اتوماسیون RPA در مقابل اتوماسیون هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی: آیا اتوماسیون فرآیند رباتیک در حال منسوخ شدن است؟

درک اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)

RPA به استفاده از ربات‌های نرم‌افزاری برای خودکارسازی وظایف تکراری در سیستم‌های دیجیتال اشاره دارد که با تقلید از اقدامات انسانی، جریان‌های کاری از پیش تعریف‌شده را فعال می‌کند. این فناوری در خودکارسازی فرآیندهای حجیم، مبتنی بر قوانین و با ورودی‌ها و خروجی‌های ساختاریافته و قابل پیش‌بینی بسیار موفق است.

کاربردهای رایج RPA شامل خودکارسازی وظایفی مانند حساب‌های پرداختنی، جذب کارکنان، همگام‌سازی داده‌ها در سیستم‌های قدیمی و تولید گزارش است. یکی از مزایای مهم RPA توانایی آن در کارکردن در سیستم‌هایی است که فاقد APIهای مدرن هستند، به طوری که به جای نیاز به یکپارچگی عمیق سیستم، از لایه رابط کاربری برای اتوماسیون استفاده می‌کند. با این حال، RPA بر اساس قوانین سخت و قطعی عمل می‌کند، به این معنی که در مواجهه با جریان‌های کاری پویا یا غیرقابل پیش‌بینی دچار مشکل می‌شود.

اتوماسیون هوش مصنوعی: رویکردی پیشرفته‌تر

در مقابل، اتوماسیون هوش مصنوعی نوع متفاوتی از اتوماسیون را نشان می‌دهد. به جای صرفاً خودکارسازی وظایف، اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی بر تصمیم‌گیری و تولید نتایج تمرکز دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های استدلال برای تفسیر داده‌های بدون ساختار، سازگاری با شرایط متغیر و اتخاذ تصمیمات خودمختار بهره می‌برند.

عامل‌های هوش مصنوعی فراتر از قابلیت‌های RPA عمل می‌کنند و با تحلیل داده‌ها در زمان واقعی، استنباط نیت و تعیین بهترین مسیر عمل حتی در مواجهه با سناریوهای غیرقابل پیش‌بینی، عملکرد دارند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند فرمت‌های داده متنوعی مانند ایمیل‌ها، اسناد و مکالمات را مدیریت کند که آن را برای فرآیندهای پویا و تصمیم‌محور ایده‌آل می‌سازد. در حالی که RPA در محیط‌های پایدار و تکراری خوب عمل می‌کند، اتوماسیون هوش مصنوعی در محیط‌هایی که نیاز به درک زمینه‌ای و سازگاری دارند، شکوفا می‌شود.

تفاوت‌های کلیدی بین RPA و اتوماسیون هوش مصنوعی

تمایز اصلی بین RPA و اتوماسیون هوش مصنوعی در رویکرد آن‌ها به تصمیم‌گیری است.

• RPA وظایف از پیش تعریف‌شده را با حداقل تغییر خودکار می‌کند و برای هر عمل از اسکریپت‌های قطعی پیروی می‌کند.

• اتوماسیون هوش مصنوعی، از سوی دیگر، با تحلیل داده‌ها، تعیین نیت و سازگاری با شرایط متغیر، تصمیم‌گیری را خودکار می‌کند.

این تغییر بدان معناست که هوش مصنوعی برای فرآیندهای پیچیده و تطبیقی مناسب‌تر است، در حالی که RPA همچنان برای وظایف تکراری، ساختاریافته و مبتنی بر قوانین بسیار مؤثر باقی می‌ماند. هنگام انتخاب بین RPA و هوش مصنوعی، ماهیت وظیفه نقش مهمی در تعیین فناوری مناسب ایفا می‌کند.

چه زمانی از RPA و چه زمانی از اتوماسیون هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

برای سازمان‌هایی که به دنبال اتوماسیون هستند، درک زمان استفاده از RPA و زمان پیاده‌سازی اتوماسیون هوش مصنوعی کلیدی است. در ادامه حوزه‌های اصلی که هر فناوری در آن‌ها برتری دارد آمده است:

RPA برای موارد زیر ایده‌آل است:

• وظایف ساختاریافته و حجیم با حداقل تغییر (مثلاً ورود داده، تولید گزارش).

• برنامه‌هایی با تغییرات نادر در رابط کاربری که آن‌ها را برای اتوماسیون از طریق لایه UI مناسب‌تر می‌کند.

• سیستم‌های قدیمی بدون APIهای مدرن که ربات‌های RPA می‌توانند بدون یکپارچگی عمیق، جریان‌های کاری را خودکار کنند.

• سناریوهایی که سرعت پیاده‌سازی و حداقل اختلال در فناوری اطلاعات را اولویت می‌دهند.

اتوماسیون هوش مصنوعی در موارد زیر برتری دارد:

• فرآیندهایی با داده‌های بدون ساختار، مانند ایمیل‌ها، تصاویر، اسناد و تعاملات مشتری.

