RPA kontra automatyzacja AI w automatyce przemysłowej: Czy robotyczna automatyzacja procesów staje się przestarzała?

Zrozumienie Robotic Process Automation (RPA)

RPA odnosi się do wykorzystania botów programowych do automatyzacji powtarzalnych zadań w systemach cyfrowych, naśladując działania człowieka w celu uruchomienia zdefiniowanych wcześniej procesów. Doskonale sprawdza się w automatyzacji procesów o dużej liczbie powtórzeń, opartych na regułach, z uporządkowanymi i przewidywalnymi danymi wejściowymi i wyjściowymi.

Typowe zastosowania RPA obejmują automatyzację zadań takich jak rozliczenia zobowiązań, wdrażanie pracowników, synchronizacja danych między systemami dziedziczonymi oraz generowanie raportów. Jedną z istotnych zalet RPA jest jego zdolność do pracy w systemach pozbawionych nowoczesnych API, wykorzystując warstwę interfejsu użytkownika do automatyzacji zamiast wymagać głębokiej integracji systemowej. Jednakże, RPA działa na sztywnych, deterministycznych regułach, co oznacza, że ma trudności z dynamicznymi lub nieprzewidywalnymi procesami.

Automatyzacja AI: Bardziej zaawansowane podejście

W przeciwieństwie do tego, automatyzacja AI reprezentuje inny rodzaj automatyzacji. Zamiast jedynie automatyzować zadania, automatyzacja oparta na AI koncentruje się na podejmowaniu decyzji i generowaniu wyników. Systemy AI wykorzystują technologie takie jak uczenie maszynowe (ML), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz systemy rozumowania do interpretacji nieustrukturyzowanych danych, adaptacji do zmieniających się warunków oraz podejmowania autonomicznych decyzji.

Agenci AI wykraczają poza możliwości RPA, analizując dane w czasie rzeczywistym, wyciągając intencje i określając najlepszy sposób działania, nawet w obliczu nieprzewidywalnych scenariuszy. Na przykład AI może zarządzać różnorodnymi formatami danych, takimi jak e-maile, dokumenty i rozmowy, co czyni ją idealną do dynamicznych procesów wymagających podejmowania decyzji. Podczas gdy RPA sprawdza się w stabilnych, powtarzalnych środowiskach, automatyzacja AI rozwija się w środowiskach wymagających zrozumienia kontekstu i adaptacji.

Kluczowe różnice między RPA a automatyzacją AI

Główna różnica między RPA a automatyzacją AI polega na podejściu do podejmowania decyzji.

• RPA automatyzuje zdefiniowane wcześniej zadania z minimalnymi odchyleniami, podążając za deterministycznymi skryptami dla każdej akcji.

• Automatyzacja AI, z kolei, automatyzuje podejmowanie decyzji poprzez analizę danych, określanie intencji i adaptację do zmieniających się sytuacji.

Ta zmiana oznacza, że AI jest lepiej dostosowana do złożonych, adaptacyjnych procesów, podczas gdy RPA pozostaje bardzo skuteczne w zadaniach powtarzalnych, uporządkowanych i opartych na regułach. Przy wyborze między RPA a AI charakter zadania odgrywa kluczową rolę w doborze odpowiedniej technologii.

Kiedy stosować RPA, a kiedy automatyzację AI?

Dla organizacji rozważających automatyzację kluczowe jest zrozumienie, kiedy używać RPA, a kiedy wdrażać automatyzację AI. Poniżej przedstawiono główne obszary, w których każda z technologii się wyróżnia:

RPA jest idealne do:

• Uporządkowanych, dużych wolumenów zadań z minimalnymi odchyleniami (np. wprowadzanie danych, generowanie raportów).

• Zastosowań z rzadkimi zmianami w interfejsie użytkownika, co czyni je bardziej odpowiednimi do automatyzacji przez warstwę UI.

• Systemów dziedziczonych bez nowoczesnych API, gdzie boty RPA mogą nadal automatyzować procesy bez głębokiej integracji.

