{"id":3014,"date":"2025-07-07T15:08:13","date_gmt":"2025-07-07T07:08:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/?p=3014"},"modified":"2025-07-07T15:08:13","modified_gmt":"2025-07-07T07:08:13","slug":"artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/","title":{"rendered":"Artificial Intelligence and Machine Learning: Reshaping the Intelligent Genes of Manufacturing Systems"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_73 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#Artificial_Intelligence_and_Machine_Learning_Reshaping_the_Intelligent_Genes_of_Manufacturing_Systems\" title=\"Artificial Intelligence and Machine Learning: Reshaping the Intelligent Genes of Manufacturing Systems\">Artificial Intelligence and Machine Learning: Reshaping the Intelligent Genes of Manufacturing Systems<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#%E4%B8%80%E3%80%81Design_End_Generative_AI_Usher_in_the_Era_of_Innovation_Democratization\" title=\"Suunnittelun loppu: Generatiivinen teko\u00e4ly tuo tullessaan innovaatioiden demokratisoinnin aikakauden\">Suunnittelun loppu: Generatiivinen teko\u00e4ly tuo tullessaan innovaatioiden demokratisoinnin aikakauden<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#%E4%BA%8C%E3%80%81Production_End_Reinforcement_Learning_Builds_a_Dynamic_Optimization_Hub\" title=\"Tuotannon loppu: Vahvistusoppiminen rakentaa dynaamisen optimointikeskuksen\">Tuotannon loppu: Vahvistusoppiminen rakentaa dynaamisen optimointikeskuksen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#%E4%B8%89%E3%80%81Quality_Inspection_End_Machine_Vision_Breaks_the_Limits_of_Human_Senses\" title=\"Laaduntarkastuksen loppu: Konen\u00e4k\u00f6 rikkoo ihmisen aistien rajat\">Laaduntarkastuksen loppu: Konen\u00e4k\u00f6 rikkoo ihmisen aistien rajat<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#%E5%9B%9B%E3%80%81Service_End_Predictive_Maintenance_Reconstructs_Industrial_Ecology\" title=\"Palvelun loppu: Ennakoiva kunnossapito rekonstruoi teollisen ekologian\">Palvelun loppu: Ennakoiva kunnossapito rekonstruoi teollisen ekologian<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/artificial-intelligence-and-machine-learning-reshaping-the-intelligent-genes-of-manufacturing-systems\/#%E4%BA%94%E3%80%81Technical_Challenges_Evolution_from_%E2%80%9CBlack_Box%E2%80%9D_to_%E2%80%9CTransparency%E2%80%9D\" title=\"Tekniset haasteet: Kehitys &quot;mustasta laatikosta&quot; &quot;l\u00e4pin\u00e4kyvyyteen&quot;\">Tekniset haasteet: Kehitys \"mustasta laatikosta\" \"l\u00e4pin\u00e4kyvyyteen\"<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Intelligence_and_Machine_Learning_Reshaping_the_Intelligent_Genes_of_Manufacturing_Systems\"><\/span><span style=\"font-family: 'times new roman', times, serif;\"><strong><b>Artificial Intelligence and Machine Learning: Reshaping the Intelligent Genes of Manufacturing Systems<\/b><\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-3016 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/smush-webp\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1-300x216.png.webp\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"216\" srcset=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/smush-webp\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1-300x216.png.webp 300w, https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/smush-webp\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1-1024x736.png.webp 1024w, https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/smush-webp\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1-768x552.png.webp 