MashallAI:n kehittämä järjestelmä erottaa tuotantolinjalla toisistaan lähes identtisiä tölkkejä ja tarkastaa jokaisen tölkin päiväysmerkinnän yli 120 000 tölkin tuntinopeudella. Turkulainen tekoäly-yhtiö tähtää teknologiallaan seuraavaksi kansainvälisille juomateollisuuden markkinoille.
Suomalainen konenäkö- ja sensorianalyysin erikoisosaaja MarshallAI tavoittelee kansainvälistä kasvua panimo- ja juomateollisuudesta. Yhtiö kertoo esittelevänsä marraskuussa Nürnbergissä järjestelmän, joka tekee suurten tuotantonopeuksien laadunvalvonnassa tarkastuksia, joita on tähän asti ollut erittäin vaikea automatisoida luotettavasti.
MarshallAI:n kehittämä Rogue Can Detector tunnistaa tuotantolinjalle vahingossa päätyneen väärän tölkin yli 120 000 tölkin tuntivauhdilla.
Ongelma kuulostaa yksinkertaiselta, mutta on koneelle yllättävän vaikea.
Samalla tuotantolinjalla valmistetaan yleensä useita eri juomia ja saman tuotteen pakkauksista voi olla useita lähes samanlaisia versioita esimerkiksi eri vientimarkkinoille. Kahden tölkin ero voi muodostua vain pienestä tekstistä, kielestä, symbolista tai yksittäisestä pakkausmerkinnästä.
— Panimot ovat kertoneet meille painineensa näiden ongelmien kanssa jo pitkään. Tuotantolinjojen nopeudet kasvavat, tuotevalikoimat laajenevat ja tuotantoerät pienenevät, jolloin myös erävaihtojen määrä kasvaa. Me pystymme tarkastamaan ja erottamaan reaaliajassa toisistaan jopa hyvin samankaltaiset pakkausversiot ilman, että tuotantoa tarvitsee hidastaa, MarshallAI:n toimitusjohtaja Marcus Nordström kertoo.
Tekoäly tarkistaa leiman
Perinteinen konenäkö toimii hyvin, kun etsittävä virhe voidaan määritellä etukäteen tarkasti. Syväoppimiseen perustuva järjestelmä voi sen sijaan oppia tunnistamaan pakkauksen kokonaisuuden ja erottaa tuotantonopeudessa sellaisetkin virheet, joita se ei ole aiemmin nähnyt sekä tunnistaa lähes identtiset kotimaan- ja vientitölkit.
Väärän tölkin päätyminen täyttölinjalle on harvinainen mutta vakava laatupoikkeama. Jos edellisen tuotantoerän tölkki jää linjalle erävaihdon yhteydessä, väärä juoma voi päätyä toisen tuotteen pakkaukseen, mikä voi johtaa takaisinvetoon, vientierän hylkäämiseen ja merkittävään mainehaittaan.
Tekoäly ei vain löydä päiväysleimaa – se tarkastaa, onko päiväys järkevä.
Toinen MarshallAI:n kehittämä ratkaisu kohdistuu lähes jokaiselle kuluttajalle tuttuun yksityiskohtaan: pakkauksen pohjaan tai kylkeen painettuun päiväysmerkintään.
Nykyisillä ratkaisuilla merkintöjä voidaan tarkastaa, mutta usein tarkastus kertoo lähinnä, onko pakkauksessa jokin merkintä vai ei.
MarshallAI:n järjestelmä ymmärtää myös merkinnän sisältämän tiedon.
Järjestelmä lukee jokaisesta pakkauksesta parasta ennen -päivämäärän, tuotantopäivän ja kellonajan ja tarkastaa reaaliaikaisesti esimerkiksi, muodostavatko merkit oikean päivämäärän, vastaako tuotannon aikaleima todellista tuotantohetkeä ja sijoittuuko parasta ennen -päivä tuotteelle määriteltyyn säilyvyysaikaan.
Samalla tekoäly arvioi jokaisen merkin luettavuuden.
Näin järjestelmä voi havaita tilanteen, jossa pakkauksessa on päiväysleima, mutta siinä oleva päivämäärä on mahdoton, väärä tai osittain lukukelvoton
— Tekoälyn kiinnostavin mahdollisuus teollisuudessa ei mielestämme ole pelkästään ihmisen työn automatisointi, vaan sellaisten tarkastusten tekeminen, joita ihminen tai perinteinen konenäkö ei tuotantonopeudessa pysty tekemään. Päivämäärämerkinnästä voimme esimerkiksi tarkastaa samassa hetkessä sekä jokaisen merkin luettavuuden että sen, ovatko itse päivämäärä ja tuotantoaika loogisesti oikein.
Bittium sijoitti yhtiöön
MarshallAI on kehittänyt syväoppimiseen ja sensorianalyysiin perustuvia ratkaisuja vuodesta 2014 lähtien. Yhtiön omaa AFSA-alustaa (Agile Focused Signal Analysis) on kehitetty vuodesta 2017.
Vuonna 2025 yhtiön kasvutarina sai merkittävän suomalaisen teollisen kumppanin, kun Oulussa pääkonttoriaan pitävä pörssiyhtiö Bittium sijoitti MarshallAI:hin. Yhtiöt ovat tämän jälkeen syventäneet yhteistyötään tekoäly- ja ohjelmistoteknologioissa.
MarshallAI:n teknologiaa käytetään teollisuuden lisäksi puolustus- ja turvallisuusalan sovelluksissa. Juomateollisuus on yhtiölle seuraava merkittävä kansainvälistymisen kohde.
MarshallAI:n järjestelmät toimivat paikallisesti tuotantolaitoksessa reunalaskennan avulla, jolloin kuva- ja sensoridataa ei tarvitse lähettää pilvipalveluun ja päätökset voidaan tehdä millisekunneissa tuotantolinjan yhteydessä.
