الأتمتة الروبوتية للعمليات مقابل أتمتة الذكاء الاصطناعي في الأتمتة الصناعية: هل أصبحت الأتمتة الروبوتية للعمليات قديمة؟
فهم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)
تشير أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) إلى استخدام برامج الروبوت لأتمتة المهام المتكررة داخل الأنظمة الرقمية، حيث تحاكي الإجراءات البشرية لتشغيل سير العمل المحدد مسبقًا. تتفوق في أتمتة العمليات ذات الحجم الكبير والقائمة على قواعد مع بيانات مدخلة ومخرجة منظمة ومتوقعة.
تشمل تطبيقات RPA الشائعة أتمتة مهام مثل الحسابات الدائنة، وتوظيف الموظفين الجدد، ومزامنة البيانات عبر الأنظمة القديمة، وتوليد التقارير. من المزايا الكبيرة لـ RPA قدرتها على العمل عبر أنظمة تفتقر إلى واجهات برمجة التطبيقات الحديثة، باستخدام طبقة واجهة المستخدم للأتمتة بدلاً من الحاجة إلى تكامل عميق للنظام. ومع ذلك، تعمل RPA على قواعد صارمة وحتمية، مما يعني أنها تواجه صعوبة مع سير العمل الديناميكي أو غير المتوقع.
أتمتة الذكاء الاصطناعي: نهج أكثر تقدمًا
على النقيض من ذلك، تمثل أتمتة الذكاء الاصطناعي نوعًا مختلفًا من الأتمتة. بدلاً من مجرد أتمتة المهام، تركز أتمتة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار وتوليد النتائج. تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي من تقنيات مثل التعلم الآلي (ML)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و أنظمة الاستدلال لتفسير البيانات غير المنظمة، والتكيف مع الظروف المتغيرة، واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
تتجاوز وكلاء الذكاء الاصطناعي قدرات RPA من خلال تحليل البيانات في الوقت الحقيقي، واستنتاج النية، وتحديد أفضل مسار للعمل، حتى عند مواجهة سيناريوهات غير متوقعة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة تنسيقات بيانات متنوعة، مثل الرسائل الإلكترونية، والمستندات، والمحادثات، مما يجعله مثاليًا للعمليات الديناميكية التي تتطلب اتخاذ قرارات مكثفة. بينما تعمل RPA بشكل جيد في بيئات مستقرة ومتكررة، تزدهر أتمتة الذكاء الاصطناعي في البيئات التي تتطلب فهمًا سياقيًا وتكيفًا.
الاختلافات الرئيسية بين RPA وأتمتة الذكاء الاصطناعي
يكمن الفرق الأساسي بين RPA وأتمتة الذكاء الاصطناعي في نهجهما تجاه اتخاذ القرار.
-
RPA تقوم بأتمتة المهام المحددة مسبقًا مع أقل قدر من التغيير، متبعة نصوصًا حتمية لكل إجراء.
-
أتمتة الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، تقوم بأتمتة اتخاذ القرار من خلال تحليل البيانات، وتحديد النية، والتكيف مع المواقف المتغيرة.
هذا التحول يعني أن الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة للعمليات المعقدة والتكيفية، بينما تظل RPA فعالة للغاية للمهام المتكررة والمنظمة والقائمة على القواعد. عند الاختيار بين RPA والذكاء الاصطناعي، يلعب طبيعة المهمة دورًا حاسمًا في تحديد التكنولوجيا المناسبة.
متى تستخدم RPA مقابل أتمتة الذكاء الاصطناعي؟
بالنسبة للمنظمات التي تفكر في الأتمتة، فإن فهم متى تستخدم RPA ومتى تنفذ أتمتة الذكاء الاصطناعي أمر أساسي. فيما يلي المجالات الأساسية التي تتفوق فيها كل تقنية:
RPA مثالية لـ:
-
المهام المنظمة ذات الحجم الكبير مع أقل قدر من التغيير (مثل إدخال البيانات، وتوليد التقارير).
-
التطبيقات التي تشهد تغييرات نادرة في واجهة المستخدم، مما يجعلها أكثر ملاءمة للأتمتة عبر طبقة واجهة المستخدم.
-
الأنظمة القديمة التي تفتقر إلى واجهات برمجة التطبيقات الحديثة، حيث يمكن لروبوتات RPA أتمتة سير العمل دون تكامل عميق.
