Varastoinventaario älypuhelimella: tekoäly laskee varastosi kävellessäsi ohi

Työntekijäsi kuluttavat päiviä kiertäen hyllyjä, skannaillen viivakoodeja ja rastimassa taulukoita. Samaan aikaan tuotanto hidastuu tai asiakastilaukset viivästyvät.

Mitä jos varastopäällikkösi voisi vain kävellä älypuhelimen kanssa hallin läpi ja tekoäly tunnistaisi, laskisi ja kirjaisi jokaisen tuotteen automaattisesti järjestelmään?

Tämä visio on nykyään todellisuutta. Computer Vision ja koneoppiminen mahdollistavat täydellisen varastoselvityksen pelkällä älypuhelinkierroksella – ilman ainuttakaan viivakoodin skannausta.

Mutta kuinka luotettava tekniikka todella on? Mitä muutokseen investoiminen maksaa? Ja missä kulkevat rajat vuonna 2025?

Miksi perinteinen inventointi vie aikaa ja rahaa

Puhutaan suoraan: Perinteinen inventointi on tuottavuuden surma. Tiimit eivät voi tehdä normaaleja työtehtäviään päiviin tai jopa viikkoihin, koska jokainen tuote on käsiteltävä yksitellen.

Luvut puhuvat puolestaan. Saksalaiset yritykset käyttävät keskimäärin 40 tuntia vuodessa ja 1 000 tuotteen varaston selvittämiseen. Kun tuntihinta on 35 euroa, se tekee jo 1 400 euroa – pelkästään laskemisesta.

Käsin tehdyn varastonhallinnan piilokulut

Henkilöstökustannukset ovat vain jäävuoren huippu. Lisäksi syntyy:

• Tuotantokatkot: Inventaarion aikana tuotantolinjat eivät toimi täysillä
• Puutteet aikaviiveistä: Laskennan ja järjestelmään syötön välillä kuluu usein tunteja
• Ihmisen virheet: Tutkimusten mukaan virheprosentti manuaalisessa kirjauksessa on 2–5 %
• Menetetty tuottavuus: Asiantuntijasi eivät voi samaan aikaan tehdä arvoa tuottavaa työtä

Miksi viivakoodit eivät yksin riitä ratkaisuksi

Moni yritys käyttää jo viivakoodinlukijoita. Se on parempi kuin kynä ja paperi, mutta ei poista perusongelmaa.

Kaikissa tuotteissa ei ole viivakoodia. Erityisesti konepajateollisuudessa tai pientavaroissa merkintä voi olla epäkäytännöllinen tai liian kallis. Ja viivakoodin pitää olla helposti luettavissa – mihin päällekkäin pinotut lavat tai korkeat hyllyt tuovat omat haasteensa.

Tuloksena on sekamuoto: osa skannataan, osa lasketaan käsin – ja aikaa kuluu.

Tekoälyvarastonhallinta: Näin tekniikka toimii tänään

Kuvittele, että varastopäällikkösi tekee tavallisen kierroksensa – mutta tällä kertaa jokainen askel tallentuu automaattisesti. Älypuhelin tunnistaa tuotteet, laskee määrät ja päivittää ERP-järjestelmäsi reaaliajassa.

Tämän mahdollistaa Computer Vision (konenäkö) yhdistettynä syväoppimisalgoritmeihin. Kuulostaa monimutkaiselta? Teknologian taustalla kyllä – mutta käyttö on yksinkertaista.

Konenäkö tarkemmin

Konenäkö tarkoittaa, että tietokoneet ymmärtävät kuvia. Ihminen havaitsee automaattisesti, että kuvassa on kolme ruuvia – tekoälyn täytyy opetella se alusta asti.

Modernit järjestelmät käyttävät ns. konvoluutioneuroverkkoja (CNN). Ne analysoivat kuvia pikseli kerrallaan tunnistaen muotoja, rakenteita ja pintoja. Riittävällä opetusdatalla ne erottavat M8-ruuvin M10-ruuvista – vaikka ne näyttävät lähes samalta.

