Teollinen suunnittelu on muuttumassa nopeasti. Projektien aikataulut kiristyvät, dokumentaation määrä kasvaa ja laadulle asetetaan yhä korkeampia vaatimuksia. Instrumentointiperussuunnittelussa tämä näkyy erityisesti siinä, että suunnittelijan työ sisältää paljon teknisten dokumenttien tarkastamista, vertailua ja ristiriitojen etsimistä. Tänä päivänä tekoälyä voidaan hyödyntää suunnittelijan apuna juuri tällaisissa toistuvissa tarkastustehtävissä nopeuttamaan tarkastusprosessia ja parantamaan laatua (mckinsey, 2023; Shakked & Whitney, 2023).

Dokumenttien tarkastaminen vie aikaa

Instrumentointiperussuunnittelussa tuotetaan ja käsitellään useita dokumentteja, kuten instrumenttilistoja, prosessiyhdekuvia ja asennustyyppikuvia. Näiden tietojen täytyy olla keskenään yhdenmukaisia, koska perussuunnitteluvaiheessa tehdyt virheet voivat vaikuttaa myöhemmin hankintaan, asennukseen ja käyttöönottoon. Pienikin ristiriita dokumenttien välillä voi aiheuttaa ylimääräistä selvitystyötä, kustannuksia tai viivettä projektin myöhemmissä vaiheissa (PSK Standardisointi, 1996).

Perinteisesti tarkastustyö tehdään pitkälti manuaalisesti. Kokenut suunnittelija käy dokumentteja läpi ja varmistaa, että tiedot vastaavat toisiaan. Tämä on välttämätöntä työtä, mutta samalla aikaa vievää ja toistuvaa. Juuri tällaiset tehtävät ovat kiinnostavia tekoälyn hyödyntämisen näkökulmasta. (Suomen Automaatioseura ry, 2007.)

Tekoäly suunnittelijan apuna

Opinnäytetyössä kehitettiin toimintamalli, jossa tekoälylle annetaan rajattuja tarkastustehtäviä dokumenttien vertailuun. Tekoälyä ohjattiin komentokehotteilla, joissa määriteltiin tarkasteltavat dokumentit, vertailtavat tiedot, toivottu raportointimuoto ja tarkasteltavat rajaukset. Tavoitteena oli saada tekoäly tuottamaan suunnittelijalle esiseulonta eli lista havaituista ristiriidoista, epäselvistä kohdista ja tarkistusta vaativista havainnoista.

Käytännön testaus osoitti, että tekoälyn toiminnan laatu riippuu ratkaisevasti lähtöaineiston selkeydestä ja kehotteiden tarkkuudesta. Jos dokumenttien rakenne on epäselvä tai sama tieto on eri paikoissa eri muodossa, myös tekoälyn tulkintavirheiden riski kasvaa. Tämä on linjassa tekoälyn riekienhallinan kanssa, jossa korostetaan käyttökontekstin, rajoitteiden ja arviointitavan määrittelyä (National Institute of Standards and Technology, 2023). Kun dokuemnttien rakenne oli selkeä ja vertailtavat tiedot olivat yhdenmukaisia, tekoäly pystyi nostamaan esiin tarkasteltavia kohtia käyttökelpoisessa muodossa. Aineiston ollessa epäselvää, puutteellsita tai ristiriitaista, myös tekoälyn tulkintavirheiden riski kasvoi.

Toimintamallin kannalta oli keskeistä, että tekoälylle ei annettu avointa suunnitteluvastuuta. Sen tehtävä rajattiin dokumenttien vertailuun ja ristiriitojen havainnointiin. Vastuu teknisestä arvioinnista ja havaintojen merkityksen tulkinnasta ja lopullisesta päätöksestä säilyi edelleen asiantuntijalla.