-
السيناريوهات التي تعطي الأولوية لـ سرعة النشر وقلة تعطيل تكنولوجيا المعلومات.
أتمتة الذكاء الاصطناعي تتفوق في:
-
العمليات التي تتعامل مع بيانات غير منظمة، مثل الرسائل الإلكترونية، والصور، والمستندات، وتفاعلات العملاء.
-
سير العمل الذي يتضمن اتخاذ قرارات معقدة واستثناءات متكررة، حيث يتطور العملية مع مرور الوقت.
-
العمليات التكيفية التي تواجه العملاء وتتطلب استجابات ديناميكية ووعيًا سياقيًا.
-
العمليات الشاملة، حيث يدير نظام الذكاء الاصطناعي كل من تنسيق المهام واتخاذ القرار.
كيف يمكن لـ RPA والذكاء الاصطناعي أن يكمل كل منهما الآخر
بينما قد تبدو RPA وأتمتة الذكاء الاصطناعي تقنيتين متنافستين، إلا أنهما يمكن أن يعملا معًا لإنشاء استراتيجية أتمتة أكثر فعالية، ذكية. تستفيد العديد من الحالات الواقعية من النهج الهجين الذي يجمع بين نقاط القوة في كلتا التقنيتين.
فكر في الذكاء الاصطناعي كالعقل و RPA كالأيدي. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الواردة، وتحديد أفضل مسار للعمل، واتخاذ القرارات بشكل مستقل. وعندما يكون التنفيذ مطلوبًا في أنظمة ذات تكامل محدود أو بدون تكامل ذكاء اصطناعي—مثل أنظمة ERP القديمة أو أنظمة التحكم الأخرى—يمكن لروبوتات RPA تنفيذ الإجراءات المطلوبة، مما يضمن بقاء سلسلة الأتمتة متماسكة.
على سبيل المثال، في عملية خدمة العملاء، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تقييم طلب العميل، وتحديد الاستجابة المناسبة، وبدء إجراء. ثم يتفاعل روبوت RPA مع نظام إدارة علاقات العملاء القديم أو نظام الفوترة، وينفذ الإجراء المعتمد. يضمن هذا التعاون أن تحافظ الشركات على استثماراتها في RPA مع الاستفادة من القدرات الذكية للذكاء الاصطناعي.
الخلاصة: مستقبل الأتمتة في الأنظمة الصناعية
مع تطور مشهد الأتمتة، من الواضح أن RPA والذكاء الاصطناعي ليستا تقنيتين متنافرتين. بل يجب على الشركات أن تنظر إليهما كـ طبقات مكملة يمكن أن تعمل معًا لإنشاء عمليات أكثر كفاءة وتكيفًا.
في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبحت مبادرات RPA المستقلة بدون أي ذكاء قديمة الطراز. ومع ذلك، غالبًا ما تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي وحدها صعوبات في مهام التنفيذ التي تتطلب تكاملًا عميقًا للنظام. النهج الأكثر فعالية هو الأتمتة الذكية، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات المعقدة والتنسيق، وتضمن RPA التنفيذ الموثوق في الأنظمة ذات المرونة الأقل.
ستكون الشركات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي وRPA بشكل استراتيجي في وضع أفضل للتعامل مع تعقيدات العمليات الصناعية الحديثة، من أتمتة المصانع إلى PLC و DCS ، مع تحقيق خفض التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية.
تطبيق عملي: الاستفادة من كل من الذكاء الاصطناعي وRPA
على سبيل المثال، في سيناريو أتمتة صناعية يشمل إدارة سلسلة التوريد، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ باتجاهات الطلب بناءً على البيانات التاريخية، والعوامل السوقية الخارجية، ومدخلات الإنتاج في الوقت الحقيقي. بمجرد اتخاذ القرار بشأن تعديلات المخزون، يمكن لروبوتات RPA تلقائيًا تقديم الطلبات، وتحديث النظام، وتوليد التقارير—مما يسهل العمليات عبر الطبقات الاستراتيجية والتنفيذية.
سيناريو الحل: يمكن لخط تصنيع مدفوع بـ PLC أن يستفيد من أتمتة الذكاء الاصطناعي التي تراقب جودة الإنتاج، وتتنبأ بالأعطال، وتضبط العمليات بشكل مستقل. في الوقت نفسه، يمكن لروبوتات RPA التعامل مع المهام المتكررة مثل تتبع المخزون أو جدولة صيانة المعدات، مما يضمن الكفاءة التشغيلية على كل المستويات.
