Miten tekoäly tukee laatua, jäljitettävyyttä ja joustavuutta robottihitsauksessa

AITOOLS1-konsortio järjesti 9. kesäkuuta 2026 kattavan webinaarin, joka toi yhteen johtavia teollisuusyrityksiä, tutkimusorganisaatioita ja teknologiantarjoajia tarkastelemaan, miten tekoäly murtaa robottihitsauksen rajoja. Hankkeessa ”AI Toolbox for Lot-Size-One Robot Welding” keskityttiin kehittämään edistyneitä tekoälyavusteisia menetelmiä mukautuvaan prosessinohjaukseen ja laadunhallintaan.

Valmistavan teollisuuden siirtyessä yhä enemmän kohti yksilöllistä tuotantoa perinteiset automaatioratkaisut eivät ole enää tehokkaita. AITOOLS1-aloite osoittaa, miten tekoäly voi kuroa tämän kuilun umpeen muuttamalla jäykät robottijärjestelmät joustaviksi ja älykkäiksi ratkaisuiksi, jotka kykenevät toimimaan vaativissa ja vaihtelevissa tuotantoympäristöissä.

Mikä on AITOOLS1?

AITOOLS1-hankkeen tavoitteena on määritellä robottihitsaus uudelleen tuomalla siihen älykkäitä, dataan perustuvia ratkaisuja. Yhdistämällä edistyneitä ohjelmointiteknologioita, konenäköä, hybridimallinnusta ja tekoälymalleja hanke mahdollistaa robottihitsausjärjestelmien toiminnan pienissä eräko'oissa entistä tehokkaammin.

Hybridimallinnuksen kapea-alainen konsepti yhdistää mittausdataa fysikaalisiin malleihin. Tämä mahdollistaa sen, että koneoppimisjärjestelmät voivat optimoida hitsausprosesseja dynaamisesti reaalimaailman olosuhteiden mukaan sen sijaan, että ne tukeutuisivat pelkästään ennalta määriteltyihin parametreihin. Hankkeen keskeinen tulos on täysi jäljitettävyys koko valmistusketjussa. Prosessidataa, anturitietoja ja tuotantotietoja integroimalla jokainen hitsi voidaan valvoa ja analysoida. Tämä on linjassa teollisuuden laajemman murroksen kanssa kohti digitaalisia hitsausekosysteemejä, joissa data on keskiössä sekä laadunvarmistuksessa että jatkuvassa parantamisessa.

Tämä tarkoittaa, että valmistajat voivat siirtyä reaktiivisesta laadunvalvonnasta – jossa virheet havaitaan vasta tuotannon jälkeen – ennakoiviin järjestelmiin, jotka ennustavat ja estävät ongelmat jo ennen niiden syntymistä.

Reaktiivisesta ennakoivaan – ja miksi sillä on merkitystä

Perinteiset robottihitsausjärjestelmät loistavat suursarjatuotannossa, mutta niiltä puuttuu usein joustavuutta. Uusien kappaleiden ohjelmointi voi viedä aikaa – usein kaksi tai kolme kertaa kauemmin kuin itse hitsausprosessissa – ja vaihtelut geometriassa tai ilmaraoissa vaativat usein manuaalisia säätöjä.

Hitsauksen laatu on erittäin riippuvaista esivalmistelusta ja kokoonpanon tarkkuudesta. Nykyisillä robottijärjestelmillä on vaikeuksia mukautua vaihteluun etenkin yhden kappaleen eräkoon (Lot-Size-One, LS1) tuotantoympäristöissä. Lisäksi dataohjautuvia tekoälyratkaisuja rajoittaa usein laajojen ja luotettavien aineistojen puute. Nämä rajoitteet johtavat manuaalisen työn lisääntymiseen, lyhyempään valokaariaikaan sekä epätasaiseen laatuun.

Tämä on erityisen kriittistä laivanrakennuksen, raskaan konepajateollisuuden ja energiasektorin kaltaisilla aloilla, joilla tuotevaihtelu on suurta ja tuotantomäärät pieniä. Näissä ympäristöissä tehokkuus ei riipu vain nopeudesta, vaan myös mukautumiskyvystä.

AITOOLS1-hanke ratkaisee näitä rajoitteita mahdollistamalla mukautuvat hitsausprosessit, jotka reagoivat dynaamisesti muuttuviin olosuhteisiin. Tämä siirtymä staattisesta automaatiosta älykkäisiin järjestelmiin on välttämätön valmistajille, jotka siirtyvät kohti yksittäiskappaletuotantoa.

