumisriskin.<\/p><p>Yleinen k\u00e4ytt\u00f6tapaus on <a href=\"\/fi\/artikkelit\/ennustava-kunnossapito\/\">ennustava kunnossapito<\/a>, jossa laite- ja operatiivista dataa analysoidaan kehittyvien ongelmien tunnistamiseksi ja kunnossapitotarpeen ennakoimiseksi ennen kuin vika keskeytt\u00e4\u00e4 tuotannon.<\/p><h3>Ohjaava analytiikka<\/h3><p>Ohjaava analytiikka vastaa kysymykseen: <strong>Mit\u00e4 meid\u00e4n tulisi tehd\u00e4?<\/strong><\/p><p>Se hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 kuvailevan, diagnostisen ja ennustavan analytiikan tuottamaa tietoa ja auttaa m\u00e4\u00e4ritt\u00e4m\u00e4\u00e4n, mill\u00e4 toimenpiteell\u00e4 voidaan saavuttaa paras operatiivinen lopputulos.<\/p><p>Ohjaava analytiikka voi esimerkiksi tukea p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 prosessiparametrien s\u00e4\u00e4t\u00e4misest\u00e4, tuotantoaikataulun muuttamisesta, kunnossapitot\u00f6iden priorisoinnista tai sellaisen toimintatavan valinnasta, jossa huomioidaan samanaikaisesti tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4, laatu, energiankulutus ja laitteiden kunto.<\/p><p>Ohjaavissa menetelmiss\u00e4 voidaan yhdist\u00e4\u00e4 analyyttisi\u00e4 malleja liiketoimintas\u00e4\u00e4nt\u00f6ihin, optimointimenetelmiin, simulaatioihin tai teko\u00e4lyyn. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 automaation taso voi vaihdella huomattavasti. Osa j\u00e4rjestelmist\u00e4 tarjoaa suosituksia p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekij\u00f6ille, kun taas toiset voivat tukea automaattisia s\u00e4\u00e4t\u00f6j\u00e4 ennalta m\u00e4\u00e4riteltyjen operatiivisten rajojen puitteissa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27b2364 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"27b2364\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4330\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/What-data-is-used-in-industrial-analytics.jpg 1680w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d12ae1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d12ae1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Mit\u00e4 dataa teollisessa tietoanalytiikassa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n?<\/h2><p>Teollisessa tietoanalytiikassa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 tietoa monista eri l\u00e4hteist\u00e4 tuotantoymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4. Tarvittava data riippuu ratkaistavasta ongelmasta, mutta hy\u00f6dyllisi\u00e4 havaintoja syntyy usein silloin, kun kone- ja sensoridataa yhdistet\u00e4\u00e4n tuotanto-, kunnossapito-, laatu- ja liiketoimintatietoihin.<\/p><p>Dataa voidaan saada PLC-logiikoista ja ohjausj\u00e4rjestelmist\u00e4, sensoreista, historiatietokannoista, SCADA-j\u00e4rjestelmist\u00e4, kunnossapito- ja laatuj\u00e4rjestelmist\u00e4 sek\u00e4 <a href=\"\/fi\/artikkelit\/erp-mes-mrp\/\">ERP- ja MES-j\u00e4rjestelmist\u00e4<\/a>. Teollisen tietoanalytiikan tarkoituksena ei ole korvata n\u00e4it\u00e4 j\u00e4rjestelmi\u00e4, vaan yhdist\u00e4\u00e4 niiden olennaiset tiedot niin, ett\u00e4 niit\u00e4 voidaan analysoida laitteiden, prosessien ja koko tuotantotoiminnan n\u00e4k\u00f6kulmasta.<\/p><p>N\u00e4in saadaan kontekstia paitsi siihen, mit\u00e4 laitteet tekev\u00e4t, my\u00f6s siihen, mit\u00e4 tuotetaan, millaisissa olosuhteissa tuotanto tapahtuu ja miten operatiiviset tapahtumat vaikuttavat suorituskykyyn.<\/p><h3>Kone- ja sensoridata<\/h3><p>Koneet, sensorit, PLC-logiikat ja ohjausj\u00e4rjestelm\u00e4t tuottavat laitteiden kuntoa ja toimintaa kuvaavaa dataa.<\/p><p>Tyypillisi\u00e4 mittauksia ovat l\u00e4mp\u00f6tila, v\u00e4r\u00e4htely, paine, virtaus, nopeus, v\u00e4\u00e4nt\u00f6momentti, s\u00e4hk\u00f6virta, tehonkulutus, koneiden toimintatilat, h\u00e4lytykset ja k\u00e4ytt\u00f6tunnit.<\/p><p>T\u00e4t\u00e4 dataa voidaan analysoida laitteiden normaalin k\u00e4ytt\u00e4ytymisen ymm\u00e4rt\u00e4miseksi, kunnon muutosten tunnistamiseksi, suorituskyvyn seuraamiseksi ja kehittyvien ongelmien havaitsemiseksi.<\/p><h3>Tuotanto- ja prosessidata<\/h3><p>Tuotanto- ja prosessidata kuvaa tuotantotoiminnan suorituskyky\u00e4.<\/p><p>Esimerkkej\u00e4 ovat sykliajat, l\u00e4pimeno, tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4t, koneiden k\u00e4ytt\u00f6aste, prosessiparametrit, toimintatilat, tuotevaihdot, pys\u00e4hdykset ja tuotantoaikataulut.<\/p><p>N\u00e4iden tietojen analysointi voi auttaa valmistajia tunnistamaan pullonkauloja, vertaamaan toteutunutta suorituskyky\u00e4 tavoitteisiin, selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n tuotannon menetyksi\u00e4 ja ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, miten k\u00e4ytt\u00f6olosuhteiden muutokset vaikuttavat tuotantoon.<\/p><h3>Laatudata<\/h3><p>Laatudata voi sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 tarkastustuloksia, mittauksia, virhetietoja, hylk\u00e4ysasteita, uudelleenty\u00f6st\u00f6\u00e4, testituloksia ja tietoja tuotannon poikkeamista.<\/p><p>Kun laatutietoa analysoidaan yhdess\u00e4 kone- ja prosessidatan kanssa, voidaan selvitt\u00e4\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6olosuhteiden ja tuotteiden laadun v\u00e4lisi\u00e4 yhteyksi\u00e4.<\/p><p>Esimerkiksi toistuvat laatuvirheet voivat liitty\u00e4 tiettyihin prosessiparametreihin, laitteiden kuntoon, materiaaleihin, tuotantoeriin tai tuotantoajankohtiin. N\u00e4iden yhteyksien tunnistaminen auttaa puuttumaan ongelman taustalla olevaan syyhyn sen sijaan, ett\u00e4 reagoitaisiin ainoastaan syntyneisiin laatuvirheisiin.<\/p><h3>Kunnossapito- ja laitetiedot<\/h3><p>Kunnossapitotiedot tarjoavat t\u00e4rke\u00e4\u00e4 historiallista kontekstia laitteiden analysointiin.<\/p><p>N\u00e4ihin tietoihin voivat kuulua ty\u00f6m\u00e4\u00e4r\u00e4imet, tarkastustulokset, kunnossapitoaikataulut, vikahistoria, vaihdetut komponentit, korjaustiedot, laitehierarkiat ja laitteiden kuntotiedot.<\/p><p>Suuri osa n\u00e4ist\u00e4 tiedoista voidaan hallita <a href=\"\/fi\/artikkelit\/eam-yrityksen-omaisuuserien-hallinta\/\">Enterprise Asset Management (EAM)<\/a> &#8211; tai CMMS-j\u00e4rjestelmiss\u00e4. Kunnossapitohistorian yhdist\u00e4minen reaaliaikaiseen ja historialliseen laitedataan voi auttaa tiimej\u00e4 selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n toistuvia vikoja, arvioimaan laitteiden suorituskyky\u00e4 ja tekem\u00e4\u00e4n paremmin perusteltuja kunnossapitop\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4.<\/p><h3>Energia- ja resurssidata<\/h3><p>Valmistajat voivat analysoida my\u00f6s s\u00e4hk\u00f6n, kaasun, veden, paineilman, polttoaineiden, raaka-aineiden ja muiden resurssien kulutusta.<\/p><p>Kulutuksen tarkastelu yhdess\u00e4 tuotanto- ja laitedatan kanssa tarjoaa hy\u00f6dyllisemp\u00e4\u00e4 tietoa kuin kokonaiskulutuksen tarkastelu yksin\u00e4\u00e4n. Valmistajat voivat esimerkiksi vertailla energiankulutusta eri koneiden, tuotteiden, ty\u00f6vuorojen tai k\u00e4ytt\u00f6olosuhteiden v\u00e4lill\u00e4 ja tunnistaa prosesseja, jotka kuluttavat poikkeuksellisen paljon energiaa tai muita resursseja.<\/p><p>T\u00e4m\u00e4 voi tukea sek\u00e4 kustannusten v\u00e4hent\u00e4mist\u00e4 ett\u00e4 teollisuuden resurssien tehokkaampaa k\u00e4ytt\u00f6\u00e4.<\/p><h3>Liiketoiminta- ja operatiivinen data<\/h3><p>Teollisessa tietoanalytiikassa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 my\u00f6s liiketoiminta- ja tuotannonohjausj\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavaa tietoa.<\/p><p>ERP- ja MES-j\u00e4rjestelm\u00e4t voivat tarjota kontekstia esimerkiksi tuotantotilauksista, aikatauluista, varastoista, materiaaleista, tuotteista, tuotantoerist\u00e4 ja muusta operatiivisesta toiminnasta.<\/p><p>N\u00e4iden tietojen yhdist\u00e4minen kone- ja prosessidataan auttaa liitt\u00e4m\u00e4\u00e4n tuotantotasolla tapahtuvat asiat laajempaan tuotannon kontekstiin. Yksitt\u00e4isen koneen mittausarvon sijaan voidaan ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4, mit\u00e4 tuotetta sill\u00e4 hetkell\u00e4 valmistettiin, mik\u00e4 tuotantotilaus oli k\u00e4ynniss\u00e4 ja millaiset k\u00e4ytt\u00f6olosuhteet vallitsivat.<\/p><p>Hy\u00f6dyllisimm\u00e4t teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapaukset perustuvatkin harvoin vain yhteen tietol\u00e4hteeseen. Eri j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavan tiedon yhdist\u00e4minen luo kontekstin, jota tarvitaan laitteiden ja prosessien ymm\u00e4rt\u00e4miseen osana laajempaa tuotantotoimintaa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99c4eb9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"99c4eb9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-use-cases-in-manufacturing-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4331\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-use-cases-in-manufacturing-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-use-cases-in-manufacturing-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-use-cases-in-manufacturing-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-use-cases-in-manufacturing.jpg 1440w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26c40d1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26c40d1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapaukset valmistavassa teollisuudessa<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka voi tukea p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa tuotannossa, kunnossapidossa, laadunhallinnassa ja resurssien hallinnassa. Arvokkaimmat k\u00e4ytt\u00f6tapaukset l\u00e4htev\u00e4t yleens\u00e4 liikkeelle tietyst\u00e4 operatiivisesta ongelmasta ja yhdist\u00e4v\u00e4t sen ymm\u00e4rt\u00e4miseen tarvittavat tiedot.