• Sytuacji, które priorytetowo traktują szybkość wdrożenia i minimalne zakłócenia IT.

Automatyzacja AI wyróżnia się w:

• Procesach z nieustrukturyzowanymi danymi, takimi jak e-maile, obrazy, dokumenty i interakcje z klientami.

• Przepływach pracy obejmujących złożone podejmowanie decyzji i częste wyjątki, gdzie proces ewoluuje w czasie.

• Adaptacyjnych operacjach skierowanych do klienta, wymagających dynamicznych reakcji i świadomości kontekstu.

• Procesach end-to-end, gdzie system AI zarządza zarówno orkiestracją zadań, jak i podejmowaniem decyzji.

Jak RPA i AI mogą się uzupełniać

Chociaż RPA i automatyzacja AI mogą wydawać się konkurencyjnymi technologiami, w rzeczywistości mogą współpracować, tworząc bardziej efektywną, inteligentną strategię automatyzacji. Wiele rzeczywistych zastosowań korzysta z podejścia hybrydowego łączącego zalety obu technologii.

Można pomyśleć o AI jako o mózgu i RPA jako o rękach. Agenci AI mogą analizować nadchodzące dane, określać najlepszy sposób działania i podejmować decyzje autonomicznie. Gdy potrzebna jest realizacja w systemach o ograniczonej lub braku integracji AI — takich jak dziedziczone systemy ERP lub inne systemy sterowania— boty RPA mogą wykonać wymagane działania, zapewniając ciągłość łańcucha automatyzacji.

Na przykład w operacji obsługi klienta agent AI mógłby ocenić prośbę klienta, określić odpowiednią odpowiedź i zainicjować działanie. Następnie bot RPA interagowałby z dziedziczonym CRM lub systemem rozliczeniowym, wykonując zatwierdzone działanie. Ta współpraca pozwala firmom zachować inwestycje w RPA, jednocześnie korzystając z inteligentnych możliwości AI.

Podsumowanie: Przyszłość automatyzacji w systemach przemysłowych

W miarę rozwoju krajobrazu automatyzacji jasne jest, że RPA i AI nie są technologiami wykluczającymi się nawzajem. Wręcz przeciwnie, firmy powinny postrzegać je jako warstwy uzupełniające się mogące współdziałać, tworząc bardziej efektywne i adaptacyjne operacje.

W erze AI samodzielne inicjatywy RPA bez inteligencji stają się przestarzałe. Jednakże, systemy AI same często mają trudności z zadaniami wykonawczymi wymagającymi głębokiej integracji systemowej. Najskuteczniejsze podejście to inteligentna automatyzacja, gdzie AI zajmuje się złożonym podejmowaniem decyzji i orkiestracją, a RPA zapewnia niezawodne wykonanie w systemach o mniejszej elastyczności.

Firmy, które strategicznie łączą AI i RPA, będą lepiej przygotowane do radzenia sobie ze złożonością nowoczesnych operacji przemysłowych, od automatyzacji fabryk po PLC i DCS systemy, jednocześnie osiągając redukcję kosztów i poprawę efektywności operacyjnej.

Praktyczne zastosowanie: Wykorzystanie zarówno AI, jak i RPA

Na przykład w scenariuszu automatyzacji przemysłowej obejmującym zarządzanie łańcuchem dostaw, AI mogłaby przewidywać trendy popytu na podstawie danych historycznych, czynników rynkowych i danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Po podjęciu decyzji o dostosowaniu zapasów, boty RPA mogłyby automatycznie składać zamówienia, aktualizować system i generować raporty — usprawniając operacje zarówno na poziomie strategicznym, jak i wykonawczym.

Scenariusz rozwiązania: Linia produkcyjna sterowana przez PLC mogłaby skorzystać z automatyzacji AI, która monitoruje jakość produkcji, przewiduje awarie i autonomicznie dostosowuje procesy. Jednocześnie boty RPA mogą zajmować się powtarzalnymi zadaniami, takimi jak śledzenie zapasów czy harmonogramowanie konserwacji sprzętu, zapewniając efektywność operacyjną na każdym poziomie.