768w, https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1-18x12.png 18w, https:\/\/www.rzautoassembly.com\/wp-content\/smush-webp\/2025\/07\/\u975e\u6807\u81ea\u52a8\u5316\u8bbe\u5907\u5e7f\u544a\u521b\u610f-261-1.png.webp 1202w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p>Syv\u00e4oppimisalgoritmien l\u00e4pimurtojen ja laskentakustannusten jyrk\u00e4n laskun vauhdittamana teko\u00e4ly (AI) on p\u00e4ivittym\u00e4ss\u00e4 aputy\u00f6kalusta valmistusj\u00e4rjestelmien ydinmoottoriksi. Kiinan tieto- ja viestint\u00e4teknologian akatemian tiedot osoittavat, ett\u00e4 maailmanlaajuiset teollisen teko\u00e4lyn markkinat saavuttivat $48 miljardia vuonna 2023, ja niiden vuotuinen kasvuvauhti oli 38%. Sen arvo ulottuu koko elinkaareen suunnittelusta ja tutkimuksesta ja kehityksest\u00e4 huoltopalveluihin, mik\u00e4 nostaa valmistuksen \"ty\u00f6voimavaltaisesta\" \"algoritmivaltaiseksi\".<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E4%B8%80%E3%80%81Design_End_Generative_AI_Usher_in_the_Era_of_Innovation_Democratization\"><\/span><strong><b>Suunnittelun loppu: Generatiivinen teko\u00e4ly tuo tullessaan innovaatioiden demokratisoinnin aikakauden<\/b><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Teslan Berliinin tehtaan akkumoduulien suunnitteluvallankumous merkitsee teko\u00e4lyn astumista innovaatioiden ytimeen: Kun insin\u00f6\u00f6rit sy\u00f6tt\u00e4v\u00e4t suunnittelutavoitteita, kuten \u201denergiatiheys \u2265260Wh\/kg, syklin kesto -30 \u2103:ssa \u22653 000 kertaa\u201d, generatiivinen teko\u00e4ly luo automaattisesti 1 200 rakennekaaviota 48 tunnin sis\u00e4ll\u00e4. Monifysikaalisen kentt\u00e4kytkent\u00e4simulaation j\u00e4lkeen lopullinen kaavio v\u00e4hent\u00e4\u00e4 painoa 15%, alentaa l\u00e4mp\u00f6diffuusioriski\u00e4 40% ja lyhent\u00e4\u00e4 T&amp;K-sykli\u00e4 18 kuukaudesta 3 kuukauteen. T\u00e4m\u00e4 \u201dteko\u00e4lyavusteinen suunnittelu\u201d luo ihmeit\u00e4 l\u00e4\u00e4kinn\u00e4llisiss\u00e4 laitteissa: Medtronic k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 generatiivisia kilpailevia verkkoja (GAN) syd\u00e4mentahdistimien elektrodirakenteen optimointiin, v\u00e4hent\u00e4en johtojen impedanssia 22%, pident\u00e4m\u00e4ll\u00e4 akun k\u00e4ytt\u00f6ik\u00e4\u00e4 18 kuukaudella ja leikkaamalla T&amp;K-kustannukset 1\/5:een perinteisist\u00e4 kokeilu- ja erehdysmenetelmist\u00e4 \u2013 teko\u00e4ly muuttaa monimutkaisen tarkkuussuunnittelun \u201dasiantuntijakokemuksesta\u201d \u201dsystemaattiseksi kyvykkyydeksi\u201d.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E4%BA%8C%E3%80%81Production_End_Reinforcement_Learning_Builds_a_Dynamic_Optimization_Hub\"><\/span><strong><b>Tuotannon loppu: Vahvistusoppiminen rakentaa dynaamisen optimointikeskuksen<\/b><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Elektroniikan valmistuksen ydinosaamisessa \u2013 SMT-sirujen asennusty\u00f6pajassa \u2013 Luxshare-ICT:n teko\u00e4lyll\u00e4 toimiva aikataulutusj\u00e4rjestelm\u00e4 Kunshanin tehtaalla osoittaa globaalin vision, joka ylitt\u00e4\u00e4 ihmisen kyvyt: J\u00e4rjestelm\u00e4 k\u00e4sittelee reaaliajassa 800 sirunasentajan suuttimien tilan, 500 materiaalin h\u00e4vikkiprosentin ja 2 000 tilauksen prioriteetin. Syv\u00e4llisen vahvistusoppimisen algoritmien avulla se luo dynaamisia aikatauluja 10 minuutin v\u00e4lein, mik\u00e4 v\u00e4hent\u00e4\u00e4 sirunasentajan materiaalin heittonopeutta 0,8%:st\u00e4 0,3%:hen ja nostaa kapasiteetin k\u00e4ytt\u00f6astetta 65%:st\u00e4 89%:hen. Kun sirunasentajan suuttimet tukkeutuvat yll\u00e4tt\u00e4en, j\u00e4rjestelm\u00e4 suorittaa kapasiteetin uudelleenjaon 3 sekunnin kuluessa, v\u00e4ltt\u00e4en perinteisen manuaalisen toiminnan aiheuttaman 15 minuutin seisokkiajan menetyksen \u2013 mik\u00e4 vastaa 30 miljoonan yuanin vuosittaista tuotantoarvon palauttamista. T\u00e4m\u00e4 osoittaa teko\u00e4lyn reaaliaikaisen p\u00e4\u00e4t\u00f6ksentekokyvyn monimutkaisissa rajoituksissa.