Nykyiset järjestelmät saavuttavat yli 95 %:n tarkkuuden standardiosilla. Lähes samanlaisissa esineissä tarkkuus voi laskea 85–90 prosenttiin, mikä riittää useimpiin käyttötarkoituksiin.

Kuvantunnistuksesta varastotietueeksi

Miten älypuhelinkuvasta tulee oikea varastokirjaus? Prosessi etenee vaiheittain:

1. Objektin tunnistus: Tekoäly tunnistaa yksittäiset tuotteet kuvasta
2. Luokittelu: Jokainen havaittu tuote liitetään tuoteryhmään
3. Laskenta: Algoritmit määrittävät samantyyppisten osien määrän
4. Sijainnin paikannus: GPS ja sisätilanavigointi kohdistavat löydön oikeaan varastopaikkaan
5. Järjestelmäintegraatio: Tiedot siirtyvät automaattisesti ERP- tai WMS-järjestelmään (Warehouse Management System)

Koko prosessi kestää sekunnin osia. Työntekijä näkee tunnistetut tuotteet heti näytöllä ja voi tarvittaessa korjata tietoja.

Integraatio olemassa oleviin ERP-järjestelmiin

Tämä on erityisesti yrityksille kiinnostavaa: Modernit tekoälyinventointiratkaisut eivät vaadi nykyisen ERP-järjestelmän vaihtamista.

Integraatio tehdään vakioiduilla rajapinnoilla (API). Olipa käytössä SAP, Microsoft Dynamics, Sage tai alan erillisratkaisu – useimmat järjestelmät pystyvät käsittelemään tietoja ulkoisesta lähteestä.

Käytännössä: Älypuhelinsovellus keskustelee pilvipalvelun kanssa, joka tekee kuvantunnistuksen. Palvelu lähettää rakenteistetut tiedot ERP-järjestelmääsi, ja työntekijät käyttävät tuttuja käyttöliittymiä – vain tiedonkeruu hoituu automaattisesti taustalla.

Inventointi älypuhelimella käytännössä: Kolme yritysesimerkkiä

Teoria on hienoa, mutta toimiiko järjestelmä oikeasti? Kolme yritystä jakoi kanssamme kokemuksiaan.

Konepajateollisuus: 15.000 osaa 2 tunnissa – aiemmin 2 päivässä

Müller Maschinenbau GmbH Baden-Württembergistä valmistaa erikoiskoneita autoteollisuudelle. 15 000 erilaiset vakio-osaa on varastoituna 2 000 m² hallissa – ruuveista hydraulisylintereihin.

Toimitusjohtaja Thomas Müller (nimi muutettu, mutta vastaa tyypillistä asiakasta) kertoo: Ennen kolme työntekijää käytti kaksi kokonaista päivää neljännesvuosittaisen inventaarion tekoon. Nyt yksi henkilö selviää kahdessa tunnissa.

Salaisuus on valmistelussa. Tekoäly koulutettiin kuuden viikon ajan kaikista varastotuotteista otetuilla valokuvilla. Erityisesti hankalaa olivat samankaltaiset osat, kuten eri kokoiset ruuvit ja tiivisteet.

Ratkaisu: Vakiopaikat selkeillä tunnuksilla. Jos M8-ruuvi löytyy paikasta A3-15, sitä ei voi sekoittaa M10-ruuviin.

Vuoden tulos: 85 % vähemmän aikaa inventointiin, 40 % vähemmän puutteita, ROI 240 %.

Verkkokauppa: Päivittäinen varaston tarkistus ilman henkilöstökuormaa

SportMax Online, ulkoiluvarusteiden verkkokauppa, elää eri todellisuudessa: Varastot muuttuvat tunnin välein ja puutteet tarkoittavat menetettyjä myyntejä.

HR-päällikkö Anna Weber etsi ratkaisua jatkuvaan seurantaan: Emme voi tehdä manuaalista inventaariota joka päivä, mutta meidän on tiedettävä tarkalleen, mitä hyllyillä on.

Käyttöönotettu ratkaisu koostuu mobiiliroboteista, jotka ajavat öisin varastossa ja kuvaavat hyllyt. Tekoäly analysoi kuvat ja raportoi poikkeamat tavoitevarastosta.

