{"id":2213,"date":"2026-04-22T15:41:42","date_gmt":"2026-04-22T12:41:42","guid":{"rendered":"https:\/\/marshallai.com\/?p=2213"},"modified":"2026-08-24T14:44:28","modified_gmt":"2026-08-24T11:44:28","slug":"turvanastan-alle-millimetrin-kokoisten-vikojen-havaitseminen","status":"publish","type":"case-study","link":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/case-study\/turvanasta-sub-millimeter-defect-detection\/","title":{"rendered":"Alimillimetritason laadunvalvonta mittakaavassa: Turvanastan tuotannon varmistaminen"},"content":{"rendered":"<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Kun vuodessa valmistetaan satoja miljoonia osia, laadunvarmistuksen tarkkuuden mikroskooppinenkin lasku voi johtaa valtaviin taloudellisiin tappioihin. Talvirenkaiden nastojen johtavalle suomalaiselle valmistajalle Turvanastalle maineensa yll\u00e4pit\u00e4minen alan parhaana toimittajana merkitsee eritt\u00e4in tiukojen, sopimukseen perustuvien teknisten vaatimusten noudattamista.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vanhojen laadunvalvontaj\u00e4rjestelmien rajoitusten vuoksi Turvanasta aloitti yhteisty\u00f6n MarshallAI:n kanssa ottaakseen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n nopean, alle millimetrin tarkkuudella toimivan vikojen havaitsemisj\u00e4rjestelm\u00e4n, joka pystyy vastaamaan yrityksen valtavaan tuotantom\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Haaste: Suuret nopeudet ja alle millimetrin toleranssit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Turvanastan tuotantoymp\u00e4rist\u00f6 on konen\u00e4\u00f6n \u00e4\u00e4rimm\u00e4inen rasitustesti. Heill\u00e4 on k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4\u00e4n laaja tuotevalikoima eritt\u00e4in nopeilla tuotantolinjoilla. Fyysiset tuotteet ovat uskomattoman pieni\u00e4 \u2013 nastojen pituudet py\u00f6riv\u00e4t 10 ja 11 millimetrin v\u00e4lill\u00e4 ja painot ovat usein alle yhden gramman.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Koska virhesietoisuus on k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 nolla, olemassa olevat tuotantokoneet kamppailivat klassisen laadunvarmistusdilemma kanssa:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Korkeat hylk\u00e4ysprosentit:<\/strong> J\u00e4rjestelm\u00e4 hylk\u00e4si tarpeettomasti t\u00e4ysin kelvollisia tuotantoeri\u00e4, mik\u00e4 johti hyv\u00e4ksytt\u00e4m\u00e4tt\u00f6m\u00e4n suureen materiaalij\u00e4tteeseen ja menetettyihin tuloihin.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Virhevuodot:<\/strong> Toisaalta vanha logiikka p\u00e4\u00e4sti ajoittain kriittisi\u00e4 alle millimetrin kokoisia virheit\u00e4 l\u00e4pi lopputuotteeseen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teko\u00e4lyn piti pysty\u00e4 tarkastamaan v\u00e4litt\u00f6m\u00e4sti eritt\u00e4in heijastavia metallipintoja useissa eri muunnelmissa, mukaan lukien:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Alumiininastat (8-10\/2A &amp; 8-11\/2A):<\/strong> ~0,90 g paino, 10\u201311 mm pituus, 8 mm laippa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ter\u00e4snastat (8-10\/2T &amp; 8-11\/2T):<\/strong> ~2.00 g paino, 10-11 mm pituus, 7.8 mm laippa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ratkaisu: Kolmivaiheinen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Varmistaakseen sujuvan siirtym\u00e4n ilman, ett\u00e4 Turvanan laaja tuotanto keskeytyisi, MarshallAI otti ratkaisun k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n kolmessa ketter\u00e4ss\u00e4 vaiheessa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vaihe 1: Pikainen toteutettavuustutkimus<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Valmistajat pelk\u00e4\u00e4v\u00e4t usein, ett\u00e4 teko\u00e4lyn toimivuuden todistaminen vaatii kuukausia kest\u00e4vi\u00e4 tutkimuksia. MarshallAI sy\u00f6tti j\u00e4rjestelm\u00e4\u00e4n kuvadataa Turvananan virheett\u00f6mist\u00e4 ja viallisista nastoista ja koulutti r\u00e4\u00e4t\u00e4l\u00f6idyn neuroverkon. Vain <strong>kaksi viikkoa<\/strong>, MarshallAI-alusta osoitti 100%-kuvien tulkinnan onnistumisasteen submillimetrin kokoisissa virheiss\u00e4.