Tekoäly nopeuttaa, mutta ei päätä

Tulosten perusteella tekoäly soveltuu hyvin toistuviin ja sääntöpohjaisiin tarkastustehtäviin. Se pystyy käymään nopeasti läpi suuria tietomääriä ja nostamaan esiin kohtia, jotka vaativat suunnittelijan tarkastusta. Tämä voi vähentää manuaaliseen vertailuun käytettävää aikaa ja auttaa löytämään ristiriitoja, jotka voisivat kiireessä jäädä huomaamatta. Havainto vastaa aiemmissa tutkimuksissa saatuja tuloksia, kuten esimerkiksi Shakkedn & Whitneyn, 2023 tekoälyn tehokkuutta ja tuottavuutta tutkivaa tutkimusta.

Samalla tutkimus osoitti, että tekoäly ei ole itsenäinen suunnittelija. Se voi tehdä virheitä, tulkita tietoja väärin tai jättää jonkin poikkeaman havaitsematta. Tämän vuoksi tekoälyn tuottamat tulokset on aina tarkastettava asiantuntijan toimesta. Parhaimmillaan tekoäly tekee esiseulonnan ja suunnittelija arvioi havaintojen teknisen merkityksen.

Laadukas data ratkaisee

Yksi työn tärkeimmistä havainnoista oli, että tekoälyn käyttöönotto korostaa laadukkaan suunnitteludatan merkitystä. Mitä selkeämmin dokumentit on laadittu ja mitä yhdenmukaisemmin tiedot on esitetty, sitä paremmin tekoäly pystyy tukemaan tarkastustyötä. Tekoälyn hyödyntäminen ei siis poista hyvän dokumentoinnin tarvetta, vaan tekee sen entistä näkyvämmäksi.

Tämä havainto on tärkeä myös laajemmin teollisen suunnittelun digitalisaation kannalta. Jos suunnittelutieto halutaan tulevaisuudessa hyödyntää tehokkaammin tekoälyn, analytiikan tai automaation avulla, tiedon täytyy olla rakenteista, ajantasaista ja luotettavaa.

Kohti tekoälyavusteista laadunvarmistusta

Tekoälyn merkitys teknisessä suunnittelussa tulee todennäköisesti kasvamaan. Sen suurin hyöty ei ole siinä, että se korvaisi asiantuntijat, vaan siinä, että se voi vapauttaa asiantuntijoiden aikaa rutiininomaisesta tarkastamisesta vaativampiin tehtäviin. Instrumentointiperussuunnittelussa tämä voi tarkoittaa parempaa laatua, tehokkaampaa ajankäyttöä ja järjestelmällisempää laadunvarmistusta.

Opinnäytetyön perusteella tekoälyn käyttöönotto kannattaa aloittaa rajatuista ja selkeästi määritellyistä käyttökohteista. Kun toimintamalli, ohjeistus, tietoturva ja asiantuntijavalidointi ovat kunnossa, tekoälystä voi tulla luonteva osa suunnittelijan työkalupakkia.

---

Kirjoittajat

Heikkimatti Tossavainen, YAMK-opiskelija, Savonia-ammattikorkeakoulu

Sami Tiilikainen, lehtori, Savonia-ammattikorkeakoulu

Artikkelin työstämisessä on hyödynnetty tekoälyä.

---

Lähteet

mckinsey, 2023. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier. [Online] [Haettu 2026].

National Institute of Standards and Technology, 2023. National Institute of Standards and Technology, AI RMF PLAYBOOK. [Online]

Available at: https://airc.nist.gov/airmf-resources/playbook/ [Haettu 2026].

PSK Standardisointi, 1996. PSK 4603. Teoksessa: Automaation hankinta. Instrumentointi.. s.l.:PSK Standardisointi, p. 10.

Shakked, N. & Whitney, Z., 2023. Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. [Online]

Available at: https://economics.mit.edu/sites/default/files/inline-files/Noy_Zhang_1.pdf [Haettu 2026].

Suomen Automaatioseura ry, 2007. Automaatiosuunnittelun prosessimalli. Teoksessa: Automaatiosuunnittelun prosessimalli, Yhteiset käsitteet verkottuneen suunnittelun perustana. helsinki: Suomen Automaatioseura ry, pp. 15-16.