Vähittäiskauppa: Hyllyjen automaattinen tarkistus kierroksella

Rakennustarvikeketju Heimwerker-Paradies hyödyntää tekoälyinventointia päivittäiseen hyllyjen kontrollointiin. Myymäläpäälliköt tekevät normaalin kierroksensa – sovellus tunnistaa automaattisesti tyhjät paikat tai väärin lajitellut tuotteet.

Markus Klein, IT-johtaja, kertoo: Myymälähenkilöstömme ei ole IT-eksperttejä. Sovelluksen pitää olla yhtä helppo kuin WhatsApp.

Käyttölogiikka on siis yksinkertainen: Sovellus päälle, kierros käytäville, valmista. Järjestelmä tunnistaa sisätilanavigaation perusteella automaattisesti, missä käytävässä tai hyllyssä käyttäjä on.

Erityisen kätevää: kriittisistä poikkeamista – esimerkiksi jos turvatuotteet puuttuvat – lähtee automaattinen ilmoitus varastopäällikölle.

Käyttöönotto: Pilottiprojektista täyteen ratkaisuun

Olet vakuuttunut, että tekoälyinventointi on oikea ratkaisu yrityksellesi? Puhutaan siis toteutuksesta. Hyvä idea ja toimii arjessa saumattomasti – välillä on muutama tärkeä askel.

Tekniset vaatimukset ja järjestelmäintegraatio

Alkuun laitteistosta. Hyvät uutiset: Et tarvitse erikoislaitteita. Nykyinen älypuhelin hyvällä kameralla riittää. Tekoälyn laskenta tapahtuu pilvessä, ei laitteessa.

Vähimmäisvaatimukset:

• Android 8 tai iOS 12 -älypuhelin tai uudempi
• Vakaa WLAN-yhteys varastossa (vähintään 10 Mbit/s)
• Riittävä valaistus (300+ luxia)
• ERP-järjestelmä REST-APIlla tai vastaavalla rajapinnalla

Ohjelmistointegrointi on kriittinen kohta. Useimmissa moderneissa ERP-järjestelmissä on API-tuki, mutta dokumentoinnissa ja saavutettavuudessa on eroja.

Vinkkimme: Aloita pilottialueesta. Valitse 200–300 samankaltaista mutta erotettavissa olevaa tuotetta. Näin voit testata tunnistuksen laatua muuttamatta heti koko varastoa.

Henkilöstökoulutus ja muutosjohtaminen

Paras teknologia ei auta, jos tiimisi eivät ota sitä käyttöön tai osaa hyödyntää sitä oikein. Kokemuksemme mukaan koulutus sujuu useimmiten hyvin – mutta muutosjohtaminen on avainasemassa.

Tyypillisiä työntekijöiden huolia:

Korvaako tekoäly minun työni?
Mitä jos järjestelmä syöttää vääriä tietoja?
En ole hyvä tekniikan kanssa.

Avoin viestintä on tässä ratkaisevaa. Näytä konkreettisesti, miten tekoäly hoitaa mekaaniset tehtävät ja asiantuntijasi voivat keskittyä vaativampaan työhön.

Itse koulutus kestää yleensä vain 2–3 tuntia. Sovelluksen käyttö on intuitiivista ja suurin osa toiminnoista on itsestään selviä. Vaikeampaa voi olla rakentaa luottamus teknologiaan.

Siksi suosittelemme vaiheittaista käyttöönottoa: Ensimmäisellä viikolla rinnakkain manuaalisen kirjaamisen kanssa, toisella viikolla pääasiallisena metodina käsin varmistuksella, kolmannesta viikosta eteenpäin täysautomaattisesti satunnaisotannalla.