• جریان‌های کاری که شامل تصمیم‌گیری پیچیده و استثناهای مکرر هستند و فرآیند در طول زمان تکامل می‌یابد.

• عملیات تطبیقی و مشتری‌محور که نیازمند پاسخ‌های پویا و آگاهی زمینه‌ای است.

• فرآیندهای انتها به انتها که در آن سیستم هوش مصنوعی هم هماهنگی وظایف و هم تصمیم‌گیری را مدیریت می‌کند.

چگونه RPA و هوش مصنوعی می‌توانند یکدیگر را تکمیل کنند

اگرچه RPA و اتوماسیون هوش مصنوعی ممکن است فناوری‌های رقیب به نظر برسند، اما در واقع می‌توانند با هم کار کنند تا یک استراتژی اتوماسیون هوشمند و مؤثرتر ایجاد کنند. بسیاری از موارد کاربرد واقعی از رویکرد ترکیبی که نقاط قوت هر دو فناوری را به هم می‌آمیزد، بهره می‌برند.

می‌توان هوش مصنوعی را به عنوان مغز و RPA را به عنوان دست‌ها تصور کرد. عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های ورودی را تحلیل کنند، بهترین مسیر عمل را تعیین کرده و به طور خودمختار تصمیم بگیرند. زمانی که نیاز به اجرا در سیستم‌هایی با یکپارچگی محدود یا بدون هوش مصنوعی وجود دارد — مانند سیستم‌های قدیمی ERP یا سایر سیستم‌های کنترل — ربات‌های RPA می‌توانند اقدامات لازم را انجام دهند و اطمینان حاصل کنند که زنجیره اتوماسیون حفظ می‌شود.

برای مثال، در یک عملیات خدمات مشتری، یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند درخواست مشتری را ارزیابی کند، پاسخ مناسب را تعیین کرده و اقدام لازم را آغاز کند. سپس یک ربات RPA با سیستم CRM قدیمی یا سیستم صورتحساب تعامل می‌کند و اقدام تأیید شده را اجرا می‌کند. این همکاری تضمین می‌کند که کسب‌وکارها می‌توانند سرمایه‌گذاری‌های RPA خود را حفظ کرده و در عین حال از قابلیت‌های هوشمند هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.

نتیجه‌گیری: آینده اتوماسیون در سیستم‌های صنعتی

با پیشرفت چشم‌انداز اتوماسیون، واضح است که RPA و هوش مصنوعی فناوری‌های متضاد نیستند. بلکه کسب‌وکارها باید آن‌ها را به عنوان لایه‌های مکمل ببینند که می‌توانند به طور همزمان برای ایجاد عملیات کارآمدتر و سازگارتر کار کنند.

در عصر هوش مصنوعی، پروژه‌های مستقل RPA بدون هیچ هوشمندی در حال منسوخ شدن هستند. با این حال، سیستم‌های هوش مصنوعی به تنهایی اغلب در انجام وظایفی که نیاز به یکپارچگی عمیق سیستم دارند، دچار مشکل می‌شوند. مؤثرترین رویکرد، اتوماسیون هوشمند است که در آن هوش مصنوعی تصمیم‌گیری پیچیده و هماهنگی را بر عهده دارد و RPA اجرای قابل اعتماد در سیستم‌های با انعطاف‌پذیری کمتر را تضمین می‌کند.

کسب‌وکارهایی که هوش مصنوعی و RPA را به صورت استراتژیک ترکیب می‌کنند، موقعیت بهتری برای مدیریت پیچیدگی‌های عملیات صنعتی مدرن خواهند داشت، از اتوماسیون کارخانه گرفته تا سیستم‌های PLC و DCS، و همچنین در کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی عملیاتی.

کاربرد واقعی: بهره‌گیری همزمان از هوش مصنوعی و RPA

برای مثال، در یک سناریوی اتوماسیون صنعتی مرتبط با مدیریت زنجیره تأمین، هوش مصنوعی می‌تواند روندهای تقاضا را بر اساس داده‌های تاریخی، عوامل بازار خارجی و ورودی‌های تولید در زمان واقعی پیش‌بینی کند. پس از اتخاذ تصمیم درباره تنظیمات موجودی، ربات‌های RPA می‌توانند به طور خودکار سفارش‌ها را ثبت، سیستم را به‌روزرسانی و گزارش‌ها را تولید کنند — بدین ترتیب عملیات در هر دو لایه استراتژیک و اجرایی بهینه می‌شود.

سناریوی راه‌حل: یک خط تولید مبتنی بر PLC می‌تواند از اتوماسیون هوش مصنوعی بهره‌مند شود که کیفیت تولید را نظارت می‌کند، خرابی‌ها را پیش‌بینی کرده و فرآیندها را به طور خودکار تنظیم می‌کند. در عین حال، ربات‌های RPA می‌توانند وظایف تکراری مانند ردیابی موجودی یا برنامه‌ریزی نگهداری تجهیزات را انجام دهند و کارایی عملیاتی را در هر سطح تضمین کنند.