<\/p><p>Seuraavassa on yleisi\u00e4 tapoja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 teollista tietoanalytiikkaa valmistavassa teollisuudessa.<\/p><h3>Tuotannon suorituskyky ja tehokkuus<\/h3><p>Tuotantodataa voidaan analysoida sen ymm\u00e4rt\u00e4miseksi, kuinka tehokkaasti koneet, tuotantolinjat ja prosessit toimivat.<\/p><p>Valmistajat voivat seurata esimerkiksi l\u00e4pimenoa, sykliaikoja, k\u00e4ytt\u00f6astetta, pys\u00e4hdyksi\u00e4, tuotannon menetyksi\u00e4 ja muita KPI-mittareita. N\u00e4iden tietojen vertailu eri koneiden, tuotteiden, ty\u00f6vuorojen tai ajanjaksojen v\u00e4lill\u00e4 voi paljastaa pullonkauloja ja toistuvia tuottavuuden menetyksen syit\u00e4.<\/p><p>Yhdess\u00e4 <a href=\"\/fi\/artikkelit\/teollisuuden-valvonta\/\">teollisuuden valvonnan<\/a> kanssa tietoanalytiikka voi my\u00f6s auttaa siirtym\u00e4\u00e4n m\u00e4\u00e4r\u00e4ajoin teht\u00e4v\u00e4st\u00e4 raportoinnista tuotannon suorituskyvyn jatkuvaan seurantaan. Kun n\u00e4it\u00e4 operatiivisia tietoja on tarpeen tarkastella tuotantoalueen tai tuotantolaitoksen ulkopuolelta, <a href=\"\/fi\/artikkelit\/etavalvonta-teollisuudessa\/\">et\u00e4valvonta<\/a> voi tarjota valtuutetuille k\u00e4ytt\u00e4jille n\u00e4kyvyyden olennaisiin laite-, prosessi- ja suorituskykytietoihin toisesta sijainnista. N\u00e4in poikkeamat voidaan havaita ja ongelmien syit\u00e4 selvitt\u00e4\u00e4 helpommin jo silloin, kun ne viel\u00e4 vaikuttavat operatiiviseen toimintaan.<\/p><h3>Laitteiden kunto ja ennustava kunnossapito<\/h3><p>Laitedataa voidaan analysoida sellaisten toimintakunnon muutosten tunnistamiseksi, jotka voivat viitata kulumiseen, kunnon heikkenemiseen tai kehittyv\u00e4\u00e4n vikaan.<\/p><p>Esimerkiksi v\u00e4r\u00e4htelyn, l\u00e4mp\u00f6tilan, s\u00e4hk\u00f6virran, paineen tai muiden kuntoindikaattorien trendej\u00e4 voidaan verrata laitteen historialliseen k\u00e4ytt\u00e4ytymiseen ja kunnossapitotietoihin. V\u00e4hitellen kehittyv\u00e4t muutokset voivat tarjota mahdollisuuden selvitt\u00e4\u00e4 laitteen kuntoa ennen varsinaista vikaantumista.<\/p><p>T\u00e4m\u00e4 muodostaa t\u00e4rke\u00e4n perustan <a href=\"\/fi\/artikkelit\/ennustava-kunnossapito\/\">ennustavalle kunnossapidolle<\/a>, jossa laitteiden kuntoa ja toimintaa kuvaavaa dataa hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n kunnossapitotarpeiden ja mahdollisten vikojen ennakointiin. Kunnossapitotiimit voivat t\u00e4ll\u00f6in suunnitella toimenpiteet laitteen todellisen kunnon perusteella sen sijaan, ett\u00e4 ne tukeutuisivat ainoastaan kiinteisiin huoltoaikatauluihin tai odottaisivat laitteen vikaantumista.<\/p><p>Tunnistamalla kehittyv\u00e4t laiteongelmat aikaisemmin teollinen tietoanalytiikka voi my\u00f6s auttaa valmistajia <a href=\"\/fi\/artikkelit\/vahentaa-kayttokatkoksia-eam\/\">v\u00e4hent\u00e4m\u00e4\u00e4n suunnittelemattomia k\u00e4ytt\u00f6katkoksia<\/a> ja v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4\u00e4n osan odottamattomien laitevikojen aiheuttamista tuotannon menetyksist\u00e4.<\/p><h3>Poikkeamien ja vikojen tunnistaminen<\/h3><p>Teollisen tietoanalytiikan avulla voidaan tunnistaa ep\u00e4tavallista k\u00e4ytt\u00e4ytymist\u00e4, joka poikkeaa odotetuista k\u00e4ytt\u00f6olosuhteista.<\/p><p>Poikkeama voi olla esimerkiksi sensorin mittausarvon \u00e4killinen muutos, ep\u00e4tavallinen prosessiparametrien yhdistelm\u00e4, koneen k\u00e4ytt\u00e4ytymisen asteittainen muutos tai normaalista vaihtelusta poikkeava tuotantotulos.<\/p><p>N\u00e4iden poikkeamien varhainen tunnistaminen voi auttaa operaattoreita ja kunnossapitotiimej\u00e4 selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n mahdollisia ongelmia ennen kuin ne kehittyv\u00e4t suuremmiksi tuotantoh\u00e4iri\u00f6iksi.<\/p><p><a href=\"\/fi\/artikkelit\/poikkeamien-tunnistaminen\/\">Poikkeamien tunnistamisessa<\/a> voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 ennalta m\u00e4\u00e4riteltyj\u00e4 raja-arvoja ja s\u00e4\u00e4nt\u00f6j\u00e4, tilastollisia menetelmi\u00e4 tai kehittyneempi\u00e4 analyyttisi\u00e4 malleja laitteesta, k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4 olevasta datasta ja prosessin monimutkaisuudesta riippuen.<\/p><h3>Laadun seuranta ja parantaminen<\/h3><p>Laatudatan yhdist\u00e4minen kone- ja prosessitietoihin voi auttaa valmistajia ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, miksi laatuvirheit\u00e4 ja vaihtelua syntyy.<\/p><p>Sen sijaan, ett\u00e4 tarkasteltaisiin ainoastaan lopputarkastuksen tuloksia, tietoanalytiikan avulla voidaan analysoida olosuhteita, joissa tuote valmistettiin. Tiimit voivat verrata prosessiparametreja, koneasetuksia, ymp\u00e4rist\u00f6olosuhteita, materiaaleja, tuotantoeri\u00e4 ja muita muuttujia laatutuloksiin.<\/p><p>Ajan mittaan t\u00e4m\u00e4 voi paljastaa laatuvirheisiin, hylk\u00e4yksiin tai uudelleenty\u00f6st\u00f6\u00f6n liittyvi\u00e4 toistuvia malleja ja auttaa valmistajia yll\u00e4pit\u00e4m\u00e4\u00e4n tasaisempia prosessiolosuhteita.<\/p><h3>Prosessien optimointi<\/h3><p>Teollista tietoanalytiikkaa voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 my\u00f6s tuotantoprosessien kehitysmahdollisuuksien tunnistamiseen.<\/p><p>Vertaamalla prosessiparametreja esimerkiksi l\u00e4pimenoon, laatuun, energiankulutukseen ja laitteiden suorituskykyyn valmistajat voivat tunnistaa, millaiset k\u00e4ytt\u00f6olosuhteet tuottavat parempia tuloksia.<\/p><p>Analyysi voi esimerkiksi osoittaa, ett\u00e4 tietyt parametriyhdistelm\u00e4t pident\u00e4v\u00e4t sykliaikoja, tietyt k\u00e4ytt\u00f6olosuhteet lis\u00e4\u00e4v\u00e4t tarpeettomasti energiankulutusta tai pienet prosessimuutokset parantavat tuotteiden tasalaatuisuutta.<\/p><p>N\u00e4m\u00e4 havainnot voivat tukea jatkuvaa parantamista ja tarjota dataan perustuvan pohjan prosessien optimoinnille.<\/p><h3>Energian ja resurssien k\u00e4yt\u00f6n optimointi<\/h3><p>Energian ja muiden resurssien kulutusta voidaan analysoida suhteessa tuotantom\u00e4\u00e4riin, laitteiden kuntoon, tuotteisiin, ty\u00f6vuoroihin ja k\u00e4ytt\u00f6olosuhteisiin.<\/p><p>N\u00e4in voidaan siirty\u00e4 koko tuotantolaitoksen kokonaiskulutuksen tarkastelusta selvitt\u00e4m\u00e4\u00e4n, miss\u00e4 resursseja todellisuudessa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n.<\/p><p>Valmistajat voivat tunnistaa poikkeuksellisen paljon energiaa kuluttavia laitteita, vertailla energiankulutusta tuotettua yksikk\u00f6\u00e4 kohden, havaita tehottomia k\u00e4ytt\u00f6jaksoja ja arvioida, v\u00e4hent\u00e4v\u00e4tk\u00f6 prosessimuutokset s\u00e4hk\u00f6n, paineilman, veden, materiaalien tai muiden resurssien kulutusta.<\/p><p>Teollinen tietoanalytiikka tukee siten tuotannon suorituskyvyn lis\u00e4ksi pyrkimyksi\u00e4 v\u00e4hent\u00e4\u00e4 <a href=\"\/fi\/artikkelit\/valmistuskustannukset\/\">valmistuksen kustannuksia<\/a> ja k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 resursseja tehokkaammin.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc9c6dd elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"dc9c6dd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Benefits-of-industrial-data-analytics-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4332\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Benefits-of-industrial-data-analytics-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Benefits-of-industrial-data-analytics-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Benefits-of-industrial-data-analytics-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Benefits-of-industrial-data-analytics.jpg 1440w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-626e228 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"626e228\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollisen tietoanalytiikan hy\u00f6dyt<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka voi auttaa valmistajia hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4\u00e4n paremmin tietoa, jota syntyy jo valmiiksi koneissa, tuotantoprosesseissa ja operatiivisissa j\u00e4rjestelmiss\u00e4. Hy\u00f6dyt riippuvat k\u00e4ytt\u00f6tapauksesta ja saatavilla olevan datan laadusta, mutta monet edut ovat yhteisi\u00e4 erilaisille tuotantoymp\u00e4rist\u00f6ille.<\/p><h3>Parempi operatiivinen n\u00e4kyvyys<\/h3><p>Tuotantoon liittyv\u00e4 tieto on usein hajautunut koneisiin, ohjausj\u00e4rjestelmiin, tuotantoj\u00e4rjestelmiin, kunnossapidon ty\u00f6kaluihin ja liiketoimintaj\u00e4rjestelmiin.<\/p><p>Teollinen tietoanalytiikka voi yhdist\u00e4\u00e4 olennaiset tiedot ja tehd\u00e4 operatiivisesta suorituskyvyst\u00e4 helpommin ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4\u00e4. Yksitt\u00e4isten datapisteiden tai erillisten raporttien sijaan tiimit voivat tarkastella laitteisiin, tuotantoon, laatuun ja resurssien k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n liittyvi\u00e4 tietoja oikeassa kontekstissa.<\/p><p>N\u00e4in saadaan selke\u00e4mpi kokonaiskuva tuotannon tapahtumista ja siit\u00e4, miss\u00e4 tarvitaan huomiota.<\/p><h3>Nopeampi ja paremmin perusteltu p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteko<\/h3><p>Ajantasaisen ja kontekstualisoidun datan saatavuus voi v\u00e4hent\u00e4\u00e4 aikaa, jonka tiimit k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t tiedon ker\u00e4\u00e4miseen ja tapahtumien selvitt\u00e4miseen.<\/p><p>Operaattorit, kunnossapitotiimit, insin\u00f6\u00f6rit ja tuotantop\u00e4\u00e4llik\u00f6t voivat tietoanalytiikan avulla tunnistaa suorituskyvyn muutoksia, selvitt\u00e4\u00e4 niiden mahdollisia syit\u00e4 ja verrata nykyisi\u00e4 olosuhteita historialliseen k\u00e4ytt\u00e4ytymiseen.