# Tukijärjestelmät tulevaisuuden työkoneissa – kohti ennakoivaa kunnossapitoa ja parempaa tilannekuvaa

> Tulevaisuuden työkoneille määritetyt odotukset luovat tarpeen uusien tukijärjestelmien kehittämiselle.

## Johdanto
Tulevaisuuden työkoneilta odotetaan yhä enemmän muutakin kuin mekaanista suorituskykyä. Niiden on tuotettava reaaliaikaista tietoa omasta kunnostaan, tuettava käyttäjän päätöksentekoa ja autettava ehkäisemään vikoja jo ennen kuin ne keskeyttävät työn. Autonomian, konenäön ja tekoälyn kehittyminen mahdollistavat koneiden kyvyn optimoida toimintaansa ja ennakoida huoltotarpeita ilman jatkuvaa ihmisen ohjausta (SIX Mobile Machines 2024).

Juha Lehtisen ja Henna Pulkkisen (2026) YAMK-opinnäytetyössä tarkasteltiin sekä laadittiin konsepti paalutuskoneen tukijärjestelmästä ennakoivan kunnossapidon, digitaalisen kaksosen ja monianturisen tilannekuvan näkökulmista. Työ toteutettiin toimeksiantona suomalaisessa teollisessa toimintaympäristössä toimivalle yritykselle.

## Haasteet työkoneiden käyttöympäristöissä
Työkoneiden käyttöympäristöt ovat usein vaativia ja muuttuvia. Esimerkiksi paalutustyössä koneeseen kohdistuvat kuormitukset vaihtelevat nopeasti maaperän, työvaiheen ja käyttötilanteen mukaan. Kun koneen rakenteita, voimansiirtoa ja käyttöä kuormitetaan epätasaisesti, seurauksena voi olla äkillisiä laiterikkoja, seisokkeja ja pahimmillaan turvallisuusriskejä. Nykyiset järjestelmät tuottavat usein jo paljon sensoridataa, mutta kaikkea sitä ei pystytä vielä hyödyntämään käytännön päätöksenteossa. Osa olennaisesta tiedosta jää näkymättömäksi juuri silloin, kun sitä tarvittaisiin eniten.

## Ennakoiva kunnossapito ja teknologiset ratkaisut
Tukijärjestelmän ytimessä on ajatus ennakoinnista. Sen sijaan, että vikaan reagoitaisiin vasta rikkoutumisen jälkeen, järjestelmä pyrkii tunnistamaan alkavia poikkeamia kuormituksessa, lämpötilassa, rakenteiden käyttäytymisessä tai visuaalisissa havainnoissa. 

*   **Digitaalinen kaksonen:** Voi yhdistää sensoridataa ja simulaatiota kokonaiskuvaksi koneen tilasta (Ismail, Abdelmoti, Basu, Berini & Naouss 2025).
*   **Konenäkö:** Ratkaisut voivat havaita esimerkiksi teräsköysien vaurioita (Jalonen, Al-Sa’d, Mellanen, Kiranyaz & Gabbouj 2024) tai muita näkyviä poikkeamia.
*   **Väliaikaiset sensorit:** Tarjoavat joustavan tavan seurata riskikohteita silloin, kun pysyvää mittausratkaisua ei ole käytössä (Huang & Chang 2023).

## Droonien rooli osana tukijärjestelmää
Yksi kiinnostavimmista näkökulmista on droonin rooli osana työkoneen tukijärjestelmää. Droonit mullistavat rakennusalalla jo hankkeiden suunnittelun ja rakentamisen ohella huoltovaihetta. Niiden avulla tehtävät säännölliset tarkastukset parantavat ennakoivan kunnossapidon suunnittelua, ongelmien tunnistamista varhaisessa vaiheessa, seisokkiaikojen vähentämistä ja työturvallisuuden parantamista (Choi, Kim, Kim. & Na 2023). 

Droonin avulla voidaan laajentaa operaattorin näkökenttää, tarkastaa vaikeasti havaittavia kohteita ja välittää reaaliaikaista kuvaa myös etätuelle. Tämä voi helpottaa vikatilanteiden diagnosointia ja vähentää tarvetta tehdä päätöksiä puutteellisen tilannekuvan varassa.

## Yhteenveto
Tulevaisuuden työkoneissa tukijärjestelmät eivät perustu enää yksittäisiin mittareihin tai irrallisiin hälytyksiin, vaan muodostavat kokonaisuuksia, joissa data, analytiikka ja selkeä tilannekuva yhdistyvät. Opinnäytetyön tulokset osoittavat, että digitaalinen kaksonen, monianturinen seuranta, konenäkö ja droonit voivat yhdessä muodostaa uuden sukupolven tukijärjestelmän, joka mahdollistaa ennakoivan kunnossapidon ja parantaa tilannekuvaa sekä työn turvallisuutta ja tehokkuutta.

## DUAL-opinnäytetyömalli
Opinnäytetyö kytkeytyi Savonia-ammattikorkeakoulussa syksyllä 2025 käynnistyneeseen monialaiseen DUAL-opinnäytetyömalliin, jonka tavoitteena oli vahvistaa opinnäytetöiden työelämälähtöisyyttä sekä tuottaa tutkimusperustaisia ratkaisuja organisaatioiden kehittämistarpeisiin. Pilottiin osallistui 18 opiskelijaa kahdeksasta eri YAMK-koulutusohjelmasta.

## Tekijät
*   **Henna Pulkkinen**, Teknologiaosaamisen johtaminen YAMK-tutkinto-ohjelma, Master School, Savonia-ammattikorkeakoulu
*   **Juha Lehtinen**, Innovaatiotoiminnan asiantuntija YAMK-tutkinto-ohjelma, Master School, Savonia-ammattikorkeakoulu
*   **Teija Korhonen**, Yliopettaja, Master School, Savonia-ammattikorkeakoulu
*   **Hannu Poutiainen**, lehtori, Jatkuva oppiminen, Savonia-ammattikorkeakoulu

## Lähteet
*   Choi, H.-W., Kim, H.-J., Kim, S.-K., Na, 2023. An Overview of Drone Applications in the Construction Industry. Drones 7(8), 515.
*   Huang, L.-T., Chang, J.-Y. 2023. Vibration Characterization and Fault Diagnosis of a Planetary Gearbox with a Wireless Embedded Sensor. Applied Sciences 13 (2), 729.
*   Ismail, L., Abdelmoti, A., Basu, A., Berini, A.D.E., Naouss, M. 2025. A Systematic Review of Digital Twin-Driven Predictive Maintenance in Industrial Engineering: Taxonomy, Architectural Elements, and Future Research Directions. Cornell University.
*   Jalonen, T., Al-Sa’d, M., Mellanen, R., Kiranyaz, S., Gabbouj, M. 2024. Real-Time Damage Detection in Fiber Lifting Ropes Using Lightweight Convolutional Neural Networks. IEEE Sensors Journal 25 (4), 7496–7507.
*   SIX Mobile Machines. 2024. The Mobile Machine of 2030 – Future mobile machines vision document.