RPA naspram AI automatizacije u industrijskoj automatizaciji: Postaje li robotska automatizacija procesa zastarjela?

Razumijevanje robotske automatizacije procesa (RPA)

RPA se odnosi na korištenje softverskih botova za automatizaciju ponavljajućih zadataka unutar digitalnih sustava, oponašajući ljudske radnje kako bi pokrenuli unaprijed definirane radne tokove. Izvrsna je u automatizaciji procesa s velikim volumenom, temeljenih na pravilima, s strukturiranim i predvidivim ulazima i izlazima podataka.

Uobičajene primjene RPA uključuju automatizaciju zadataka poput plaćanja računa, uvođenja zaposlenika, sinkronizacije podataka između naslijeđenih sustava i generiranja izvještaja. Jedna od značajnih prednosti RPA je njezina sposobnost rada preko sustava koji nemaju moderne API-je, koristeći sloj korisničkog sučelja za automatizaciju umjesto zahtjeva za dubokom integracijom sustava. Međutim, RPA radi na krutim, determinističkim pravilima, što znači da ima poteškoća s dinamičnim ili nepredvidivim radnim tokovima.

AI automatizacija: Napredniji pristup

Suprotno tome, AI automatizacija predstavlja drugačiju vrstu automatizacije. Umjesto da samo automatizira zadatke, automatizacija pokretana umjetnom inteligencijom fokusira se na donošenje odluka i generiranje rezultata. AI sustavi koriste tehnologije poput strojno učenje (ML), obrada prirodnog jezika (NLP) i  sustavi rezoniranja za interpretaciju nestrukturiranih podataka, prilagodbu promjenjivim uvjetima i autonomno donošenje odluka.

AI agenti nadilaze mogućnosti RPA analizirajući podatke u stvarnom vremenu, zaključujući namjere i određujući najbolji tijek djelovanja, čak i suočeni s nepredvidivim scenarijima. Na primjer, AI može upravljati različitim formatima podataka, poput e-pošte, dokumenata i razgovora, što ga čini idealnim za dinamične procese s puno donošenja odluka. Dok RPA dobro funkcionira u stabilnim, ponavljajućim okruženjima, AI automatizacija uspijeva u okruženjima koja zahtijevaju kontekstualno razumijevanje i prilagodbu.

Ključne razlike između RPA i AI automatizacije

Glavna razlika između RPA i AI automatizacije leži u njihovom pristupu donošenju odluka.

• RPA automatizira unaprijed definirane zadatke s minimalnim varijacijama, slijedeći determinističke skripte za svaku radnju.

• AI automatizacija, s druge strane, automatizira donošenje odluka analizom podataka, određivanjem namjere i prilagodbom promjenjivim situacijama.

Ova promjena znači da je AI prikladniji za složene, adaptivne procese, dok RPA ostaje vrlo učinkovit za zadatke koji su ponavljajući, strukturirani i temeljeni na pravilima. Pri odabiru između RPA i AI, priroda zadatka igra ključnu ulogu u određivanju odgovarajuće tehnologije.

Kada koristiti RPA, a kada AI automatizaciju?

Za organizacije koje razmatraju automatizaciju, ključno je razumjeti kada koristiti RPA, a kada implementirati AI automatizaciju. U nastavku su osnovna područja u kojima svaka tehnologija briljira:

RPA je idealan za:

• Strukturirane zadatke velikog volumena s minimalnim varijacijama (npr. unos podataka, generiranje izvještaja).

• Primjene s rijetkim promjenama korisničkog sučelja, što ih čini pogodnijima za automatizaciju putem sloja korisničkog sučelja.

• Naslijeđene sustave bez modernih API-ja, gdje RPA botovi i dalje mogu automatizirati radne tokove bez duboke integracije.

• Scenarije koji prioritet daju brzini implementacije i minimalnim IT poremećajima.