<\/p><p>N\u00e4in p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4 voidaan tehd\u00e4 operatiivisen tiedon perusteella sen sijaan, ett\u00e4 ne perustuisivat ainoastaan oletuksiin, m\u00e4\u00e4r\u00e4ajoin laadittaviin raportteihin tai yksitt\u00e4isiin havaintoihin.<\/p><h3>V\u00e4hemm\u00e4n k\u00e4ytt\u00f6katkoksia<\/h3><p>Teollinen tietoanalytiikka voi auttaa tunnistamaan laitteiden kunnon heikkenemist\u00e4, toistuvia vikoja, poikkeavia k\u00e4ytt\u00f6olosuhteita ja muita ongelmia, jotka voivat lopulta keskeytt\u00e4\u00e4 tuotannon.<\/p><p>Ongelmien aikaisempi havaitseminen antaa kunnossapito- ja tuotantotiimeille enemm\u00e4n aikaa selvitt\u00e4\u00e4 kehittyvi\u00e4 ongelmia ja tarvittaessa suunnitella kunnossapitotoimenpiteet ennen kuin laitevika aiheuttaa odottamattoman pys\u00e4hdyksen.<\/p><p>Tuloksena voi olla v\u00e4hemm\u00e4n suunnittelemattomia keskeytyksi\u00e4 ja kriittisten tuotantolaitteiden parempi k\u00e4ytett\u00e4vyys.<\/p><h3>Parempi tuotannon tehokkuus<\/h3><p>Sykliaikojen, l\u00e4pimenon, pys\u00e4hdysten, k\u00e4ytt\u00f6asteen, prosessiparametrien ja muun tuotantodatan analysointi voi paljastaa, miss\u00e4 suorituskyky\u00e4 menetet\u00e4\u00e4n.<\/p><p>Valmistajat voivat tunnistaa pullonkauloja, toistuvia viiveit\u00e4, tehottomia k\u00e4ytt\u00f6olosuhteita sek\u00e4 eroja koneiden, tuotteiden, ty\u00f6vuorojen tai tuotantojaksojen v\u00e4lill\u00e4.<\/p><p>N\u00e4m\u00e4 havainnot tarjoavat dataan perustuvan pohjan prosessien kehitt\u00e4miselle ja olemassa olevan tuotantokapasiteetin tehokkaammalle hy\u00f6dynt\u00e4miselle.<\/p><h3>Parempi laatu ja prosessien tasalaatuisuus<\/h3><p>Teollisen tietoanalytiikan avulla laatutulokset voidaan yhdist\u00e4\u00e4 olosuhteisiin, joissa tuotteet on valmistettu.<\/p><p>Tarkastelemalla yhdess\u00e4 prosessiparametreja, laitteiden k\u00e4ytt\u00e4ytymist\u00e4, materiaaleja, ymp\u00e4rist\u00f6olosuhteita ja laatumittauksia valmistajat voivat tunnistaa laatuvirheisiin tai prosessin vaihteluun liittyvi\u00e4 toistuvia malleja.<\/p><p>N\u00e4iden yhteyksien ymm\u00e4rt\u00e4minen voi auttaa tiimej\u00e4 puuttumaan laatuongelmien syihin ja yll\u00e4pit\u00e4m\u00e4\u00e4n tasaisempia tuotanto-olosuhteita.<\/p><h3>Pienemm\u00e4t operatiiviset kustannukset<\/h3><p>Laitteiden parempi k\u00e4ytett\u00e4vyys, tehokkaampi tuotanto, parempi laatu, kunnossapidon suunnittelu ja resurssien tehokkaampi k\u00e4ytt\u00f6 voivat osaltaan pienent\u00e4\u00e4 operatiivisia kustannuksia.<\/p><p>Tietoanalytiikka voi auttaa valmistajia tunnistamaan, miss\u00e4 tuotannon menetyksi\u00e4 syntyy, miss\u00e4 resursseja k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n tehottomasti ja miss\u00e4 kunnossapidon tai prosessien kehitt\u00e4misell\u00e4 voidaan saavuttaa suurin operatiivinen vaikutus.<\/p><p>Sen sijaan, ett\u00e4 kustannusten v\u00e4hent\u00e4mist\u00e4 k\u00e4sitelt\u00e4isiin erillisen\u00e4 toimenpiteen\u00e4, teollinen tietoanalytiikka tarjoaa tietoa, jonka avulla tiimit voivat tunnistaa ja priorisoida mahdollisuuksia <a href=\"\/fi\/artikkelit\/vahentaa-operatiivisia-kustannuksia-eam\/\">pienent\u00e4\u00e4 operatiivisia kustannuksia<\/a> koko tuotantotoiminnassa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96e10c1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"96e10c1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/industrial-data-analytics-challenges-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4333\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/industrial-data-analytics-challenges-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/industrial-data-analytics-challenges-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/industrial-data-analytics-challenges-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/industrial-data-analytics-challenges.jpg 1440w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbb364b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fbb364b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollisen tietoanalytiikan yleiset haasteet<\/h2><p>Teollinen tietoanalytiikka voi tuottaa arvokkaita havaintoja tuotannon ja muun operatiivisen toiminnan tueksi, mutta onnistunut k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto ei tarkoita pelk\u00e4st\u00e4\u00e4n suuremman datam\u00e4\u00e4r\u00e4n ker\u00e4\u00e4mist\u00e4. Tuotantoymp\u00e4rist\u00f6iss\u00e4 on usein eri-ik\u00e4isi\u00e4 laitteita, erillisi\u00e4 tietoj\u00e4rjestelmi\u00e4, ep\u00e4yhten\u00e4isi\u00e4 tietorakenteita ja prosesseja, joita ei alun perin ole suunniteltu integroitua tietoanalytiikkaa varten.<\/p><p>N\u00e4iden haasteiden tunnistaminen jo varhaisessa vaiheessa voi auttaa valmistajia rakentamaan luotettavamman perustan teolliselle tietoanalytiikalle.<\/p><h3>Datasiilot ja erilliset j\u00e4rjestelm\u00e4t<\/h3><p>Tuotantodata on usein hajautunut PLC-logiikoihin, SCADA-j\u00e4rjestelmiin, historiatietokantoihin, MES- ja ERP-j\u00e4rjestelmiin, kunnossapitoj\u00e4rjestelmiin, laatusovelluksiin, laskentataulukoihin ja muihin tietol\u00e4hteisiin.<\/p><p>Kun n\u00e4m\u00e4 j\u00e4rjestelm\u00e4t toimivat toisistaan erill\u00e4\u00e4n, koko tuotantoprosessin kattava tietojen analysointi voi olla vaikeaa. Tiimeill\u00e4 voi olla p\u00e4\u00e4sy yksitt\u00e4isiin tietoaineistoihin, mutta silti puuttua yhten\u00e4inen n\u00e4kym\u00e4 laitteisiin, tuotantoon, kunnossapitoon ja laatuun.<\/p><p>Datasiilojen purkaminen ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 tarkoita olemassa olevien j\u00e4rjestelmien korvaamista. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6llisempi l\u00e4hestymistapa on usein yhdist\u00e4\u00e4 olennaiset tietol\u00e4hteet ja tuoda niiden sis\u00e4lt\u00e4m\u00e4 tieto saataville yhteiseen operatiiviseen kontekstiin.<\/p><h3>Heikko datan laatu<\/h3><p>Analytiikan tulokset riippuvat vahvasti niiden taustalla olevan datan laadusta.<\/p><p>Puuttuvat mittaukset, virheelliset sensorilukemat, ep\u00e4yhten\u00e4iset aikaleimat, p\u00e4\u00e4llekk\u00e4iset tietueet, muuttuvat nime\u00e4misk\u00e4yt\u00e4nn\u00f6t ja puutteelliset kunnossapitotiedot voivat kaikki heikent\u00e4\u00e4 analyysin luotettavuutta.<\/p><p>Dataa t\u00e4ytyykin validoida, puhdistaa ja seurata jatkuvasti. Valmistajien on my\u00f6s arvioitava, mik\u00e4 data on riitt\u00e4v\u00e4n luotettavaa tiettyyn k\u00e4ytt\u00f6tapaukseen sen sijaan, ett\u00e4 kaikkea saatavilla olevaa dataa oletettaisiin automaattisesti hy\u00f6dylliseksi.<\/p><h3>Vanhemmat laitteet ja tiedonsiirtoyhteydet<\/h3><p>Monissa tehtaissa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n rinnakkain moderneja yhdistettyj\u00e4 koneita ja vanhempia laitteita, joita ei alun perin ole suunniteltu v\u00e4litt\u00e4m\u00e4\u00e4n dataa ulkoisiin j\u00e4rjestelmiin.<\/p><p>Vanhemmat koneet voivat k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 valmistajakohtaisia rajapintoja tai vanhempia tiedonsiirtoprotokollia, tai niiden tuottama digitaalinen tieto voi olla hyvin rajallista. Joissakin tapauksissa hy\u00f6dyllist\u00e4 operatiivista dataa on saatavilla koneen sis\u00e4ll\u00e4, mutta siihen ei ole helppoa p\u00e4\u00e4st\u00e4 k\u00e4siksi.<\/p><p>N\u00e4iden laitteiden yhdist\u00e4minen voi edellytt\u00e4\u00e4 yhdysk\u00e4yt\u00e4vi\u00e4, lis\u00e4sensoreita, protokollamuunnoksia tai muita integraatiomenetelmi\u00e4. Tavoitteena tulisi olla k\u00e4ytt\u00f6tapauksen kannalta tarvittavan datan saaminen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n sen sijaan, ett\u00e4 kaikki koneet yhdistett\u00e4isiin vain siksi, ett\u00e4 se on teknisesti mahdollista.<\/p><h3>Datan kontekstin puute<\/h3><p>Pelkk\u00e4 mittausdatan ker\u00e4\u00e4minen ei tee siit\u00e4 automaattisesti hy\u00f6dyllist\u00e4.<\/p><p>Esimerkiksi tieto sensorin mittaamasta l\u00e4mp\u00f6tilasta kertoo vain v\u00e4h\u00e4n, ellei tiedet\u00e4, mihin laitteeseen mittaus liittyy, mit\u00e4 kone teki kyseisell\u00e4 hetkell\u00e4, mit\u00e4 tuotetta valmistettiin ja edustaako mittausarvo normaalia toimintaa.<\/p><p>Teollinen tietoanalytiikka edellytt\u00e4\u00e4kin kontekstia laitteista, prosesseista, tuotantotapahtumista ja eri tietol\u00e4hteiden v\u00e4lisist\u00e4 suhteista. Rakenteinen <a href=\"\/fi\/artikkelit\/digitaalisen-kaksosen-ontologia\/\">digitaalisen kaksosen ontologia<\/a> voi auttaa m\u00e4\u00e4rittelem\u00e4\u00e4n n\u00e4m\u00e4 suhteet ja j\u00e4sent\u00e4m\u00e4\u00e4n teollisen tiedon sit\u00e4 vastaavien fyysisten laitteiden ja prosessien ymp\u00e4rille.<\/p><h3>Paljon dataa mutta v\u00e4h\u00e4n hy\u00f6dynnett\u00e4v\u00e4\u00e4 tietoa<\/h3><p>Teollisuusymp\u00e4rist\u00f6t voivat tuottaa valtavia m\u00e4\u00e4ri\u00e4 dataa, mutta suurempi datam\u00e4\u00e4r\u00e4 ei automaattisesti johda parempiin p\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin.<\/p><p>Valmistajat voivat ker\u00e4t\u00e4 tuhansia mittausarvoja, vaikka operaattoreiden ja esihenkil\u00f6iden olisi edelleen vaikea tunnistaa, mitk\u00e4 tiedot todella vaativat huomiota. Sama ongelma voi synty\u00e4 mittaristoissa, jos niiss\u00e4 esitet\u00e4\u00e4n suuri m\u00e4\u00e4r\u00e4 KPI-mittareita ilman selke\u00e4\u00e4 yhteytt\u00e4 operatiivisiin p\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin.<\/p><p>Onnistuneen teollisen tietoanalytiikan tulisi siksi l\u00e4hte\u00e4 liikkeelle selke\u00e4sti m\u00e4\u00e4ritellyist\u00e4 kysymyksist\u00e4 tai ongelmista. Data, KPI-mittarit, h\u00e4lytykset ja analyyttiset mallit voidaan t\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen valita sen perusteella, millaista p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa niiden on tarkoitus tukea.