Teollisuus 4.0 auttaa luomaan kestävämpiä metsätalouden arvoketjuja

Neljäs teollinen vallankumous muokkaa metsäalaa muiden teollisuudenalojen ohella. Suurimmat hidasteet uusien teknologioiden käyttöönotolle ovat kulttuuriset esteet ja teknisten taitojen puute. 

Neljännellä teollisella vallankumouksella (4th Industrial Revolution eli 4IR tai teollisuus 4.0) tarkoitetaan nykyistä yhteyksien, kehittyneen analytiikan, automaation ja huippuluokan valmistustekniikan aikakautta. Teknologian muutosaalto on muokannut globaalia liiketoimintaa jo vuosia ja on taustavoimana metsäalalla meneillään olevalle maailmanlaajuiselle digitaaliselle muutokselle. 4IR perustuu kolmannen teollisen vallankumouksen eli digitaalisen vallankumouksen keksintöihin. Kolmas teollinen vallankumous ajoittui 1950-luvulta 2000-luvun alkuun ja toi mukanaan tehokkaampia tietokoneita, elektronisia laitteita, internetin ja paljon muuta. 4IR yhdistää nämä teknologiat neljään perustavanlaatuiseen, perinteiset toimintatavat haastavaan teknologiatyyppiin, joita voidaan soveltaa kaikkialla metsätalouden arvoketjuissa:

1. Liitettävyys, data ja laskentateho: pilviteknologia, internet, lohkoketjut, anturit
2. Data-analytiikka ja älykkyys: kehittynyt data-analytiikka, koneoppiminen, tekoäly, syväoppiminen.
3. Ihmisen ja koneen vuorovaikutus: virtuaalitodellisuus ja lisätty todellisuus, robotiikka ja automaatio, autonomiset ajoneuvot.
4. Edistyksellinen tekniikka: additiivinen valmistus (esim. 3D-tulostus), uusiutuva energia, nanohiukkaset.

Kaiken takana on data

Olennainen osa 4IR-teknologioita on niiden kyky tehostaa päätöksentekoa kehittyneen data-analytiikan avulla. Metsäalan organisaatioiden ja yritysten kilpailuetu perustuu tietojen keruuseen ja analyysiointiin. Vaikka uusien teknologioiden tuomat datan keruu- ja hyödyntämismahdollisuudet ovat huimat, monet organisaatiot kamppailevat kuitenkin sen kanssa, miten kertynyt tieto saataisiin valjastettua käyttöön. Data-analytiikan mahdollisuuksien hyödyntäminen metsäorganisaatioissa edellyttää selkeää ymmärrystä käytettävissä olevien menetelmien tarkoituksesta ja laajuudesta. 

Data-analytiikka voidaan jakaa ainakin neljään eri tyyppiin: 1. Kuvaileva analytiikka (mitä tapahtui?), 2. Diagnostinen analytiikka (miksi näin tapahtui?), 3. Ennustava analytiikka (mitä tulee tapahtumaan?), 4. Ohjaava analytiikka (mitä pitäisi tehdä parhaan tuloksen saavuttamiseksi?). Viimeinen näistä on haastavinta kehittää ja toteuttaa, mutta se tuottaa enemmän arvoa organisaatioille. Ohjaavaa analytiikkaa kutsutaan usein liiketoiminta-analytiikan "viimeiseksi rajapyykiksi". Sen avulla päätöksentekoa voidaan tukea ja automatisoida ketterämmin vähemmällä ihmisen puuttumisella, koneoppimis- ja tekoälytyökalujen ja algoritmien avustamana.

Viime vuosikymmenen aikana metsäalan organisaatiot ja yrittäjät ovat ottaneet käyttöön useita 4IR-teknologioita muutamasta keskeisestä syystä:

1. Työvoimakysymysten ratkaiseminen ja turvallisuuden lisääminen (sosiaalinen näkökulma). 
2. Tuottavuuden lisääminen ja kustannusten vähentäminen (taloudellinen näkökulma).
3. Kasvistoon, eläimistöön, vesistöihin ja maaperään kohdistuvien vaikutusten lieventäminen (ympäristönäkökulma).
4. Digitaalisen tiedon välitön saatavuus tietoon perustuvaa päätöksentekoa varten (kilpailunäkökulma).
5. Edistetään joustavuutta ja kestävyyttä koko liiketoiminnassa ja toimitusketjuissa (kestävyysnäkökulma).