AI automatizacija izvrsna je u:

• Procesima s nestrukturiranim podacima, poput e-pošte, slika, dokumenata i interakcija s korisnicima.

• Radnim tokovima koji uključuju složeno donošenje odluka i česte iznimke, gdje se proces razvija tijekom vremena.

• Adaptivnim, korisnički orijentiranim operacijama koje zahtijevaju dinamične odgovore i kontekstualnu svijest.

• End-to-end procesima, gdje AI sustav upravlja i orkestracijom zadataka i donošenjem odluka.

Kako se RPA i AI mogu nadopunjavati

Iako se RPA i AI automatizacija mogu činiti kao konkurentske tehnologije, one zapravo mogu surađivati kako bi stvorile učinkovitiju, inteligentnu strategiju automatizacije. Mnogi stvarni slučajevi koriste hibridni pristup koji kombinira snage obje tehnologije.

Možete zamisliti AI kao mozak i RPA kao ruke. AI agenti mogu analizirati dolazne podatke, odrediti najbolji tijek djelovanja i autonomno donositi odluke. Kada je potrebna izvedba u sustavima s ograničenom ili bez AI integracije—kao što su naslijeđeni  ERP sustavi ili drugi  kontrolni sustavi—RPA botovi mogu izvršavati potrebne radnje, osiguravajući da lanac automatizacije ostane netaknut.

Na primjer, u operaciji korisničke službe,  AI agent može procijeniti zahtjev korisnika, odrediti odgovarajući odgovor i pokrenuti akciju.  RPA bot zatim bi komunicirao s  naslijeđenim CRM-om ili  računovodstvenim sustavom, izvršavajući odobrenu radnju. Ova suradnja osigurava da tvrtke mogu sačuvati svoja RPA ulaganja dok istovremeno koriste inteligentne mogućnosti AI-ja.

Zaključak: Budućnost automatizacije u industrijskim sustavima

Kako se krajolik automatizacije razvija, jasno je da RPA i AI nisu međusobno isključive tehnologije. Umjesto toga, tvrtke bi ih trebale gledati kao komplementarne slojeve koji mogu zajedno raditi na stvaranju učinkovitijih, prilagodljivijih operacija.

U doba AI-ja, samostalne RPA inicijative bez ikakve inteligencije postaju zastarjele. Međutim, AI sustavi sami često imaju poteškoća s izvršnim zadacima koji zahtijevaju duboku integraciju sustava. Najefikasniji pristup je inteligentna automatizacija, gdje AI upravlja složenim donošenjem odluka i orkestracijom, a RPA osigurava pouzdanu izvedbu u sustavima s manjom fleksibilnošću.

Tvrtke koje strateški kombiniraju AI i RPA bit će bolje pozicionirane za upravljanje složenostima modernih industrijskih operacija, od automatizacije tvornica do PLC-ova i DCS sustava, istovremeno potičući smanjenje troškova i poboljšanje operativne učinkovitosti.

Primjena u stvarnom svijetu: Korištenje i AI i RPA

Na primjer, u scenariju industrijske automatizacije koji uključuje upravljanje lancem opskrbe, AI bi mogao predvidjeti trendove potražnje na temelju povijesnih podataka, vanjskih tržišnih čimbenika i ulaza u proizvodnju u stvarnom vremenu. Nakon donošenja odluke o prilagodbama zaliha, RPA botovi bi automatski naručivali, ažurirali sustav i generirali izvještaje—time pojednostavljujući operacije na strateškoj i izvršnoj razini.

Scenarij rješenja: Proizvodna linija vođena  PLC-om mogla bi imati koristi od AI automatizacije koja prati kvalitetu proizvodnje, predviđa kvarove i autonomno prilagođava procese. Istovremeno,  RPA botovi mogu se baviti ponavljajućim zadacima poput praćenja zaliha ili rasporeda održavanja opreme, osiguravajući operativnu učinkovitost na svakoj razini.