<\/p><h3>Osaaminen ja k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto organisaatiossa<\/h3><p>Teollinen tietoanalytiikka yhdist\u00e4\u00e4 osaamista useilta eri alueilta, kuten tuotantoprosesseista, laitteista, automaatiosta, datan k\u00e4sittelyst\u00e4, analytiikasta ja IT:st\u00e4.<\/p><p>Tekniset asiantuntijat voivat ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 dataa, mutta heilt\u00e4 voi puuttua yksityiskohtainen tuntemus tuotantoprosessista. Operaattorit ja kunnossapitotiimit puolestaan voivat tuntea laitteet perusteellisesti, mutta tarvita tukea analyyttisten tulosten tulkitsemiseen.<\/p><p>Onnistunut k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto edellytt\u00e4\u00e4kin n\u00e4iden ryhmien v\u00e4list\u00e4 yhteisty\u00f6t\u00e4. Tietoanalytiikan tulisi my\u00f6s sopia olemassa oleviin operatiivisiin ty\u00f6nkulkuihin, jotta havainnot tavoittavat ihmiset, jotka voivat tehd\u00e4 niiden perusteella tarvittavia toimenpiteit\u00e4. Teknisesti kehittyneest\u00e4k\u00e4\u00e4n mallista on vain v\u00e4h\u00e4n hy\u00f6ty\u00e4, jos sen tuloksia on vaikea ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 tai niit\u00e4 ei hy\u00f6dynnet\u00e4 p\u00e4ivitt\u00e4isess\u00e4 p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteossa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f9ef47 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6f9ef47\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-to-implement-industrial-data-analytics-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4334\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-to-implement-industrial-data-analytics-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-to-implement-industrial-data-analytics-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-to-implement-industrial-data-analytics-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/How-to-implement-industrial-data-analytics.jpg 1440w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da4d3a3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da4d3a3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Miten teollinen tietoanalytiikka otetaan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n?<\/h2><p>Teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto on tehokkainta silloin, kun l\u00e4ht\u00f6kohtana on tietty operatiivinen tarve eik\u00e4 itse teknologia. Valmistajien ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 tarvitse yhdist\u00e4\u00e4 kaikkia koneita tai integroida kaikkia k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4 olevia j\u00e4rjestelmi\u00e4 ennen kuin tietoanalytiikasta voidaan saada hy\u00f6ty\u00e4.<\/p><p>K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6llinen l\u00e4hestymistapa on aloittaa selke\u00e4sti m\u00e4\u00e4ritellyst\u00e4 ongelmasta, tunnistaa sen ratkaisemiseen tarvittava data, validoida tulokset ja laajentaa ratkaisua t\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen muihin laitteisiin, prosesseihin tai k\u00e4ytt\u00f6tapauksiin.<\/p><h3>1. M\u00e4\u00e4rittele operatiivinen ongelma<\/h3><p>Ensimm\u00e4inen vaihe on m\u00e4\u00e4ritt\u00e4\u00e4, mit\u00e4 tietoanalytiikan avulla halutaan parantaa.<\/p><p>Tavoitteena voi olla esimerkiksi laitteiden k\u00e4ytt\u00f6katkosten v\u00e4hent\u00e4minen, tuotannon pullonkaulojen tunnistaminen, tuotteiden laadun parantaminen, energiankulutuksen v\u00e4hent\u00e4minen tai sen selvitt\u00e4minen, miksi prosessin suorituskyky vaihtelee.<\/p><p>Ongelma tulisi m\u00e4\u00e4ritell\u00e4 riitt\u00e4v\u00e4n tarkasti, jotta voidaan tunnistaa tarvittavat tiedot ja m\u00e4\u00e4ritt\u00e4\u00e4, miten onnistumista mitataan. Selke\u00e4 operatiivinen tavoite auttaa my\u00f6s v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4\u00e4n tilanteita, joissa projekti muuttuu laajaksi datankeruuhankkeeksi ilman selke\u00e4\u00e4 liiketoiminnallista tarkoitusta.<\/p><h3>2. Tunnista tarvittava data<\/h3><p>Kun ongelma on m\u00e4\u00e4ritelty, seuraava vaihe on selvitt\u00e4\u00e4, mit\u00e4 dataa sen ymm\u00e4rt\u00e4miseen tarvitaan.<\/p><p>Laitteisiin liittyv\u00e4ss\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6tapauksessa t\u00e4h\u00e4n voivat kuulua esimerkiksi v\u00e4r\u00e4htely, l\u00e4mp\u00f6tila, koneiden toimintatilat, h\u00e4lytykset, k\u00e4ytt\u00f6tunnit ja kunnossapitohistoria. Laatuun liittyv\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6tapaus voi puolestaan edellytt\u00e4\u00e4 prosessiparametreja, tuotantoeri\u00e4, koneasetuksia ja tarkastustuloksia.<\/p><p>On my\u00f6s t\u00e4rke\u00e4\u00e4 selvitt\u00e4\u00e4, onko tarvittava data jo olemassa, miss\u00e4 sit\u00e4 s\u00e4ilytet\u00e4\u00e4n, kuinka usein sit\u00e4 on saatavilla ja onko sen laatu riitt\u00e4v\u00e4 suunniteltua analyysi\u00e4 varten.<\/p><h3>3. Yhdist\u00e4 olennaiset tietol\u00e4hteet<\/h3><p>Seuraava vaihe on tuoda tarvittavat tiedot analysoitaviksi.<\/p><p>K\u00e4ytt\u00f6tapauksesta riippuen dataa voidaan joutua ker\u00e4\u00e4m\u00e4\u00e4n koneista, PLC-logiikoista, sensoreista, historiatietokannoista, SCADA-j\u00e4rjestelmist\u00e4, kunnossapitosovelluksista, MES- ja ERP-j\u00e4rjestelmist\u00e4, laatuj\u00e4rjestelmist\u00e4 tai muista teollisista j\u00e4rjestelmist\u00e4.<\/p><p>Olemassa olevia j\u00e4rjestelmi\u00e4 kannattaa hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 aina kun se on k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6llist\u00e4 sen sijaan, ett\u00e4 niiden rinnalle luotaisiin tarpeettomia uusia tietol\u00e4hteit\u00e4. Valmistajat voivat aloittaa valitun k\u00e4ytt\u00f6tapauksen kannalta olennaisista koneista ja j\u00e4rjestelmist\u00e4 ja laajentaa tiedonsiirtoyhteyksi\u00e4 sit\u00e4 mukaa, kun uusia tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapauksia otetaan k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n.<\/p><h3>4. Puhdista ja kontekstualisoi data<\/h3><p>Ennen analysointia datan t\u00e4ytyy olla riitt\u00e4v\u00e4n luotettavaa ja ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4\u00e4.<\/p><p>T\u00e4h\u00e4n voi kuulua puuttuvien arvojen k\u00e4sittely, aikaleimojen yhten\u00e4ist\u00e4minen, mittayksik\u00f6iden ja nime\u00e4misk\u00e4yt\u00e4nt\u00f6jen standardointi, mittausten validointi sek\u00e4 eri j\u00e4rjestelmien v\u00e4listen ep\u00e4johdonmukaisuuksien korjaaminen.<\/p><p>Data t\u00e4ytyy my\u00f6s yhdist\u00e4\u00e4 operatiiviseen kontekstiin. Esimerkiksi koneen mittausarvoista tulee hy\u00f6dyllisempi\u00e4, kun ne voidaan yhdist\u00e4\u00e4 oikeaan laitteeseen, toimintatilaan, tuotantotilaukseen, tuotteeseen, kunnossapitotapahtumaan tai prosessivaiheeseen.<\/p><p>T\u00e4m\u00e4 kontekstualisointi mahdollistaa alun perin eri j\u00e4rjestelmist\u00e4 per\u00e4isin olevien tietojen v\u00e4listen yhteyksien analysoinnin.<\/p><h3>5. Valitse analyysimenetelm\u00e4t ja KPI-mittarit<\/h3><p>Analyysimenetelm\u00e4n tulisi vastata ratkaistavaa operatiivista ongelmaa.<\/p><p>Joissakin k\u00e4ytt\u00f6tapauksissa riitt\u00e4v\u00e4t trendit, vertailut, raja-arvot ja selke\u00e4sti m\u00e4\u00e4ritellyt KPI-mittarit. Toisissa voidaan hy\u00f6ty\u00e4 tilastollisesta analyysist\u00e4, poikkeamien tunnistamisesta, ennustemalleista, optimointimenetelmist\u00e4 tai teko\u00e4lyst\u00e4.<\/p><p>Kehittynein menetelm\u00e4 ei automaattisesti ole hy\u00f6dyllisin. Valmistajien tulisi valita l\u00e4hestymistapa, joka tuottaa riitt\u00e4v\u00e4n luotettavaa tietoa tuettavaa p\u00e4\u00e4t\u00f6st\u00e4 varten ja jonka k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t pystyv\u00e4t ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n ja hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4\u00e4n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4.<\/p><p>Sama periaate koskee KPI-mittareita. Jokaisen mittarin tulisi auttaa vastaamaan olennaiseen operatiiviseen kysymykseen sen sijaan, ett\u00e4 mittaristoon lis\u00e4tt\u00e4isiin vain enemm\u00e4n tietoa.<\/p><h3>6. Visualisoi havainnot oikeille k\u00e4ytt\u00e4jille<\/h3><p>Tietoanalytiikan tulosten t\u00e4ytyy tavoittaa ihmiset, jotka vastaavat niiden perusteella teht\u00e4vist\u00e4 toimenpiteist\u00e4.<\/p><p>Operaattorit voivat tarvita reaaliaikaista tietoa tietyst\u00e4 koneesta tai tuotantoprosessista, kun taas kunnossapitotiimit tarvitsevat kunnon kehityst\u00e4 kuvaavia trendej\u00e4 ja h\u00e4lytyksi\u00e4. Tuotantop\u00e4\u00e4llik\u00f6t puolestaan voivat tarvita laajemman n\u00e4kym\u00e4n tuotantolinjojen, ty\u00f6vuorojen tai tuotantolaitosten suorituskykyyn.<\/p><p>Mittaristot, h\u00e4lytykset, raportit ja muut visualisoinnit tulisi siksi suunnitella eri k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4ryhmien tarpeiden mukaan sen sijaan, ett\u00e4 kaikille esitett\u00e4isiin samat tiedot.<\/p><p>Monimutkaisemmissa tuotantoymp\u00e4rist\u00f6iss\u00e4 <a href=\"\/fi\/artikkelit\/digitaalisen-kaksosen-kayttoonottoon\/\">digitaalisen kaksosen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto<\/a> voi tarjota lis\u00e4ksi tavan yhdist\u00e4\u00e4 operatiivinen tieto sit\u00e4 vastaaviin koneisiin, laitteisiin ja prosesseihin.<\/p><h3>7. Validoi tulokset ja laajenna vaiheittain<\/h3><p>Teollisen tietoanalytiikan tulokset tulisi validoida todellisten operatiivisten tulosten perusteella.<\/p><p>Tiimien t\u00e4ytyy arvioida, tunnistavatko h\u00e4lytykset merkityksellisi\u00e4 tilanteita, s\u00e4ilyv\u00e4tk\u00f6 analyyttiset mallit luotettavina, kuvaavatko KPI-mittarit suorituskyky\u00e4 oikein ja tukevatko analytiikan tuottamat havainnot aidosti parempaa p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa.<\/p><p>Operaattoreilta, kunnossapitohenkil\u00f6st\u00f6lt\u00e4, insin\u00f6\u00f6reilt\u00e4 ja muilta k\u00e4ytt\u00e4jilt\u00e4 saatava palaute on erityisen t\u00e4rke\u00e4\u00e4, sill\u00e4 he voivat tunnistaa tilanteita, joita ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 voida havaita pelk\u00e4n datan perusteella.<\/p><p>Kun k\u00e4ytt\u00f6tapaus on osoittanut arvonsa, toimintamallia voidaan laajentaa muihin koneisiin, tuotantolinjoihin, tuotantolaitoksiin tai tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapauksiin. Vaiheittainen laajentaminen antaa valmistajille mahdollisuuden hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 uudelleen toimiviksi todettuja integraatioita ja menetelmi\u00e4 sek\u00e4 kehitt\u00e4\u00e4 tietoanalytiikkaa k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n kokemusten perusteella.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d92925 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2d92925\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-and-AI-768x432.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4335\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-and-AI-768x432.jpg 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-and-AI-300x169.jpg 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-and-AI-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Industrial-data-analytics-and-AI.jpg 1440w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e74fb0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e74fb0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollinen tietoanalytiikka ja teko\u00e4ly<\/h2><p>Teko\u00e4ly ja koneoppiminen voivat laajentaa teollisen tietoanalytiikan mahdollisuuksia silloin, kun tuotantodata sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja tai riippuvuuksia, joita on vaikea tunnistaa perinteisten s\u00e4\u00e4nt\u00f6jen, raja-arvojen tai tilastollisten menetelmien avulla.<\/p><p>Koneoppimismallit voivat analysoida historiallista ja reaaliaikaista dataa tunnistaakseen k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, luokitellakseen toimintatiloja, havaitakseen poikkeavaa k\u00e4ytt\u00e4ytymist\u00e4, ennustaakseen tulevia tapahtumia ja tukeakseen optimointia. Valmistavassa teollisuudessa n\u00e4it\u00e4 ominaisuuksia voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 esimerkiksi laitteiden kunnon, tuotannon suorituskyvyn, laadun, prosessien k\u00e4ytt\u00e4ytymisen ja energiankulutuksen analysoinnissa.<\/p><p>Teko\u00e4lypohjainen analytiikka voi esimerkiksi auttaa tunnistamaan monimutkaisia yhteyksi\u00e4 prosessiparametrien ja tuotteiden laadun v\u00e4lill\u00e4, havaitsemaan kehittyviin ongelmiin viittaavia muutoksia laitteiden k\u00e4ytt\u00e4ytymisess\u00e4 tai arvioimaan, miten prosessi todenn\u00e4k\u00f6isesti toimii erilaisissa k\u00e4ytt\u00f6olosuhteissa.<\/p><p>Teko\u00e4ly\u00e4 ei kuitenkaan tarvita kaikissa teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapauksissa. Monet operatiiviset ongelmat voidaan ratkaista tehokkaasti KPI-mittareiden, trendien, tilastollisen analyysin, s\u00e4\u00e4nt\u00f6jen, raja-arvojen ja muiden vakiintuneiden analyysimenetelmien avulla.<\/p><p>Sopiva l\u00e4hestymistapa riippuu ratkaistavasta ongelmasta, saatavilla olevasta datasta, vaaditusta tarkkuudesta ja siit\u00e4, miten tuotettua tietoa aiotaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4. Yksinkertaisempi ja l\u00e4pin\u00e4kyv\u00e4mpi analyysimenetelm\u00e4 voi olla monimutkaista teko\u00e4lymallia arvokkaampi, jos se tuottaa luotettavaa tietoa, jota operaattorit, insin\u00f6\u00f6rit ja esihenkil\u00f6t pystyv\u00e4t ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n ja hy\u00f6dynt\u00e4m\u00e4\u00e4n k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4.<\/p><p>Teko\u00e4ly edellytt\u00e4\u00e4 my\u00f6s samoja perusedellytyksi\u00e4 kuin muut teollisen tietoanalytiikan menetelm\u00e4t. Olennainen ja luotettava data, riitt\u00e4v\u00e4 operatiivinen konteksti, selke\u00e4sti m\u00e4\u00e4ritellyt tavoitteet sek\u00e4 tulosten validointi todellisissa tuotanto-olosuhteissa ovat edelleen v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00f6mi\u00e4.<\/p><p>Kun n\u00e4m\u00e4 perusedellytykset ovat kunnossa, teko\u00e4ly voi toimia yhten\u00e4 analytiikan ty\u00f6kaluna, jonka avulla valmistajat voivat tunnistaa k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, ennakoida muutoksia ja tukea paremmin perusteltua operatiivista p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30da203 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"30da203\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/3D-Digital-Twin-benefits-768x432.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4336\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/3D-Digital-Twin-benefits-768x432.png 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/3D-Digital-Twin-benefits-300x169.png 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/3D-Digital-Twin-benefits-1024x576.png 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/3D-Digital-Twin-benefits.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8552526 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8552526\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Miten digitaaliset kaksoset tukevat teollista tietoanalytiikkaa?<\/h2><p>Teollisesta tietoanalytiikasta tulee hy\u00f6dyllisemp\u00e4\u00e4, kun data voidaan yhdist\u00e4\u00e4 sit\u00e4 vastaaviin fyysisiin laitteisiin, prosesseihin ja ymp\u00e4rist\u00f6ihin. <a href=\"\/fi\/artikkelit\/digitaalinen-kaksonen-teollisuudessa\/\">Digitaalinen kaksonen valmistavassa teollisuudessa<\/a> voi tarjota t\u00e4m\u00e4n kontekstin luomalla digitaalisen esityksen fyysisist\u00e4 kohteista ja yhdist\u00e4m\u00e4ll\u00e4 niihin olennaisen operatiivisen tiedon.<\/p><p>Sen sijaan, ett\u00e4 digitaalinen kaksonen korvaisi olemassa olevat analytiikkaty\u00f6kalut tai teollisuusj\u00e4rjestelm\u00e4t, se voi toimia kontekstuaalisena kerroksena, joka kokoaa eri l\u00e4hteist\u00e4 saatavaa tietoa yhteen ja tekee analytiikan tuloksista helpommin ymm\u00e4rrett\u00e4vi\u00e4 ja hy\u00f6dynnett\u00e4vi\u00e4.<\/p><h3>Eri j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavan datan yhdist\u00e4minen<\/h3><p>Tuotantoon liittyv\u00e4 tieto on usein hajautunut koneisiin, sensoreihin, automaatioj\u00e4rjestelmiin, kunnossapitoj\u00e4rjestelmiin, tuotantoj\u00e4rjestelmiin ja liiketoimintasovelluksiin.<\/p><p>Digitaalinen kaksonen voi yhdist\u00e4\u00e4 n\u00e4ist\u00e4 olemassa olevista l\u00e4hteist\u00e4 saatavan olennaisen tiedon sit\u00e4 vastaavien laitteiden ja prosessien ymp\u00e4rille. N\u00e4in k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat tarkastella eri j\u00e4rjestelmien tietoja yhteisess\u00e4 operatiivisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4 sen sijaan, ett\u00e4 jokaista tietol\u00e4hdett\u00e4 pit\u00e4isi tarkastella erikseen.<\/p><p>Teollisen tietoanalytiikan kannalta t\u00e4m\u00e4 tarjoaa kattavamman n\u00e4kym\u00e4n koneen, tuotantolinjan tai prosessin olosuhteisiin ja toimintaan.<\/p><h3>Laite- ja prosessikontekstin lis\u00e4\u00e4minen<\/h3><p>Teollista raakadataa voi olla vaikea tulkita, jos ei tiedet\u00e4, mist\u00e4 se on per\u00e4isin ja miten eri tiedot liittyv\u00e4t toisiinsa.<\/p><p>Digitaalinen kaksonen voi yhdist\u00e4\u00e4 datan tiettyihin koneisiin, komponentteihin, sijainteihin, tuotantoprosesseihin ja muihin fyysisiin kohteisiin. My\u00f6s n\u00e4iden kohteiden v\u00e4liset suhteet voivat tuoda analyysiin lis\u00e4\u00e4 kontekstia.<\/p><p>Esimerkiksi poikkeavaa mittausarvoa voidaan tarkastella yhdess\u00e4 kyseiseen laitteeseen, sen l\u00e4hell\u00e4 oleviin laitteisiin, k\u00e4ytt\u00f6olosuhteisiin, kunnossapitohistoriaan ja olennaiseen tuotantodataan liittyvien tietojen kanssa.<\/p><p>N\u00e4in yksitt\u00e4iset mittausarvot voidaan muuttaa tiedoksi, jota voidaan tulkita todellisen tuotantoymp\u00e4rist\u00f6n kontekstissa.<\/p><h3>Operatiivisen datan visualisointi<\/h3><p>Teollisen tietoanalytiikan tuloksia esitet\u00e4\u00e4n usein mittaristojen, kaavioiden, taulukoiden ja h\u00e4lytysten avulla. N\u00e4m\u00e4 esitystavat ovat hy\u00f6dyllisi\u00e4, mutta k\u00e4ytt\u00e4jien t\u00e4ytyy silti usein selvitt\u00e4\u00e4, mihin fyysisen ymp\u00e4rist\u00f6n osaan tieto liittyy.<\/p><p>Visuaalinen digitaalinen kaksonen voi esitt\u00e4\u00e4 operatiivisen datan sit\u00e4 vastaavan tehtaan, tuotantolinjan, koneen tai komponentin kontekstissa.<\/p><p>K\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat liikkua digitaalisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4, paikantaa laitteita, tarkastella olennaisia KPI-mittareita ja mittausarvoja sek\u00e4 tunnistaa, miss\u00e4 h\u00e4lytys tai poikkeava tilanne esiintyy.<\/p><p>T\u00e4m\u00e4 voi tehd\u00e4 monimutkaisesta teollisesta tiedosta helpommin ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4\u00e4 erityisesti silloin, kun k\u00e4ytt\u00e4jien t\u00e4ytyy hahmottaa datan ja fyysisten laitteiden v\u00e4lisi\u00e4 yhteyksi\u00e4.<\/p><h3>Analytiikan yhdist\u00e4minen fyysiseen ymp\u00e4rist\u00f6\u00f6n<\/h3><p>Digitaalinen kaksonen voi my\u00f6s tarjota yhteisen k\u00e4ytt\u00f6liittym\u00e4n analytiikan tulosten ja p\u00e4ivitt\u00e4isen teollisen toiminnan v\u00e4lille.<\/p><p>Analytiikkaj\u00e4rjestelm\u00e4 voi esimerkiksi tunnistaa laitteen suorituskyvyn heikkenemisen, poikkeavan energiankulutuksen tai muun huomiota vaativan tilanteen. Digitaalisessa kaksosessa t\u00e4m\u00e4 tieto voidaan yhdist\u00e4\u00e4 suoraan kyseiseen laitteeseen tai prosessiin ja esitt\u00e4\u00e4 yhdess\u00e4 muun olennaisen operatiivisen tiedon kanssa.