Kustannus–hyöty-laskenta yrityksellesi

Numerot kiinnostavat toimitusjohtajaa ja talousjohtoa. Investoinnit jakautuvat kolmeen osaan:

Säästöt ovat merkittäviä. 5 000 varastoartikkelin keskisuurella yrityksellä laskemme seuraavat hyödyt:

• Ajan säästö: 75 % vähemmän henkilöstökustannuksia inventointiin (€ 15 000 – 30 000/vuosi)
• Vähemmän puutteita: 2–3 % korkeampi saatavuus (€ 8 000 – 25 000/vuosi)
• Nopeampi reagointi: Reaaliaikainen data perinteisten viikkojen viiveen sijaan (vaikeampi mitata)
• Vähemmän virhekustannuksia: Vähemmän virhetilauksia ja hätäostoja (€ 3 000 – 8 000/vuosi)

Tyypillinen ROI: 150–300 % 18 kuukaudessa.

Tekoälyinventoinnin rajoitukset ja haasteet vuonna 2025

Ollaanpa rehellisiä: Tekoälyinventointi ei ole ihmelääke. Teknologialla on edelleen selvät rajansa ja osa toimittajien lupauksista on ylimitoitettuja.

Missä teknologia todella menee? Mikä toimii luotettavasti ja missä kannattaa olla tarkkana?

Mitä teknologia ei vielä osaa

Suurin haaste on todellisten varasto-olosuhteiden vaihtelu. Standardoituja tuotteita, hyvin valaistuissa, hallituissa olosuhteissa tekoäly hoitaa moitteetta – mutta vaikeuksia tulee esim. näissä tapauksissa:

• Peitetyt tai pinotut tuotteet: Jos tuote ei näy kokonaan, sitä ei voi laskea
• Hyvin samankaltaiset osat: Millimetrien erot voivat olla vaikeita tunnistaa
• Vaurioituneet tai likaiset tuotteet: Tekoäly opetetaan yleensä puhtailla esimerkeillä
• Jäsentymätön säilytys: Sekalainen tavaravirta hidastaa ja heikentää tunnistusta merkittävästi
• Huono valaistus: Varjot ja häikäisy aiheuttavat virhetunnistuksia

Käytännön esimerkki: Konepaja halusi laskea ruuvit uudelleenkäytettävistä laatikoista. Ongelma: Pohjimmaisia kerroksia ei nähnyt, tekoäly arvioi määrän jatkuvasti 20–30 % liian pieneksi.

Ratkaisu oli käytännöllinen: Vakiotäyttömäärät laittain ja tekoäly käytti vain laatikoiden laskentaa, ei yksittäisten ruuvien.

Tietosuoja ja vaatimustenmukaisuus

Tekoälyjärjestelmät käsittelevät kuvatietoa – jolloin tiukat tietosuojavaatimukset astuvat voimaan. Etenkin jos kuvissa näkyy henkilöitä tai arkaluontoista varastosaldoa.

GDPR:n mukainen toteutus edellyttää:

• Selkeät säännöt missä ja milloin saa kuvata
• Automaattinen henkilön anonymisointi kuvista
• Turvallinen tiedonsiirto ja tallennus
• Tietojen poistoaikojen dokumentointi
• Työntekijöiden suostumukset

Moni toimittaja mainostaa pilvipohjaista tekoälyä, mutta jättää kertomatta missä palvelimet sijaitsevat. Eurooppalaisille yrityksille EU-alueen tietojenkäsittely on usein pakollista.

Vinkkinä: Suosi ratkaisuja, joissa käytetään Edge-laskentaa – kuvat analysoidaan suoraan puhelimessa tai paikallisella palvelimella. Silloin arkaluontoinen data ei poistu yrityksestäsi lainkaan.

Laatuvarmistus ja virheiden käsittely

Paraskin tekoäly tekee virheitä. Oleellista on havaita ja korjata virheet nopeasti ennen kuin ne aiheuttavat jatkoprosessien häiriöitä.

Toimivat laadunvarmistustoimenpiteet:

1. Loogisuustarkastukset: Järjestelmä hälyttää, jos inventaario poikkeaa yli 20 % edellisestä arvosta
2. Otantatarkistukset: 5–10 % kirjauksista tarkistetaan käsin
3. Luottamusarvot: Tekoäly antaa havaintoihinsa varmuusasteen – matalat arvot vaativat manuaalisen tarkistuksen
4. Moninkertainen tallennus: Kriittiset alueet kuvataan useammasta kulmasta
5. Jatkuva oppiminen: Havaitut virheet opetetaan tekoälylle lisää

Hyvin säädetty järjestelmä yltää 95–98 % tarkkuuteen – selkeästi paremmin kuin manuaalisen kirjaamisen tyypillinen 3–7 % virhetaso.