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E4%B8%89%E3%80%81Quality_Inspection_End_Machine_Vision_Breaks_the_Limits_of_Human_Senses\"><\/span><strong><b>Laaduntarkastuksen loppu: Konen\u00e4k\u00f6 rikkoo ihmisen aistien rajat<\/b><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Applen Foxconnin Zhengzhoun tehtaan teko\u00e4lypohjainen laaduntarkastusj\u00e4rjestelm\u00e4 edustaa teollisen konen\u00e4\u00f6n teknologista huippua: 12K-resoluution lineaarinen matriisikamera skannaa matkapuhelimen lasin takalevy\u00e4 300 kuvaa sekunnissa. Yhdess\u00e4 Transformer-konen\u00e4k\u00f6mallin kanssa se pystyy tunnistamaan 0,02 mm:n tason reunahalkeamat 99,94%:n tarkkuudella ja alle 0,001%:n virheiden havaitsemisprosentin. J\u00e4rjestelm\u00e4 merkitsee automaattisesti 150 000 uutta vikakuvaa p\u00e4ivitt\u00e4in ja toteuttaa usean tehtaan mallien jakamisen federoidun oppimisen avulla, mik\u00e4 lis\u00e4\u00e4 konsernin yleist\u00e4 laaduntarkastuksen tehokkuutta 40%:ll\u00e4 ja v\u00e4hent\u00e4\u00e4 asiakasvalitush\u00e4vikki\u00e4 80 miljoonalla juanilla vuodessa. Automaalaamossa BMW:n Shenyangin tehtaan teko\u00e4lypohjainen v\u00e4rierojen tunnistusj\u00e4rjestelm\u00e4 parantaa v\u00e4rien yhteensovitustarkkuutta \u25b3E=1,5:st\u00e4 \u25b3E=0,8:aan, saavuttaen ammattimaisten v\u00e4ritt\u00e4jien visuaalisen rajan ja laadullisen harppauksen, jossa \"konen\u00e4k\u00f6 ylitt\u00e4\u00e4 ihmisn\u00e4\u00f6n\".<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E5%9B%9B%E3%80%81Service_End_Predictive_Maintenance_Reconstructs_Industrial_Ecology\"><\/span><strong><b>Palvelun loppu: Ennakoiva kunnossapito rekonstruoi teollisen ekologian<\/b><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>General Motorsin OnStar-j\u00e4rjestelm\u00e4st\u00e4 on kehittynyt teko\u00e4lypohjainen koko elinkaaren hallinta-alusta: Analysoimalla 17 miljoonan ajoneuvon OBD-tietoja teko\u00e4lymalli voi ennustaa akkujen l\u00e4mp\u00f6purkauksia 28 p\u00e4iv\u00e4\u00e4 etuk\u00e4teen 92%-tarkkuudella. J\u00e4lkimyynniss\u00e4 AR-et\u00e4huoltoj\u00e4rjestelm\u00e4 yhdistettyn\u00e4 konen\u00e4k\u00f6teknologiaan ohjaa j\u00e4lleenmyyjien teknikkoja k\u00e4sittelem\u00e4\u00e4n 85% vikoja, lyhent\u00e4en keskim\u00e4\u00e4r\u00e4ist\u00e4 huoltoaikaa 55%:ll\u00e4 ja v\u00e4hent\u00e4en takuukustannuksia 30%:ll\u00e4. T\u00e4m\u00e4 \"tuote palveluna\" -malli muokkaa valmistavan teollisuuden kannattavuuslogiikkaa. Accenture ennustaa, ett\u00e4 vuoteen 2030 menness\u00e4 30% valmistavien yritysten tuloista tulee teko\u00e4lypohjaisista lis\u00e4arvopalveluista, mik\u00e4 tekee teko\u00e4lyst\u00e4 avaimen j\u00e4lkimarkkinointimarkkinoiden kultakaivoksen avaamiseen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E4%BA%94%E3%80%81Technical_Challenges_Evolution_from_%E2%80%9CBlack_Box%E2%80%9D_to_%E2%80%9CTransparency%E2%80%9D\"><\/span><strong><b>Tekniset haasteet: Kehitys \"mustasta laatikosta\" \"l\u00e4pin\u00e4kyvyyteen\"<\/b><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Suurten mallien, kuten GPT-4:n, teollisen k\u00e4ytt\u00f6\u00f6noton my\u00f6t\u00e4 itseohjautuva oppimisteknologia