<\/p><p>N\u00e4in k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat siirty\u00e4 datan perusteella tunnistetusta ongelmasta ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, miss\u00e4 se esiintyy ja mitk\u00e4 laitteet, prosessit tai ymp\u00e4r\u00f6iv\u00e4t olosuhteet voivat liitty\u00e4 siihen.<\/p><p>Digitaaliset kaksoset voivat siten tukea teollista tietoanalytiikkaa tarjoamalla fyysisen ja operatiivisen kontekstin, jonka avulla analytiikan tuloksia on helpompi tulkita ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6n toimenpiteiss\u00e4.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47e4dfb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"47e4dfb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/OEE-768x432.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-4337\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/OEE-768x432.png 768w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/OEE-300x169.png 300w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/OEE-1024x576.png 1024w, https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/OEE.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c56852 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0c56852\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Teollinen tietoanalytiikka Process Geniuksen avulla<\/h2><p>Teollisen tietoanalytiikan hy\u00f6dynt\u00e4minen helpottuu, kun eri tuotantoj\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavaa tietoa voidaan tarkastella yhteisess\u00e4 operatiivisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4.<\/p><p>Process Genius tukee t\u00e4t\u00e4 Genius Core\u2122 -alustalla, joka on 3D Digital Twin -alusta ja tuo koneista, sensoreista, tuotantoj\u00e4rjestelmist\u00e4 ja muista tietol\u00e4hteist\u00e4 saatavan datan tuotantoymp\u00e4rist\u00f6n visuaaliseen esitykseen.<\/p><p>Sen sijaan, ett\u00e4 operatiivista tietoa tarkasteltaisiin ainoastaan erillisiss\u00e4 j\u00e4rjestelmiss\u00e4, laskentataulukoissa tai mittaristoissa, k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat yhdist\u00e4\u00e4 datan sit\u00e4 vastaaviin koneisiin, tuotantolinjoihin ja tuotantoalueisiin. N\u00e4in KPI-mittareita, laitteiden kuntoa, tuotannon suorituskyky\u00e4, k\u00e4ytt\u00f6katkoksia, energiankulutusta ja muuta operatiivista tietoa voidaan tarkastella fyysisen tuotantoymp\u00e4rist\u00f6n kontekstissa.<\/p><p>Alusta voi tukea my\u00f6s reaaliaikaista seurantaa, KPI-mittareiden seurantaa, mittaristoja, h\u00e4lytyksi\u00e4 sek\u00e4 tuotantodatan visualisointia eri operatiivisille k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4ryhmille. N\u00e4in operaattorit, kunnossapitotiimit, tuotantop\u00e4\u00e4llik\u00f6t ja muut k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4t voivat tarkastella olennaisia tietoja oman tuotantoymp\u00e4rist\u00f6ns\u00e4 kontekstissa.<\/p><p>Genius Core\u2122 ei korvaa taustalla olevia ERP-, MES-, kunnossapito-, automaatio- tai analytiikkaj\u00e4rjestelmi\u00e4. Sen sijaan se voi yhdist\u00e4\u00e4 n\u00e4ist\u00e4 l\u00e4hteist\u00e4 saatavaa tietoa ja tuoda sen saataville yhteisen 3D-pohjaisen operatiivisen n\u00e4kym\u00e4n kautta.<\/p><p>Valmistajille, joiden data on hajautunut useisiin j\u00e4rjestelmiin ja laitteisiin, <a href=\"\/fi\/tuote\/genius-core-3d-digital-twin-alusta\/\">Genius Core\u2122 3D Digital Twin -alusta<\/a> tarjoaa tavan yhdist\u00e4\u00e4 teollinen data fyysiseen tuotantoymp\u00e4rist\u00f6\u00f6n ja tehd\u00e4 operatiivisesta tiedosta helpommin saatavaa, ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4\u00e4 ja hy\u00f6dynnett\u00e4v\u00e4\u00e4.<\/p><h2>UKK<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b09c18c elementor-widget elementor-widget-n-accordion\" data-id=\"b09c18c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;default_state&quot;:&quot;expanded&quot;,&quot;max_items_expended&quot;:&quot;one&quot;,&quot;n_accordion_animation_duration&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;ms&quot;,&quot;size&quot;:400,&quot;sizes&quot;:[]}}\" data-widget_type=\"nested-accordion.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-n-accordion\" aria-label=\"Accordion. Open links with Enter or Space, close with Escape, and navigate with Arrow Keys\">\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1850\" class=\"e-n-accordion-item\" open>\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"1\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1850\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Mit\u00e4 teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1850\" class=\"elementor-element elementor-element-8dd3bc6 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"8dd3bc6\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-632d248 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"632d248\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa teollisuuslaitteista, prosesseista ja j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavan datan ker\u00e4\u00e4mist\u00e4, yhdist\u00e4mist\u00e4, analysointia ja tulkintaa operatiivisen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon tueksi. Valmistavassa teollisuudessa sen avulla voidaan tarkastella esimerkiksi tuotannon suorituskyky\u00e4, laitteiden kuntoa, laatua, resurssien kulutusta ja muita toiminnan osa-alueita.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1851\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"2\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1851\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Mik\u00e4 on esimerkki teollisesta tietoanalytiikasta? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1851\" class=\"elementor-element elementor-element-20600d6 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"20600d6\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-babc542 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"babc542\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Yksi esimerkki on koneen v\u00e4r\u00e4htelyn, l\u00e4mp\u00f6tilan, k\u00e4ytt\u00f6tuntien ja kunnossapitohistorian analysointi laitteiden kunnossa tapahtuvien muutosten tunnistamiseksi. Valmistajat voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 n\u00e4it\u00e4 havaintoja kehittyvien ongelmien selvitt\u00e4miseen ja kunnossapidon suunnitteluun ennen kuin odottamaton laitevika keskeytt\u00e4\u00e4 tuotannon.<\/p><p>Muita esimerkkej\u00e4 ovat tuotantodatan analysointi pullonkaulojen tunnistamiseksi, prosessiparametrien yhdist\u00e4minen laatutuloksiin sek\u00e4 energiankulutuksen vertailu eri koneiden tai tuotantojaksojen v\u00e4lill\u00e4.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1852\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"3\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1852\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Millaista dataa teollisessa tietoanalytiikassa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1852\" class=\"elementor-element elementor-element-d49fa89 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d49fa89\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83843e6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"83843e6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Teollisessa tietoanalytiikassa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 kone- ja sensoridataa, tuotanto- ja prosessidataa, laatumittauksia, kunnossapitotietoja, energian ja muiden resurssien kulutustietoja sek\u00e4 ERP- ja MES-j\u00e4rjestelmien kaltaisista liiketoiminta- ja operatiivisista j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavaa tietoa.<\/p><p>Tarvittava data riippuu analysoitavasta operatiivisesta ongelmasta. Monissa tapauksissa useiden tietol\u00e4hteiden yhdist\u00e4minen tuottaa hy\u00f6dyllisempi\u00e4 havaintoja kuin yksitt\u00e4isen tietoaineiston analysointi erill\u00e4\u00e4n muista.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1853\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"4\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1853\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Mitk\u00e4 ovat tietoanalytiikan nelj\u00e4 p\u00e4\u00e4tyyppi\u00e4 teollisuudessa? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1853\" class=\"elementor-element elementor-element-6992c1a e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"6992c1a\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3534690 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3534690\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nelj\u00e4 p\u00e4\u00e4tyyppi\u00e4 ovat kuvaileva, diagnostinen, ennustava ja ohjaava analytiikka.<\/p><p>Kuvaileva analytiikka kertoo, mit\u00e4 tapahtui, diagnostinen analytiikka selvitt\u00e4\u00e4, miksi se tapahtui, ennustava analytiikka arvioi, mit\u00e4 todenn\u00e4k\u00f6isesti tapahtuu seuraavaksi, ja ohjaava analytiikka auttaa m\u00e4\u00e4ritt\u00e4m\u00e4\u00e4n, mit\u00e4 tilanteessa tulisi tehd\u00e4.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1854\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"5\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1854\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Miten teollista tietoanalytiikkaa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n valmistavassa teollisuudessa? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1854\" class=\"elementor-element elementor-element-2064db9 e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"2064db9\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6712b57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6712b57\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Valmistajat voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 teollista tietoanalytiikkaa tuotannon suorituskyvyn seurantaan, laiteongelmien tunnistamiseen, kunnossapidon suunnittelun tukemiseen, poikkeamien tunnistamiseen, laatuongelmien selvitt\u00e4miseen, prosessien optimointiin sek\u00e4 energia- ja resurssitehokkuuden parantamiseen.