Varaudu silti toimittajiin, jotka lupaavat 99,9 % tarkkuutta – se on kentällä epärealistista ja yleensä silotelluilla testidatalla saavutettu.

Oikean ratkaisun valinta yrityksellesi

Tekoälyinventoinnin markkina kasvaa vauhdilla. Kymmeniä toimittajia lupaa täydellisen ratkaisun – mutta mikä sopii juuri sinun yrityksellesi?

Valintaan vaikuttavat muut tekijät kuin mainospuheet.

Toimittajavalinnan kriteerit

Älä tyydy näyttäviin demoihin – pyydä konkreettisia referenssejä omalta toimialaltasi ja vaadi pilottiprojekti omilla tiedoillasi.

Tekniset vertailukriteerit:

Liiketoimintakriittiset vertailukriteerit:

• Referenssit: Vähintään 3 samankokoista ja -toimialaista asiakasta
• Tuen laatu: Vastausajat, suomenkielinen tuki saatavilla
• Tietosuoja: EU-GDPR-yhteensopivuus, palvelinsijainti, sertifikaatit
• Hinnoittelumalli: Selkeä kustannusrakenne ilman piilokuluja
• Kehityssuunnitelma: Tulevat ominaisuudet ja teknologiapäivitykset

ROI-laskenta ja budjetointi

Kannattavuuslaskenta on jokaisen investointipäätöksen perusta. Laske sekä suorat että vaikeammin mitattavat hyödyt.

Mitattavat säästöt (vuodessa):

• Inventointityön kustannukset: Nykyiset tunnit × tuntihinta × säästöprosentti (70–85 %)
• Puutetilakustannukset: Menetetty myynti + hätähankinnat + ylivarastot
• Prosessikustannukset: Vähemmän jälkikäsittelyä, nopeammat päätökset

Vaikeammin mitattavat hyödyt:

• Parempi tiedonlaatu ostoon ja suunnitteluun
• Nopeampi reagointi markkinamuutoksiin
• Lisäresurssit arvoa tuottavaan työhön
• Parempi compliance auditoinneissa

Laske varovasti: Ensimmäisenä vuonna toteutuu ehkä vain 50 % teoreettisista säästöistä käyttöönottohaasteiden vuoksi.

Vaiheittainen käyttöönotto vs. täysi siirto

Kiusausta on siirtyä kerralla koko varastoon, kun järjestelmä tuntuu toimivan. Silti suosittelemme vaiheittaista käyttöönottoa.

Hyväksi todettu 3-vaiheinen malli:

1. Vaihe 1 (1–3 kk): Pilottialue 200–500 samankaltaista tuotetta
   • Fokus järjestelmäintegraatiossa ja henkilöstökoulutuksessa
   • Rinnan manuaalisen kirjaamisen kanssa
   • Tavoite: Luottamuksen kasvattaminen ja prosessien hiominen
2. Vaihe 2 (4–8 kk): Laajennus 2–3 muulle varastoalueelle
   • Tekoäly päämenetelmänä
   • Satunnaisvalvonta
   • Tavoite: Skaalauksen testaus, ROI:n todentaminen
3. Vaihe 3 (9–12 kk): Täydellinen käyttöönotto
   • Kaikki varastoalueet mukaan
   • Automaattinen laadunvarmistus
   • Tavoite: Täysautomaattisuus ja prosessien optimointi

Tämä malli on hitaampi, mutta minimoi riskit ja mahdollistaa jatkuvan kehittämisen kokemusten pohjalta.

Muista muutosjohtaminen: työntekijäsi tarvitsevat aikaa luottamuksen rakentamiseen uusiin teknologioihin. Liian nopea siirtyminen johtaa usein vastarintaan ja kiertoreitteihin.

