RPA pret AI automatizāciju rūpnieciskajā automatizācijā: vai robotizētā procesu automatizācija kļūst novecojusi?

Robota procesu automatizācijas (RPA) izpratne

RPA attiecas uz programmatūras robotu izmantošanu, lai automatizētu atkārtotus uzdevumus digitālajās sistēmās, atdarinot cilvēka darbības, lai aktivizētu iepriekš definētas darba plūsmas. Tas izceļas ar spēju automatizēt lielapjoma, noteikumu balstītus procesus ar strukturētiem un paredzamiem datu ievades un izvades datiem.

Biežākās RPA pielietošanas jomas ir tādu uzdevumu automatizēšana kā maksājumu apstrāde, darbinieku uzņemšana, datu sinhronizācija starp vecajām sistēmām un atskaišu ģenerēšana. Viens no būtiskākajiem RPA priekšrocībām ir tā spēja darboties sistēmās, kurās nav modernu API, izmantojot lietotāja saskarnes slāni automatizācijai, nevis prasot dziļu sistēmas integrāciju. Tomēr, RPA darbojas pēc stingriem, deterministiskiem noteikumiem, kas nozīmē, ka tas saskaras ar grūtībām dinamiskās vai neparedzamās darba plūsmās.

AI automatizācija: progresīvāka pieeja

Salīdzinājumā, AI automatizācija ir cita veida automatizācija. Tā vietā, lai vienkārši automatizētu uzdevumus, mākslīgā intelekta automatizācija koncentrējas uz lēmumu pieņemšanu un rezultātu radīšanu. AI sistēmas izmanto tādas tehnoloģijas kā mašīnmācīšanās (ML), dabas valodas apstrāde (NLP) un  loģiskās sistēmas , lai interpretētu nestrukturētus datus, pielāgotos mainīgajiem apstākļiem un pieņemtu autonomus lēmumus.

AI aģenti pārsniedz RPA spējas, analizējot datus reāllaikā, izprotot nodomu un nosakot labāko rīcības virzienu pat neparedzamos scenārijos. Piemēram, AI var apstrādāt dažādus datu formātus, piemēram, e-pastus, dokumentus un sarunas, padarot to ideāli piemērotu dinamiskām, lēmumu pieņemšanā bagātām darba plūsmām. Kamēr RPA labi darbojas stabilās, atkārtotās vidēs, AI automatizācija plaukst vidēs, kur nepieciešama kontekstuāla izpratne un pielāgošanās.

Galvenās atšķirības starp RPA un AI automatizāciju

Galvenā atšķirība starp RPA un AI automatizāciju ir to pieeja lēmumu pieņemšanai.

• RPA automatizē iepriekš definētus uzdevumus ar minimālām variācijām, sekojot deterministiskiem skriptiem katrai darbībai.

• AI automatizācija, savukārt, automatizē lēmumu pieņemšanu, analizējot datus, nosakot nodomu un pielāgojoties mainīgām situācijām.

Šī pāreja nozīmē, ka AI ir labāk piemērots sarežģītiem, adaptīviem procesiem, kamēr RPA joprojām ir ļoti efektīvs uzdevumos, kas ir atkārtoti, strukturēti un noteikumu balstīti. Izvēloties starp RPA un AI, uzdevuma raksturs ir izšķirošs, lai noteiktu piemērotāko tehnoloģiju.

Kad izmantot RPA un kad AI automatizāciju?

Organizācijām, kas apsver automatizāciju, ir svarīgi saprast, kad izmantot RPA un kad ieviest AI automatizāciju. Zemāk ir galvenās jomas, kurās katra tehnoloģija izceļas:

RPA ir ideāls:

• Strukturētiem, lielapjoma uzdevumiem ar minimālām variācijām (piemēram, datu ievade, atskaišu ģenerēšana).

• Lietojumprogrammām ar retām lietotāja saskarnes izmaiņām, kas padara tās piemērotākas automatizācijai, izmantojot UI slāni.

• Vecajām sistēmām bez moderniem API, kur RPA roboti joprojām var automatizēt darba plūsmas bez dziļas integrācijas.

• Situācijām, kur prioritāte ir ātra ieviešana un minimālas IT traucējumi.