<\/p><p>K\u00e4ytt\u00f6tapa riippuu saatavilla olevasta datasta ja siit\u00e4, millaista operatiivista p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa valmistaja haluaa parantaa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1855\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"6\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1855\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Mit\u00e4 eroa on teollisella tietoanalytiikalla ja liiketoiminta-analytiikalla? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1855\" class=\"elementor-element elementor-element-8d0a4bb e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"8d0a4bb\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf4b2f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cf4b2f8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Teollinen tietoanalytiikka keskittyy ensisijaisesti tuotantolaitteiden, tuotantoprosessien ja operatiivisten j\u00e4rjestelmien tuottamaan dataan. Siin\u00e4 hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n usein koneiden toimintatiloja, sensorimittauksia, prosessiparametreja, tuotantotapahtumia, kunnossapitotietoja ja muuta operatiivista dataa.<\/p><p>Liiketoiminta-analytiikka keskittyy tyypillisesti enemm\u00e4n esimerkiksi talouteen, myyntiin, asiakkaisiin, varastoihin ja liiketoiminnan kokonaisvaltaiseen suorituskykyyn. N\u00e4m\u00e4 kaksi voivat kuitenkin limitty\u00e4, kun tuotannon operatiivista dataa yhdistet\u00e4\u00e4n ERP-j\u00e4rjestelm\u00e4n ja muiden liiketoimintaj\u00e4rjestelmien tietoihin.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1856\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"7\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1856\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Tarvitaanko teolliseen tietoanalytiikkaan teko\u00e4ly\u00e4? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1856\" class=\"elementor-element elementor-element-031b84e e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"031b84e\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f4ec9d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f4ec9d6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Ei. Monet teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapaukset voidaan toteuttaa KPI-mittareiden, trendien, raja-arvojen, tilastollisten menetelmien, s\u00e4\u00e4nt\u00f6jen ja mittaristojen avulla.<\/p><p>Teko\u00e4lyst\u00e4 ja koneoppimisesta voi olla hy\u00f6ty\u00e4 silloin, kun valmistajien t\u00e4ytyy tunnistaa monimutkaisempia k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, luokitella toimintatiloja, ennustaa tulevia tapahtumia tai analysoida riippuvuuksia, joita on vaikea tunnistaa yksinkertaisemmilla menetelmill\u00e4. Sopiva l\u00e4hestymistapa riippuu ratkaistavasta ongelmasta ja k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4 olevasta datasta.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-1857\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"8\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-1857\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Miten digitaaliset kaksoset tukevat teollista tietoanalytiikkaa? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewBox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-1857\" class=\"elementor-element elementor-element-7d8edc3 e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"7d8edc3\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d84775f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d84775f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Digitaaliset kaksoset voivat yhdist\u00e4\u00e4 teollisen datan sit\u00e4 vastaaviin fyysisiin laitteisiin ja prosesseihin. Koneista, sensoreista, tuotantoj\u00e4rjestelmist\u00e4, kunnossapitoj\u00e4rjestelmist\u00e4 ja muista l\u00e4hteist\u00e4 saatava data voidaan j\u00e4sent\u00e4\u00e4 tuotantoymp\u00e4rist\u00f6n digitaalisen esityksen ymp\u00e4rille.<\/p><p>T\u00e4m\u00e4 tuo analytiikkaan lis\u00e4\u00e4 kontekstia ja auttaa k\u00e4ytt\u00e4ji\u00e4 ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, mist\u00e4 operatiivinen tieto on per\u00e4isin, miten eri tiedot liittyv\u00e4t fyysisiin laitteisiin ja miss\u00e4 tunnistetut ongelmat esiintyv\u00e4t.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bf7115 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"0bf7115\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05e5ff1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"05e5ff1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Mit\u00e4 teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Teollinen tietoanalytiikka tarkoittaa teollisuuslaitteista, prosesseista ja j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavan datan ker\u00e4\u00e4mist\u00e4, yhdist\u00e4mist\u00e4, analysointia ja tulkintaa operatiivisen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteon tueksi. Valmistavassa teollisuudessa sen avulla voidaan tarkastella esimerkiksi tuotannon suorituskyky\u00e4, laitteiden kuntoa, laatua, resurssien kulutusta ja muita toiminnan osa-alueita.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Mik\u00e4 on esimerkki teollisesta tietoanalytiikasta?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Yksi esimerkki on koneen v\u00e4r\u00e4htelyn, l\u00e4mp\u00f6tilan, k\u00e4ytt\u00f6tuntien ja kunnossapitohistorian analysointi laitteiden kunnossa tapahtuvien muutosten tunnistamiseksi. Valmistajat voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 n\u00e4it\u00e4 havaintoja kehittyvien ongelmien selvitt\u00e4miseen ja kunnossapidon suunnitteluun ennen kuin odottamaton laitevika keskeytt\u00e4\u00e4 tuotannon. Muita esimerkkej\u00e4 ovat tuotantodatan analysointi pullonkaulojen tunnistamiseksi, prosessiparametrien yhdist\u00e4minen laatutuloksiin sek\u00e4 energiankulutuksen vertailu eri koneiden tai tuotantojaksojen v\u00e4lill\u00e4.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Millaista dataa teollisessa tietoanalytiikassa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Teollisessa tietoanalytiikassa voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 kone- ja sensoridataa, tuotanto- ja prosessidataa, laatumittauksia, kunnossapitotietoja, energian ja muiden resurssien kulutustietoja sek\u00e4 ERP- ja MES-j\u00e4rjestelmien kaltaisista liiketoiminta- ja operatiivisista j\u00e4rjestelmist\u00e4 saatavaa tietoa. Tarvittava data riippuu analysoitavasta operatiivisesta ongelmasta. Monissa tapauksissa useiden tietol\u00e4hteiden yhdist\u00e4minen tuottaa hy\u00f6dyllisempi\u00e4 havaintoja kuin yksitt\u00e4isen tietoaineiston analysointi erill\u00e4\u00e4n muista.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Mitk\u00e4 ovat tietoanalytiikan nelj\u00e4 p\u00e4\u00e4tyyppi\u00e4 teollisuudessa?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Nelj\u00e4 p\u00e4\u00e4tyyppi\u00e4 ovat kuvaileva, diagnostinen, ennustava ja ohjaava analytiikka. Kuvaileva analytiikka kertoo, mit\u00e4 tapahtui, diagnostinen analytiikka selvitt\u00e4\u00e4, miksi se tapahtui, ennustava analytiikka arvioi, mit\u00e4 todenn\u00e4k\u00f6isesti tapahtuu seuraavaksi, ja ohjaava analytiikka auttaa m\u00e4\u00e4ritt\u00e4m\u00e4\u00e4n, mit\u00e4 tilanteessa tulisi tehd\u00e4.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Miten teollista tietoanalytiikkaa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n valmistavassa teollisuudessa?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Valmistajat voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 teollista tietoanalytiikkaa tuotannon suorituskyvyn seurantaan, laiteongelmien tunnistamiseen, kunnossapidon suunnittelun tukemiseen, poikkeamien tunnistamiseen, laatuongelmien selvitt\u00e4miseen, prosessien optimointiin sek\u00e4 energia- ja resurssitehokkuuden parantamiseen. K\u00e4ytt\u00f6tapa riippuu saatavilla olevasta datasta ja siit\u00e4, millaista operatiivista p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekoa valmistaja haluaa parantaa.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Mit\u00e4 eroa on teollisella tietoanalytiikalla ja liiketoiminta-analytiikalla?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Teollinen tietoanalytiikka keskittyy ensisijaisesti tuotantolaitteiden, tuotantoprosessien ja operatiivisten j\u00e4rjestelmien tuottamaan dataan. Siin\u00e4 hy\u00f6dynnet\u00e4\u00e4n usein koneiden toimintatiloja, sensorimittauksia, prosessiparametreja, tuotantotapahtumia, kunnossapitotietoja ja muuta operatiivista dataa. Liiketoiminta-analytiikka keskittyy tyypillisesti enemm\u00e4n esimerkiksi talouteen, myyntiin, asiakkaisiin, varastoihin ja liiketoiminnan kokonaisvaltaiseen suorituskykyyn. N\u00e4m\u00e4 kaksi voivat kuitenkin limitty\u00e4, kun tuotannon operatiivista dataa yhdistet\u00e4\u00e4n ERP-j\u00e4rjestelm\u00e4n ja muiden liiketoimintaj\u00e4rjestelmien tietoihin.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Tarvitaanko teolliseen tietoanalytiikkaan teko\u00e4ly\u00e4?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Ei. Monet teollisen tietoanalytiikan k\u00e4ytt\u00f6tapaukset voidaan toteuttaa KPI-mittareiden, trendien, raja-arvojen, tilastollisten menetelmien, s\u00e4\u00e4nt\u00f6jen ja mittaristojen avulla. Teko\u00e4lyst\u00e4 ja koneoppimisesta voi olla hy\u00f6ty\u00e4 silloin, kun valmistajien t\u00e4ytyy tunnistaa monimutkaisempia k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja, luokitella toimintatiloja, ennustaa tulevia tapahtumia tai analysoida riippuvuuksia, joita on vaikea tunnistaa yksinkertaisemmilla menetelmill\u00e4. Sopiva l\u00e4hestymistapa riippuu ratkaistavasta ongelmasta ja k\u00e4ytett\u00e4viss\u00e4 olevasta datasta.