Kehityksen kulttuuristen esteiden ylittäminen

Huolimatta 4IR-teknologian edistysaskelista erityisesti pienet yritykset ja koneyrittäjät kokevat edelleen 4IR-teknologian käyttöönoton haastavana. Forbesin hiljattain tekemässä tutkimuksessa yksilöitiin viisi tärkeintä estettä, jotka haittaavat 4IR-teknologioiden laajamittaista käyttöönottoa, mukaan lukien alkuinvestoinnit, kulttuuriset esteet, pelko, osaajapula ja suunnitelmallisuuden puute. Samoin Gartner on todennut, että aukot henkilöstön osaamisessa ovat suurin este tekoälyn onnistuneelle käyttöönotolle. Seuraavaksi suurin este on tekoälyn etujen, sovellusten sekä datan laajuuden ja laadun rajallinen ymmärtäminen.

Kiehtovaa on, että useimmat näistä esteistä eivät liity teknisten ratkaisujen monimutkaisuuteen, vaan pikemminkin kulttuurisiin esteisiin ja teknisen asiantuntemuksen puutteeseen. Samat haasteet estävät 4IR:n integroinnin metsäalalla ja korostavat kiireellistä tarvetta uraauurtaville metsäalan koulutusohjelmille, jotka sisällyttävät 4IR:ään liittyviä kursseja opetussuunnitelmiinsa.

Vaikka jotkin metsäyhtiöt kohtaavat edelleen sitkeitä haasteita, monet ovat jo laatineet selkeät etenemissuunnitelmat ja strategiat 4IR-teknologian käyttöönotoksi. Tiedejulkaisut ja media esittelevät jatkuvasti innovatiivisia ratkaisuja, jotka perustuvat 4IR-teknologiaan. Hyviä esimerkkejä puun toimitusketjun innovoinnista ovat tekoälyyn perustuvat työkalut puun toimitusketjujen optimoimiseksi, simuloinnit ja kehittynyt analytiikka. Metsäkoneen kuljettajia avustavat anturitiedot ja tekoälypohjaiset optimointijärjestelmät, kun taas kauko-ohjatut korjuukoneet ja autonomiset hakkuukoneet ja ajokoneet muuttavat metsäalaa. 

Muita edistysaskeleita ovat muun muassa kuorma-autojen puoliautonominen letka-ajo, virtuaalisen ja lisätyn todellisuuden soveltaminen koulutustarkoituksiin, lohkoketjujen käyttö puun jäljitettävyydessä, kuorma-autokuorman ja tukkipinojen automaattinen tilavuusmittaus sekä puiden automaattinen havaitseminen ja luokittelu laserkeilauksella kerätyistä pistepilvitiedoista.

Miten päästä eteenpäin?

Lopuksi joitain ehdotuksia metsäalan yrittäjille ja pienille organisaatioille, jotka suunnittelevat teollisuus 4.0:n kelkkaan hyppäämistä:

• Pohdi, miten teollisuus 4.0 -teknologiat voisivat parantaa liiketoimintaanne. Laatikaa selkeä tavoite ja etenemissuunnitelma (strateginen lähestymistapa).
• Valmistele yrityksesi ja henkilöstösi 4IR-teknologioiden käyttöönottoon (tunnista ja käsittele mahdolliset käyttöönoton esteet).
• Et voi hallita sitä, mitä et mittaa, joten aloita keräämällä tietoja. Tehokas johtaminen alkaa mittaamisesta.
• Hyödynnä koneiden tuottaman datan mahdollisuudet käyttämällä data-analytiikkaa ja koneoppimista tehottomuuden, pullonkaulojen ja hyödynnettävyysmallien tunnistamiseen.
• Kehitä päätöksentekoa ja huomioi taloudelliset, ympäristölliset ja sosiaaliset näkökohdat, jotta toimintasi kilpailukyky ja kestävyys paranisi.
• Edistä jatkuvan kehittämisen kulttuuria yrityksessäsi.
• Tee yhteistyötä muiden yrittäjien, teknologiayritysten, koneiden valmistajien, yliopistojen ja tutkimuslaitosten (esim. Luke) kanssa, jotta pysyisit 4IR:n kehityksen kärjessä.