AI automatizācija izceļas:

• Procesos ar nestrukturētiem datiem, piemēram, e-pastiem, attēliem, dokumentiem un klientu mijiedarbībām.

• Darba plūsmās, kas ietver sarežģītu lēmumu pieņemšanu un biežas izņēmumu situācijas, kur process laika gaitā attīstās.

• Adaptīvās, klientu vērstās operācijās, kas prasa dinamiskas atbildes un kontekstuālu izpratni.

• Beigu līdz beigu procesi, kur AI sistēma pārvalda gan uzdevumu koordinēšanu, gan lēmumu pieņemšanu.

Kā RPA un AI var papildināt viens otru

Lai gan RPA un AI automatizācija var šķist konkurējošas tehnoloģijas, tās patiesībā var strādāt kopā, radot efektīvāku, inteliģentu automatizācijas stratēģiju. Daudzi reālas pasaules gadījumi gūst labumu no hibrīdas pieejas , kas apvieno abu tehnoloģiju stiprās puses.

Domājiet par AI kā smadzenēm un RPA kā rokām. AI aģenti var analizēt ienākošos datus, noteikt labāko rīcības virzienu un autonomi pieņemt lēmumus. Kad izpilde ir nepieciešama sistēmās ar ierobežotu vai bez AI integrācijas — piemēram, vecajās  ERP sistēmās vai citās  kontroles sistēmās — RPA roboti var veikt nepieciešamās darbības, nodrošinot automatizācijas ķēdes nepārtrauktību.

Piemēram, klientu apkalpošanas darbībā  AI aģents varētu novērtēt klienta pieprasījumu, noteikt atbilstošu atbildi un uzsākt darbību.  RPA robots tad mijiedarbotos ar  veco CRM vai  rēķinu sistēmu, izpildot apstiprināto darbību. Šī sadarbība nodrošina, ka uzņēmumi var saglabāt savas RPA investīcijas, vienlaikus gūstot labumu no AI inteliģentajām spējām.

Nobeigums: automatizācijas nākotne rūpniecības sistēmās

Automatizācijas ainai attīstoties, ir skaidrs, ka RPA un AI nav savstarpēji izslēdzošas tehnoloģijas. Drīzāk uzņēmumiem tās jāuztver kā papildinošas kārtas , kas var darboties kopā, radot efektīvākas un adaptīvākas operācijas.

AI laikmetā atsevišķas RPA iniciatīvas bez jebkādas inteliģences kļūst novecojušas. Tomēr, AI sistēmas vienas pašas bieži saskaras ar grūtībām izpildes uzdevumos, kas prasa dziļu sistēmas integrāciju. Visefektīvākā pieeja ir inteliģenta automatizācija, kur AI pārvalda sarežģītu lēmumu pieņemšanu un koordinēšanu, bet RPA nodrošina uzticamu izpildi sistēmās ar mazāku elastību.

Uzņēmumi, kas stratēģiski apvieno AI un RPA, būs labāk sagatavoti, lai tiktu galā ar mūsdienu rūpniecisko operāciju sarežģītību, sākot no fabriku automatizācijas līdz PLC un DCS sistēmām, vienlaikus veicinot izmaksu samazināšanu un uzlabojot darbības efektivitāti.

Reālas pasaules piemērs: AI un RPA apvienošana

Piemēram, rūpnieciskās automatizācijas scenārijā, kas saistīts ar piegādes ķēdes pārvaldību, AI varētu prognozēt pieprasījuma tendences, balstoties uz vēsturiskajiem datiem, ārējiem tirgus faktoriem un reāllaika ražošanas datiem. Kad tiek pieņemts lēmums par krājumu pielāgošanu, RPA roboti automātiski veiktu pasūtījumus, atjauninātu sistēmu un ģenerētu atskaites — tādējādi optimizējot darbības gan stratēģiskajā, gan izpildes līmenī.

Risinājuma scenārijs:  PLC-vadīta ražošanas līnija varētu gūt labumu no AI automatizācijas, kas uzrauga ražošanas kvalitāti, prognozē kļūmes un autonomi pielāgo procesus. Tajā pašā laikā  RPA roboti varētu veikt atkārtotus uzdevumus, piemēram, krājumu uzskaiti vai iekārtu apkopes grafiku, nodrošinot darbības efektivitāti katrā līmenī.