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vaihe 2: Reaaliaikainen konseptin\u00e4ytt\u00f6 (PoC) reunassa<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kun malli oli validoitu, j\u00e4rjestelm\u00e4 siirrettiin tuotantotiloihin. MarshallAI asensi teollisuuskameran ja paikallisen reunalaskentayksik\u00f6n suoraan tuotantolinjalle. Jotta laitteistoa voitiin ohjata suoraan, teko\u00e4ly integroitiin Moxan teollisiin tiedonsiirtomoduuleihin.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">T\u00e4m\u00e4n kolmen kuukauden mittaisen konseptitestin (PoC) aikana reunateko\u00e4ly tarkasti osia reaaliajassa t\u00e4ydell\u00e4 tuotantonopeudella. Tulos oli v\u00e4lit\u00f6n: j\u00e4rjestelm\u00e4 v\u00e4hensi virheellisten hylk\u00e4ysten m\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4 rajusti, s\u00e4\u00e4st\u00e4en merkitt\u00e4vi\u00e4 m\u00e4\u00e4ri\u00e4 raaka-ainetta ja v\u00e4hent\u00e4en j\u00e4tett\u00e4.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vaihe 3: Tehtaanlaajuinen skaalaus<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">PoC:n huikean menestyksen j\u00e4lkeen Turvanasta hyv\u00e4ksyi ratkaisun laajentamisen. Laitteisto ja ohjelmisto otettiin k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n kahdessa vaiheessa kaikilla aktiivisilla tuotantolinjoilla. Sen sijaan, ett\u00e4 t\u00e4t\u00e4 olisi k\u00e4sitelty staattisena ohjelmistohankintana, MarshallAI ja Turvanasta solmivat jatkuvan \u201cAI-as-a-Service\u201d-kumppanuuden, joka takaa mallien jatkuvan hienos\u00e4\u00e4t\u00e4misen ja kehitt\u00e4misen tulevien vuosien uusien pulttivariaatioiden tarpeisiin.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tulokset<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Siirtym\u00e4ll\u00e4 perinteisest\u00e4 koneellisesta logiikasta MarshallAI:n syv\u00e4oppimisalustaan Turvanasta onnistui t\u00e4ytt\u00e4m\u00e4\u00e4n sopimuksen mukaiset laatuvaatimukset ja samalla parantamaan tuotantotehokkuuttaan. Hanke osoitti, ett\u00e4 jopa eritt\u00e4in suurilla tuotantom\u00e4\u00e4rill\u00e4 alle millimetrin kokoiset viat voidaan havaita t\u00e4ysin automaattisesti \u2013 mik\u00e4 eliminoi turhan h\u00e4vikin ja turvaa valmistajan tuloksen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vanhat kuvantamisj\u00e4rjestelm\u00e4t h\u00e4vittiv\u00e4t t\u00e4ysin k\u00e4ytt\u00f6kelpoista materiaalia. Tutustu siihen, kuinka MarshallAI otti k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n reunalaskentaratkaisun v\u00e4\u00e4rien hylk\u00e4ysten eliminoimiseksi ja satojen miljoonien alle millimetrin kokoisten metalliosien tarkastamiseksi ehdottoman tarkasti.<\/p>","protected":false},"featured_media":2172,"template":"","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[45,46],"tags":[76,24,49,37,51,52,25,47,53,48,50],"class_list":["post-2213","case-study","type-case-study","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-manufacturing","category-quality-assurance","tag-case-study","tag-computer-vision","tag-defect-detection","tag-edge-computing","tag-false-reject-reduction","tag-high-speed-inspection","tag-machine-vision","tag-manufacturing","tag-metal-manufacturing","tag-quality-assurance","tag-sub-millimeter-precision"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/case-study\/2213","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/case-study"}],"about":[{"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/case-study"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/case-study\/2213\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3559,"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/case-study\/2213\/revisions\/3559"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2172"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2213"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2213"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/marshallai.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2213"}],"curies":[{"name":"Hyvin pelattu","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}