Savonia-artikkeli Pro: Tukijärjestelmät tulevaisuuden työkoneissa – kohti ennakoivaa kunnossapitoa ja parempaa tilannekuvaa
Savonia-artikkeli Pro on kokoelma monialaisen Savonian asiantuntemusta eri aiheista.
This work is licensed under CC BY-SA 4.0
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.
Käyttöympäristöt kuormittavat työkoneita
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.
Tukijärjestelmät auttavat vikojen ennakoinnissa
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), kun taas konenäköön perustuvat ratkaisut voivat havaita esimerkiksi teräsköysien vaurioita (Jalonen, Al-Sa’d, Mellanen, Kiranyaz & Gabbouj 2024) tai muita näkyviä poikkeamia. Väliaikaiset sensorit puolestaan tarjoavat joustavan tavan seurata riskikohteita silloin, kun pysyvää mittausratkaisua ei ole käytössä (Huang & Chang 2023).
Droonit ennakoivassa huollossa
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). Sama toimintamalli on sovellettavissa myös työkoneiden kunnossapidossa. 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. Samalla etätuen toimintamalli muuttuu reaktiivisesta ennakoivammaksi: asiantuntijat voivat nähdä saman tiedon kuin kentällä toimiva käyttäjä ja osallistua päätöksentekoon aikaisemmassa vaiheessa.
Turvallisuutta ja tehokkuutta älykkäiden tukijärjestelmien avulla
Tulevaisuuden työkoneissa tukijärjestelmät eivät perustu enää yksittäisiin mittareihin tai irrallisiin hälytyksiin, vaan muodostavat kokonaisuuksia, joissa data, analytiikka ja selkeä tilannekuva yhdistyvät. Näiden järjestelmien arvo syntyy siitä, että ne tukevat käyttäjää toimimaan oikea-aikaisesti, turvallisesti ja tehokkaasti. Kun kunnossapito, käyttö ja etätuki rakentuvat yhteisen, ajantasaisen tiedon varaan, voidaan vähentää seisokkeja, ehkäistä vaurioita ja kehittää älykkäämpiä koneita. 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.
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, ja toimintamallissa yhdelle toimeksiantajalle toteutettiin samanaikaisesti useita opinnäytetöitä. Kussakin tutkimusryhmässä työskenteli kuusi opiskelijaa, jotka toteuttivat pareittain kolme opinnäytetyötä samalle toimeksiantajalle.
Kirjoittajat
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. https://doi.org/10.3390/drones7080515. Viitattu 13.3.2026.
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. https://doi.org/10.3390/app13020729. Viitattu 14.3.2026.
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. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.24443. Viitattu 6.4.2026.
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. https://doi.org/10.1109/JSEN.2024.3521118. Viitattu 19.3.2026.
SIX Mobile Machines. 2024. The Mobile Machine of 2030 – Future mobile machines vision document. https://www.six.fi/_files/ugd/d3cee9_494341a2ee3140b28f01f97b795424e4.pdf. Viitattu 2.3.2026.