Webinaarin keskeiset kohokohdat

Webinaarissa kuultiin useiden alan johtavien yritysten ja tutkijoiden puheenvuoroja. Mukana olivat muun muassa Raimo Mäki-Reini (Wärtsilä), Eric Coatanéa (Tampereen yliopisto), Mika Sirén (VTT), Artturi Salmela ja Jussi Sarén (Kemppi), Taito Alahautala (Cavitar Ltd.), Janne Tuominen (HT Laser Oy) sekä Juha Kytöharju (Visual Components), joista jokainen toi esille arvokkaita näkemyksiä robottihitsauksen tulevaisuudesta.

• Wärtsilä avasi keskustelun taustoittamalla hankkeen teollisia lähtökohtia. Suurille valmistajille sekä tuottavuuden että hitsauslaadun parantaminen on strateginen prioriteetti erityisesti monimutkaisissa tuotantoympäristöissä, joissa vaihtelu on vääjäämätöntä.

• Tampereen yliopisto esitteli tutkimustaan synkronoidusta datankeruusta ja konenäöstä. Nämä teknologiat mahdollistavat hitsausprosessien reaaliaikaisen valvonnan ja muodostavat dataperustan tekoälyohjatulle päätöksenteölle. Tallentamalla tarkkoja prosessisignaaleja järjestelmät ymmärtävät paremmin, miten eri muuttujat vaikuttavat hitsaustulokseen.

• Teknologian tutkimuskeskus VTT esitteli koneoppimismalleja, jotka on suunniteltu tehostamaan hitsauksen laadunhallintaa. Mallit analysoivat prosessidataa ennakoivan laadunvalvonnan tukena, mikä auttaa tunnistamaan mahdolliset virheet varhaisessa vaiheessa ja vähentämään kalliita korjaustöitä.

• Kemppi esitteli OPC UA -standardin hyödyntämistä hitsausautomaatiossa. Tämä konseptitodistus osoitti, miten hitsauslaitteisto voidaan integroida saumattomasti osaksi laajempia tuotantojärjestelmiä. Tämä mahdollistaa turvallisen tiedonsiirron, paremman jäljitettävyyden, yhdistettävyyden sekä prosessin läpinäkyvyyden.

• Cavitar korosti näkyvyyden merkitystä hitsausprosesseissa. Edistykselliset kuvantamisteknologiat mahdollistavat saumanseurannan, ilmarakojen havaitsemisen, sula-altaan valvonnan sekä valuvikojen, kuten huokosten ja liitosvikojen, tunnistamisen. Tämä siirtää painopisteen jälkikäteen tehdyistä tarkastuksista ennakoivaan ja reaaliaikaiseen prosessinohjaukseen.

• HT Laser esitteli, miten tarkkuusleikkaus ja hallittu teollinen testaus parantavat ohutlevykomponenttien paikoitustarkkuutta. Luomalla hallittuja vaihteluita, kuten ilmarakoja ja paikoitusvirheitä, sekä skannaamalla tuotteet ennen hitsausta ja sen jälkeen yhtiö kerrytti arvokasta dataa ja analysoi prosessin aiheuttamia muodonmuutoksia. Tarkempi kokoonpano takaa tasaisemman hitsauslaadun, vähentää muodonmuutoksia ja pienentää korjaustyön määrää.

• Visual Components esitteli edistysaskeleita automaattisessa etäohjelmoinnissa (OLP). Yhtiön ratkaisut mahdollistavat CAD-pohjaisen robotinohjelmoinnin, automaattisen radanmuodostuksen, törmäysvapaan simuloinnin ja hitsausarvojen (WPS) automaattisen valinnan. Alusta kattaa koko työnkulun aina tehtaan leiskaussuunnittelusta ja simuloinnista virtuaaliseen käyttöönottoon sekä robotin ohjelmointiin.

Keskeisenä konseptina esiteltiin automaatiotason nostaminen, mikä kattaa yhden klikkauksen ohjelmoinnin, piirrepohjaisen ohjelmoinnin sekä täysin mallipohjaiseen tuotetietoon (MBD) perustuvat työvaiheketjut. Tämä lyhentää merkittävästi ohjelmointiaikaa ja vähentää riippuvuutta robotin manuaalisesta opettamisesta.