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Miten digitaaliset kaksoset tukevat teollista tietoanalytiikkaa?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Digitaaliset kaksoset voivat yhdist\u00e4\u00e4 teollisen datan sit\u00e4 vastaaviin fyysisiin laitteisiin ja prosesseihin. Koneista, sensoreista, tuotantoj\u00e4rjestelmist\u00e4, kunnossapitoj\u00e4rjestelmist\u00e4 ja muista l\u00e4hteist\u00e4 saatava data voidaan j\u00e4sent\u00e4\u00e4 tuotantoymp\u00e4rist\u00f6n digitaalisen esityksen ymp\u00e4rille. T\u00e4m\u00e4 tuo analytiikkaan lis\u00e4\u00e4 kontekstia ja auttaa k\u00e4ytt\u00e4ji\u00e4 ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, mist\u00e4 operatiivinen tieto on per\u00e4isin, miten eri tiedot liittyv\u00e4t fyysisiin laitteisiin ja miss\u00e4 tunnistetut ongelmat esiintyv\u00e4t.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tutustu siihen, kuinka tietoanalytiikka teollisuudessa ja 3D-digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":2334,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[57],"tags":[160,161],"pinned":[],"post-filter":[187],"class_list":["post-2333","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikkelit","tag-industrial-data-analytics","tag-tietoanalyytikka-teollisuudessa","post-filter-teollisuus-4-0"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fi_FI\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Process Genius\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/processgenius\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-04-02T11:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-10-01T06:57:53+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"675\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Eduard Khokhlov\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Kirjoittanut\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Eduard Khokhlov\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Arvioitu lukuaika\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"35 minuuttia\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Eduard Khokhlov\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/520c3beab21789d4931038834f81e20a\"},\"headline\":\"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa\",\"datePublished\":\"2025-04-02T11:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-01T06:57:53+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/\"},\"wordCount\":6313,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg\",\"keywords\":[\"industrial data analytics\",\"tietoanalyytikka teollisuudessa\"],\"articleSection\":[\"Artikkelit\"],\"inLanguage\":\"fi\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/\",\"name\":\"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg\",\"datePublished\":\"2025-04-02T11:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-01T06:57:53+00:00\",\"description\":\"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fi\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg\",\"width\":1200,\"height\":675,\"caption\":\"tietoanalytiikka teollisuudessa\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/artikkelit\\\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/\",\"name\":\"Process Genius\",\"description\":\"Supercharging industrial heroes\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#organization\"},\"alternateName\":\"PG\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fi\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#organization\",\"name\":\"Process Genius\",\"alternateName\":\"PG\",\"url\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fi\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/03\\\/cropped-process-genius-symbol-full-color-rgb-900px-w-72ppi.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/03\\\/cropped-process-genius-symbol-full-color-rgb-900px-w-72ppi.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Process Genius\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/processgenius\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/process-genius-oy\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/processgenius_oy\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/@processgeniusoy\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/processgenius.eu\\\/fi\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/520c3beab21789d4931038834f81e20a\",\"name\":\"Eduard Khokhlov\",\"description\":\"R&amp;D Specialist\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/in\\\/eduard-khokhlov\\\/\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa","description":"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/","og_locale":"fi_FI","og_type":"article","og_title":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa","og_description":"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.","og_url":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/","og_site_name":"Process Genius","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/processgenius\/","article_published_time":"2025-04-02T11:00:00+00:00","article_modified_time":"2026-10-01T06:57:53+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":675,"url":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Eduard Khokhlov","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Kirjoittanut":"Eduard Khokhlov","Arvioitu lukuaika":"35 minuuttia"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/"},"author":{"name":"Eduard Khokhlov","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#\/schema\/person\/520c3beab21789d4931038834f81e20a"},"headline":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa","datePublished":"2025-04-02T11:00:00+00:00","dateModified":"2026-10-01T06:57:53+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/"},"wordCount":6313,"publisher":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg","keywords":["industrial data analytics","tietoanalyytikka teollisuudessa"],"articleSection":["Artikkelit"],"inLanguage":"fi"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/","url":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/","name":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa","isPartOf":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg","datePublished":"2025-04-02T11:00:00+00:00","dateModified":"2026-10-01T06:57:53+00:00","description":"Tietoanalytiikka teollisuudessa ja digitaalinen kaksonen auttavat parantamaan tehokkuutta ja muodostamaan selke\u00e4mm\u00e4n tilannekuvan tuotannosta.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#primaryimage","url":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg","contentUrl":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa.jpg","width":1200,"height":675,"caption":"tietoanalytiikka teollisuudessa"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/artikkelit\/tietoanalytiikka-teollisuudessa\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Teollinen tietoanalytiikka valmistavassa teollisuudessa"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#website","url":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/","name":"Process Genius","description":"Supercharging industrial heroes","publisher":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#organization"},"alternateName":"PG","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fi"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#organization","name":"Process Genius","alternateName":"PG","url":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/cropped-process-genius-symbol-full-color-rgb-900px-w-72ppi.png","contentUrl":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/cropped-process-genius-symbol-full-color-rgb-900px-w-72ppi.png","width":512,"height":512,"caption":"Process Genius"},"image":{"@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/processgenius\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/process-genius-oy\/","https:\/\/www.instagram.com\/processgenius_oy\/","https:\/\/www.youtube.com\/@processgeniusoy"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/#\/schema\/person\/520c3beab21789d4931038834f81e20a","name":"Eduard Khokhlov","description":"R&amp;D Specialist","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/eduard-khokhlov\/"]}]}},"featured_image_src":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa-600x400.jpg","featured_image_src_square":"https:\/\/processgenius.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/tietoanalytiikka-teollisuudessa-600x600.jpg","author_info":{"display_name":"Eduard Khokhlov","author_link":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/author\/eduard-khokhlov\/"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2333","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2333"}],"version-history":[{"count":27,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2333\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4399,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2333\/revisions\/4399"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2334"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2333"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2333"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2333"},{"taxonomy":"pinned","embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/pinned?post=2333"},{"taxonomy":"post-filter","embeddable":true,"href":"https:\/\/processgenius.eu\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/post-filter?post=2333"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}