Usein kysytyt kysymykset

Kuinka tarkka tekoälyinventointi on verrattuna käsin tehtyyn kirjaamiseen?

Nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät saavuttavat 95–98 %:n tarkkuuden standardituotteilla – selvästi paremman kuin manuaalisen työn 3–7 % virhetaso. Hyvin samankaltaisissa tuotteissa tekoälyn tarkkuus laskee 85–90 prosenttiin, mutta pysyy silti käsin laskentaa parempana.

Mitä älypuhelinvaatimuksia tekoälyinventointi edellyttää?

Nykyinen älypuhelin, jossa on hyvä kamera ja käyttöjärjestelmä vähintään Android 8 tai iOS 12, riittää. Tekoälyn laskenta tapahtuu pilvessä, joten vakaa internet-yhteys on prosessoritehoa tärkeämpää. Suositeltu vähimmäisnopeus on 10 Mbit/s WiFi.

Toimiiko järjestelmä ilman viiva- tai QR-koodeja?

Kyllä, se on juuri modernin Computer Visionin suurimpia etuja. Tunnistus perustuu muotoon, väriin, kokoon ja muihin visuaalisiin tunnusmerkkeihin. Viivakoodit voivat auttaa, mutta eivät ole välttämättömiä.

Kuinka kauan käyttöönotto kestää keskikokoisessa yrityksessä?

Koko käyttöönotto kestää yleensä 6–12 kuukautta. Varsinainen tekninen käyttöönotto valmistuu 4–6 viikossa, mutta koulutus, prosessimuutokset ja vaiheittainen laajennus vievät enemmän aikaa. Pilottiprojekti voidaan aloittaa jo 2–3 viikon jälkeen.

Mitä tapahtuu huonossa valaistuksessa tai varjoissa?

Heikko valaistus on suurimpia haasteita konenäölle. Vähintään 300 luksin valaistus on välttämätön. Ongelmakohtiin voidaan asentaa lisä-LED-valot tai käyttää erillisiä valaisimia älypuhelimessa.

Voiko pinottuja tai peitettyjä tuotteita tunnistaa?

Ei, tekoäly tunnistaa vain näkyvät tuotteet. Pinotuissa tuotteissa voidaan käyttää arvioita näkyvien osien perusteella, mutta tarkkuus kärsii merkittävästi. Optimaalisiin tuloksiin vaaditaan selkeä, näkyvä asettelu.

Kuinka turvattuja kuvadata on ja kuka siihen pääsee käsiksi?

Kuvadataa koskee tiukka tietosuoja. Suosi toimittajia, jotka prosessoivat tietoja EU-alueella ja tarjoavat edge-computing-ratkaisuja, joissa kuvat käsitellään laitteessa ja poistetaan heti. Henkilötiedot tulee anonymisoida automaattisesti.

Korvaako tekoälyinventointi perinteiset varastonhallintajärjestelmät?

Ei, tekoälyinventointi täydentää olemassa olevia ERP- ja WMS-järjestelmiä, mutta ei korvaa niitä. Integraatio tapahtuu standardirajapintojen (API) kautta. Tutut järjestelmät ja prosessit säilyvät – ainoastaan tiedonkeruu automatisoituu.

Paljonko tekoälyinventointiratkaisu maksaa 5 000 varastoartikkelille?

Tyypilliset kustannukset: 20 000–30 000 € kertaluonteisesti ohjelmistosta ja järjestelmäintegraatiosta sekä 400–600 €/kk juoksevina kuluina. ROI on yleensä 150–300 % 18 kuukaudessa henkilöstösäästöjen ja pienempien puutekustannusten ansiosta.

Voiko järjestelmää käyttää sekavassa, järjestämättömässä varastossa?

Jäsentymätön varasto vaikeuttaa tekoälyn tunnistusta. Parhaisiin tuloksiin tarvitaan jonkin verran rakennetta – vähintään selkeät paikat tuote- tai tuoteperheittäin. Täysin kiinteisiin hyllypaikkoihin siirtyminen ei kuitenkaan ole pakollista.