晋升工业效率是芬林芬宝的事情重点之一，是贯串整个价值链，以提高自身和其客户的竞争力。要提高工业效率，不仅需要深切相识公司的营业及流程，还有需要具有处置惩罚整个价值链所孕育发生数据的能力。

除了了利用模仿步伐及数学要领，芬林芬宝还有利用人工智能来阐发这些数据。例如，人工智能可以于出产优化中做出更准更快的决议计划。

模仿步伐

优化了原木切割

芬林芬宝从芬林集团旗下的木料采购部分得到木料原质料，后者所利用的模仿步伐用在猜测及引导采购流程。该模仿步伐有助在优化木料采购流程，确保采用木料原料所加工的锯材尽可能满意客户的需求。

“于锯材厂，这一点极其主要，由于原木的长度或者尺寸于打上横切标志后就没法调解了。是以，咱们必需与木料采购团队乐鱼体育沟通，交流咱们的锯材客户最注重部件及尺寸。”芬林芬宝的开发司理维利马蒂 马基(Veli-Matti M ki)如是说。“这象征着咱们于采伐环节就要直接从客户的终极产物需求出发。”他增补道。

数字孪生

有助在猜测流程成长

芬林芬宝的现代化工场于数据网络及利用方面可谓先行者。例如：

艾内科斯基生物成品厂

每一秒可天生37.000条丈量数据。网络的数据包括木浆流量、pH值、温度及其他影响木浆质量的因素。例如，从制浆历程中网络的历程数据可用在调解压力或者流速，或者用在流程中的化学品用量。还有有一种更高级的数据用途——数字孪生，它就像是一个虚拟副本，可以彻底复制实际中的出产流程。

数字孪生可提供有关流程的及时信息，从而实现智能流程猜测。如许一来，就能够于不转变真实工场既有前提的环境下，模仿各类差别的环境，并举行摸索及阐发。数字孪生可以猜测流程演进状态并对于其举行优化。

“有了数字孪生技能，操作员们可以于当前设置下猜测将来三个小时的流程将怎样成长。这可以帮忙他们调解设置以最年夜限度地削减误差，从而使咱们可以或许为客户提供质量不变的木浆。”芬林芬宝的工艺技能副总裁马蒂 托沃宁(Matti Toivonen)如是说。

人工智能

利用锯切时得到的丈量数据

芬林芬宝的锯材厂技能立异，例如具有自我进修能力的人工智能，使患上出产历程更具成本效益。

劳马锯材厂

使用激光丈量及原木X射线技能，按照原木的尺寸、外形及内部质量，为每一根原木创立虚拟指纹。于锯切历程中会按照虚拟指纹辨认原木，以后人工智能会保举最好的锯切要领。

“于原木筏序及丈量历程中会天生年夜量数据。人工智能使咱们可以或许归并多个丈量装备天生的数据，将其汇总到一处，然后用它来优化出产及原木料料。”芬林芬宝劳马锯材厂的高级开发司理雅克 维佛瑞(Jarkko Vihervuori) 如是说。

人工智能技能助力咱们从年夜量原质料中遴选出单个原木，并按照其质量分成差别种别。如许芬林芬宝就能够出产出针对于差别需求的产物。此举也提高了锯材厂的原质料使用率，由于每一根原木的利用都获得了优化。

“从客户的角度来看，这很主要，由于咱们此刻能更切确地将所需原木料料举行分配，用在出产特定的终极产物。”维佛瑞说道。

算法

撑持锯材的出产及发卖

假如把所有原木的出产潜力都列于一个表格里，那该表格会有成千上万行，异样重大。为了找到最有用的出产优化要领，咱们需要举行繁杂的计较，思量成千上万种差别的组合方式。于电子表格软件中，这类范围的计较需要耗时数天。

芬林芬宝

采用线性多变量优化技能举行计较。咱们将有关锯材供给、出产及需求的数据输入该东西，然后计较出利用原质料的最好方式。

然后，将数据输入芬林芬宝锯材发卖部分利用的分配东西之中。该东西可显示差别锯材产物的供给环境，并于一批产物售出后主动更新。

芬林芬宝引入优化及分配东西的举措，彰显出公司的锯材厂营业正于发生底子性的变化。如今，芬林芬宝的出产基在真正的客户需求，而非汗青数据或者统计数据。

是以，公司可以或许更快地应答客户需求的变化，并提高出产安全性，从而更好地办事在重点客户。出产及需求规划的数字化还有提高了原质料的利用效率，并削减了碳萍踪。

“当咱们更好地相识客户需求时，就能够专注在出产满意客户现实需求的产物。同时，咱们可以削减出产需求量较低或者供给链较长、碳萍踪较年夜的产物。” 马基如是说。

芬林芬宝正于努力提高出产效率，以便更好地满意市场需求并优化出产历程，从而使患上自身更有竞争力。同时，更有用地利用数占有助在晋升客户满足度，并助力企业执行情况责任。