RPA против ИИ-автоматизации в промышленной автоматизации: становится ли роботизированная автоматизация процессов устаревшей?

Понимание роботизированной автоматизации процессов (RPA)

RPA означает использование программных ботов для автоматизации повторяющихся задач в цифровых системах, имитируя действия человека для запуска заранее определённых рабочих процессов. Она отлично подходит для автоматизации процессов с большим объёмом, основанных на правилах, с структурированными и предсказуемыми входными и выходными данными.

Распространённые применения RPA включают автоматизацию таких задач, как расчёты с поставщиками, адаптация новых сотрудников, синхронизация данных между устаревшими системами и генерация отчётов. Одним из значительных преимуществ RPA является её способность работать с системами, не имеющими современных API, используя для автоматизации слой пользовательского интерфейса вместо глубокой интеграции с системой. Однако, RPA работает на основе жёстких, детерминированных правил, что означает, что она испытывает трудности с динамичными или непредсказуемыми рабочими процессами.

Автоматизация с ИИ: более продвинутый подход

В отличие от этого, автоматизация с использованием ИИ представляет собой иной тип автоматизации. Вместо простой автоматизации задач, автоматизация на базе ИИ сосредоточена на принятии решений и генерации результатов. Системы ИИ используют такие технологии, как машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP) и системы рассуждений для интерпретации неструктурированных данных, адаптации к меняющимся условиям и автономного принятия решений.

Агенты ИИ превосходят возможности RPA, анализируя данные в реальном времени, определяя намерения и выбирая наилучший курс действий, даже сталкиваясь с непредсказуемыми сценариями. Например, ИИ может обрабатывать разнообразные форматы данных, такие как электронные письма, документы и разговоры, что делает его идеальным для динамичных процессов с большим количеством решений. В то время как RPA хорошо работает в стабильных, повторяющихся условиях, автоматизация с ИИ преуспевает в средах, требующих контекстного понимания и адаптации.

Ключевые различия между RPA и автоматизацией с ИИ

Основное различие между RPA и автоматизацией с ИИ заключается в их подходе к принятию решений.

• RPA автоматизирует заранее определённые задачи с минимальными вариациями, следуя детерминированным сценариям для каждого действия.

• Автоматизация с ИИ, напротив, автоматизирует принятие решений, анализируя данные, определяя намерения и адаптируясь к меняющимся ситуациям.

Этот сдвиг означает, что ИИ лучше подходит для сложных, адаптивных процессов, в то время как RPA остаётся высокоэффективной для задач, которые повторяются, структурированы и основаны на правилах. При выборе между RPA и ИИ характер задачи играет решающую роль в определении подходящей технологии.

Когда использовать RPA и когда автоматизацию с ИИ?

Для организаций, рассматривающих автоматизацию, важно понимать, когда использовать RPA, а когда внедрять автоматизацию с ИИ. Ниже приведены основные области, в которых каждая технология проявляет себя лучше всего:

RPA идеальна для:

• Структурированных, объёмных задач с минимальными вариациями (например, ввод данных, генерация отчётов).

• Приложений с редкими изменениями пользовательского интерфейса, что делает их более подходящими для автоматизации через слой UI.

• Устаревших систем без современных API, где боты RPA могут автоматизировать рабочие процессы без глубокой интеграции.

• Сценариев, где приоритетом являются скорость внедрения и минимальные нарушения работы IT.

Автоматизация с ИИ превосходит в:

• Процессах с неструктурированными данными, такими как электронные письма, изображения, документы и взаимодействия с клиентами.

• Рабочих процессах, включающих сложное принятие решений и частые исключения, где процесс развивается со временем.

• Адаптивных операциях, ориентированных на клиента, требующих динамичных ответов и контекстного понимания.

• Полных процессах, где система ИИ управляет как оркестрацией задач, так и принятием решений.

Как RPA и ИИ могут дополнять друг друга

Хотя RPA и автоматизация с ИИ могут казаться конкурирующими технологиями, на самом деле они могут работать вместе, создавая более эффективную, интеллектуальную стратегию автоматизации. Многие реальные сценарии выигрывают от гибридного подхода , который объединяет сильные стороны обеих технологий.

Можно представить ИИ как мозг и RPA как руки. Агенты ИИ могут анализировать входящие данные, определять наилучший курс действий и принимать решения автономно. Когда требуется выполнение действий в системах с ограниченной или отсутствующей интеграцией ИИ — таких как устаревшие ERP-системы или другие системы управления — боты RPA могут выполнять необходимые действия, обеспечивая целостность цепочки автоматизации.

Например, в службе поддержки клиентов агент ИИ может оценить запрос клиента, определить соответствующий ответ и инициировать действие. Затем бот RPA взаимодействует с устаревшей CRM-системой или системой выставления счетов, выполняя одобренное действие. Такое сотрудничество позволяет компаниям сохранять инвестиции в RPA, одновременно используя интеллектуальные возможности ИИ.

Заключение: будущее автоматизации в промышленных системах

По мере развития ландшафта автоматизации становится очевидно, что RPA и ИИ — это не взаимоисключающие технологии. Скорее, бизнес должен рассматривать их как взаимодополняющие уровни , которые могут работать вместе для создания более эффективных и адаптивных операций.

В эпоху ИИ отдельные инициативы RPA без какого-либо интеллекта устаревают. Однако, сами по себе системы ИИ часто испытывают трудности с задачами исполнения, требующими глубокой интеграции с системой. Наиболее эффективным подходом является интеллектуальная автоматизация, где ИИ отвечает за сложное принятие решений и оркестрацию, а RPA обеспечивает надёжное выполнение в системах с меньшей гибкостью.

Компании, которые стратегически объединяют ИИ и RPA, будут лучше подготовлены к решению сложностей современных промышленных операций — от автоматизации заводов до ПЛК и систем DCS , одновременно снижая затраты и повышая операционную эффективность.

Практическое применение: использование ИИ и RPA вместе

Например, в сценарии промышленной автоматизации, связанном с управлением цепочками поставок, ИИ может прогнозировать тенденции спроса на основе исторических данных, внешних рыночных факторов и данных о производстве в реальном времени. После принятия решения об изменениях в запасах боты RPA могут автоматически размещать заказы, обновлять систему и генерировать отчёты — тем самым оптимизируя операции как на стратегическом, так и на исполнительном уровне.

Сценарий решения: производственная линия, управляемая ПЛК, может получить выгоду от автоматизации с ИИ, которая контролирует качество производства, прогнозирует сбои и автономно корректирует процессы. В то же время боты RPA могут выполнять повторяющиеся задачи, такие как учёт запасов или планирование технического обслуживания оборудования, обеспечивая эффективность работы на всех уровнях.