mahdollistaa teko\u00e4lyn itsen\u00e4isen oppimisen nime\u00e4m\u00e4tt\u00f6miss\u00e4 dataskenaarioissa. Kotimainen aurinkos\u00e4hk\u00f6yritys k\u00e4ytti t\u00e4t\u00e4 teknologiaa v\u00e4hent\u00e4\u00e4kseen piikiekkojen virheiden havaitsemisen merkint\u00e4kustannuksia 90%:n avulla ja ratkaisi siten teollisen datan \"merkinn\u00e4tt\u00f6m\u00e4n datan\" kipupisteen. P\u00e4\u00e4t\u00f6ksen tulkittavuuden alalla Boschin \"Glass Box\" -teko\u00e4lyj\u00e4rjestelm\u00e4 purkaa teko\u00e4lyn p\u00e4\u00e4t\u00f6sketjun j\u00e4ljitett\u00e4viksi fyysisiksi prosesseiksi, kuten \"sirun sijoittelun paineen vaihtelu \u2192 tyynyn muodonmuutos \u2192 signaalin vaimeneminen\" kausaalisen p\u00e4\u00e4ttelyn visualisointiteknologian avulla, mik\u00e4 lis\u00e4\u00e4 insin\u00f6\u00f6rien luottamusta teko\u00e4lyn p\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin 65%:st\u00e4 92%:hen ja vie ihmisen ja koneen v\u00e4lisen yhteisty\u00f6n \"syv\u00e4n keskin\u00e4isen luottamuksen\" tasolle.<\/p>\n<p>Kun teko\u00e4lyalgoritmit alkavat ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 valmistusprosessien fyysist\u00e4 olemusta ja koneoppimismallit voivat itsen\u00e4isesti optimoida tuotantostrategioita, valmistava teollisuus on k\u00e4ym\u00e4ss\u00e4 l\u00e4pi \"\u00e4lygeenin\" transformaatiota. Suunnittelupiirustuksista tuotteiden toimitukseen, tuotantopaikoista huoltopalveluihin, teko\u00e4ly ei ole en\u00e4\u00e4 erillinen ty\u00f6kalu, vaan \"digitaalinen sielu\", joka on integroitu valmistusj\u00e4rjestelmiin. Tulevaisuudessa neurosymbolisten j\u00e4rjestelmien kehittyess\u00e4 teko\u00e4ly yhdist\u00e4\u00e4 syv\u00e4oppimisen hahmontunnistuskyvyn ihmisen loogiseen p\u00e4\u00e4ttelyyn, ajaen \u00e4lyk\u00e4st\u00e4 valmistusta \"heikosta \u00e4lykkyydest\u00e4\" \"vahvaan \u00e4lykkyyteen\" ja avaamalla uuden aikakauden, jossa algoritmit m\u00e4\u00e4rittelev\u00e4t valmistuksen.<\/p>\n<p>&#8220;<a href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/products\/\">\u00e4lyk\u00e4s valmistus<\/a>&#8221;\u00a0&#8220;<a href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/products\/\">\u00e4lykk\u00e4\u00e4n valmistuksen viikko<\/a>&#8221;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/products\/\">\"\u00c4lyk\u00e4s valmistustekniikka\"<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Artificial Intelligence and Machine Learning: Reshaping the Intelligent Genes of Manufacturing Systems Driven by breakthroughs in deep learning algorithms and the precipitous decline in computing costs, artificial intelligence (AI) is upgrading from an auxiliary tool to the core engine of manufacturing systems. Data from the China Academy of Information and Communications Technology shows that the [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3015,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[126,1,124],"tags":[],"class_list":["post-3014","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-company-news","category-news","category-technology"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3014","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3014"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3014\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3015"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3014"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3014"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.rzautoassembly.com\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3014"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}