Datasta älykkyydeksi

Koko webinaarin läpileikkaavana teemana oli datan kriittinen rooli. Nykyaikaisissa hitsausympäristöissä data on voimavara, joka ohjaa päätöksentekoa ja jatkuvaa parantamista. Yhdistämällä synkronoitu datankeruu, konenäkö, hybridimallinnus ja tekoälymallit valmistajat voivat siirtyä kohti älykkäitä hitsausjärjestelmiä, jotka oppivat ja kehittyvät jatkuvasti. Tämä kokonaisuus mahdollistaa:

• Reaaliaikaisen prosessinoptimoinnin

• Paremman ja tasaisemman hitsauslaadun

• Vähemmän tarvetta manuaalisille väliintuloille

• Täyden jäljitettävyyden ja vaatimustenmukaisuuden

Näiden hyötyjen lisäksi dataohjautuvat järjestelmät tukevat prosessien pitkän aikavälin optimointia tunnistamalla trendejä, paljastamalla tehottomuuksia ja mahdollistamalla laitteiston ennakoivan huollon. Tämä merkitsee selvää siirtymää tulosten mittaamisesta hitsauksen jälkeen prosessin aktiiviseen, reaaliaikaiseen ohjaukseen. Nämä suorituskyvyt heijastavat teollisuuden laajempaa murrosta, niin kutsuttua Teollisuus 4.0 -kehitystä, jossa digitalisaatio ja yhdistettävyys ajavat älykkäämpiä ja mukautuvampia tuotantojärjestelmiä.

Käytännön vaikutukset ja tulokset

AITOOLS1-hanke menee teorian tasoa pidemmälle, sillä kehitettyjä ratkaisuja on testattu aidoissa tuotantoympäristöissä. Testien aikana kokeiltiin erilaisia variaatioita kokoonpano- ja hitsausarvoissa samalla, kun kerättiin kattavia data-aineistoja. Nämä koeajot varmistavat, että teknologiat ovat skaalautuvia ja yhteensopivia nykyisten tuotantoprosessien kanssa. Tämä pienentää uuden teknologian omaksumiseen liittyviä riskejä ja nopeuttaa sen käyttöönottoa.

Tuottavuusparannuksiin kuuluvat muun muassa nopeampi ohjelmointi (jopa nopeampi kuin itse hitsausprosessin kesto), lyhyempi ylösajoaika sekä robottijärjestelmien parempi käyttöaste. Laatuun liittyviä parannuksia ovat tasainen hitsauslaatu, tiukkojen teollisuusstandardien – kuten Wärtsilän vaatimusten – täyttäminen sekä korjaustyön ja tarkastusten tarpeen väheneminen.

Katse tulevaisuuteen

Robottihitsauksen tulevaisuus perustuu tekoälyn, datan ja automaation saumattomaan integraatioon. Järjestelmät yhdistävät yhä enenevissä määrin suunnitteludataa, prosessidataa ja reaaliaikaista tietoa tehdessään autonomisia päätöksiä ja optimoidessaan suorituskykyään.

Esiin nousevat konseptit, kuten digitaaliset kaksoset – fyysisten prosessien virtuaaliset mallit – antavat valmistajille mahdollisuuden simuloida ja optimoida hitsaustapahtumia jo ennen tuotannon aloittamista. Yhdessä ennakoivan analytiikan ja adaptiivisen prosessinohjauksen kanssa nämä teknologiat mahdollistavat täysin uudenlaisen tarkkuuden ja tehokkuuden.

Kuten AITOOLS1-hanke osoittaa, automaation rinnalle tarvitaan myös älykkyyttä. Hyödyntämällä tekoälyä, konenäköä, hybridimallinnusta ja datapohjaisia prosesseja valmistajat voivat saavuttaa paremman tuottavuuden, korkeamman laadun ja suuremman joustavuuden – erityisesti vaativissa pienten sarjojen ja yksittäiskappaleiden tuotantoympäristöissä.

Hitsaus on kehittymässä tietoverkkoihin kytketyksi ja älykkääksi prosessiksi, joka on tiivis osa digitaalista valmistusekosysteemiä. Robottihitsaukseen investoiville yrityksille viesti on selvä: kilpailuetu syntyy automaation ja älykkyyden yhdistämisestä, ja tämä murros on jo käynnissä.

Tilaa uutiskirjeemme ja saat pääsyn koko webinaaritallenteeseen.