RPA กับ AI อัตโนมัติในระบบอุตสาหกรรม: การทำงานอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์กำลังกลายเป็นสิ่งล้าสมัยหรือไม่?

ความเข้าใจเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ (RPA)

RPA หมายถึงการใช้ซอฟต์แวร์บอทเพื่อทำงานซ้ำ ๆ ภายในระบบดิจิทัลโดยอัตโนมัติ โดยเลียนแบบการกระทำของมนุษย์เพื่อกระตุ้นเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบนี้โดดเด่นในการทำงานอัตโนมัติสำหรับกระบวนการที่มีปริมาณมาก มีพื้นฐานจากกฎเกณฑ์ และมีข้อมูลนำเข้าและส่งออกที่มีโครงสร้างและคาดการณ์ได้

การใช้งาน RPA ทั่วไป ได้แก่ การทำงานอัตโนมัติเช่น การชำระบัญชีเจ้าหนี้ การรับพนักงานใหม่ การซิงโครไนซ์ข้อมูลข้ามระบบเก่า และการสร้างรายงาน ข้อได้เปรียบสำคัญของ RPA คือความสามารถในการทำงานข้ามระบบที่ไม่มี API สมัยใหม่ โดยใช้ชั้น UI สำหรับการทำงานอัตโนมัติแทนที่จะต้องการการบูรณาการระบบอย่างลึกซึ้ง อย่างไรก็ตาม RPA ทำงานบนกฎที่เข้มงวดและกำหนดได้แน่นอน ซึ่งหมายความว่ามันมีปัญหากับเวิร์กโฟลว์ที่เปลี่ยนแปลงหรือไม่สามารถคาดการณ์ได้

ระบบอัตโนมัติด้วย AI: แนวทางที่ก้าวหน้ากว่า

ในทางตรงกันข้าม ระบบอัตโนมัติด้วย AI เป็นรูปแบบการทำงานอัตโนมัติที่แตกต่างออกไป แทนที่จะเพียงแค่ทำงานอัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจและการสร้างผลลัพธ์ ระบบ AI ใช้เทคโนโลยีเช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ ระบบเหตุผล เพื่อแปลความหมายข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง และตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

ตัวแทน AI มีความสามารถมากกว่า RPA โดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ สรุปเจตนา และกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด แม้ในสถานการณ์ที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น AI สามารถจัดการกับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย เช่น อีเมล เอกสาร และการสนทนา ทำให้เหมาะสำหรับกระบวนการที่มีการตัดสินใจซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงบ่อย ในขณะที่ RPA ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่มั่นคงและซ้ำซาก ระบบอัตโนมัติด้วย AI เจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมที่ต้องการความเข้าใจบริบทและการปรับตัว

ความแตกต่างหลักระหว่าง RPA และระบบอัตโนมัติด้วย AI

ความแตกต่างหลักระหว่าง RPA และระบบอัตโนมัติด้วย AI อยู่ที่วิธีการตัดสินใจ

• RPA ทำงานอัตโนมัติงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าด้วยความแปรผันน้อย โดยปฏิบัติตามสคริปต์ที่กำหนดไว้แน่นอนสำหรับแต่ละการกระทำ

• ระบบอัตโนมัติด้วย AI ในทางกลับกัน ทำงานอัตโนมัติในการตัดสินใจโดยการวิเคราะห์ข้อมูล กำหนดเจตนา และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง

การเปลี่ยนแปลงนี้หมายความว่า AI เหมาะสมกับกระบวนการที่ซับซ้อนและปรับตัวได้ดีกว่า ในขณะที่ RPA ยังคงมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซ้ำซาก มีโครงสร้าง และอิงกฎเกณฑ์ เมื่อเลือกใช้ระหว่าง RPA และ AI  ลักษณะของงาน มีบทบาทสำคัญในการกำหนดเทคโนโลยีที่เหมาะสม

เมื่อใดควรใช้ RPA หรือระบบอัตโนมัติด้วย AI?

สำหรับองค์กรที่พิจารณาการทำงานอัตโนมัติ การเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้ RPA และเมื่อใดควรนำระบบอัตโนมัติด้วย AI มาใช้เป็นสิ่งสำคัญ ด้านล่างนี้คือพื้นที่หลักที่แต่ละเทคโนโลยีโดดเด่น:

RPA เหมาะสำหรับ:

• งานที่มีโครงสร้างและปริมาณมากโดยมีความแปรผันน้อย (เช่น การป้อนข้อมูล การสร้างรายงาน)

• แอปพลิเคชันที่มีการเปลี่ยนแปลง UI ไม่บ่อย ทำให้เหมาะสำหรับการทำงานอัตโนมัติผ่านชั้น UI

• ระบบเก่าที่ไม่มี API สมัยใหม่ ซึ่งบอท RPA ยังสามารถทำงานอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องบูรณาการระบบอย่างลึกซึ้ง

• สถานการณ์ที่ให้ความสำคัญกับ ความรวดเร็วในการนำไปใช้ และการรบกวนน้อยที่สุดต่อฝ่าย IT

ระบบอัตโนมัติด้วย AI โดดเด่นใน:

• กระบวนการที่มีข้อมูลไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล รูปภาพ เอกสาร และการติดต่อกับลูกค้า

• เวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจซับซ้อนและข้อยกเว้นบ่อยครั้ง ซึ่งกระบวนการมีการพัฒนาไปตามเวลา

• การดำเนินงานที่ต้องปรับตัวและมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า ซึ่งต้องการการตอบสนองแบบไดนามิกและความเข้าใจบริบท

• กระบวนการแบบครบวงจร ที่ระบบ AI จัดการทั้งการประสานงานงานและการตัดสินใจ

วิธีที่ RPA และ AI สามารถเสริมกันได้

แม้ว่า RPA และระบบอัตโนมัติด้วย AI อาจดูเหมือนเป็นเทคโนโลยีที่แข่งขันกัน แต่จริง ๆ แล้วพวกเขาสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้าง กลยุทธ์การทำงานอัตโนมัติที่ชาญฉลาด ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น กรณีการใช้งานในโลกจริงหลายกรณีได้รับประโยชน์จาก แนวทางผสมผสาน ที่รวมจุดแข็งของทั้งสองเทคโนโลยี

ลองนึกถึง AI เป็นสมอง และ RPA เป็นมือ ตัวแทน AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามา กำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และตัดสินใจโดยอัตโนมัติ เมื่อจำเป็นต้องดำเนินการในระบบที่มีการบูรณาการ AI จำกัดหรือไม่มีเลย เช่น ระบบ ERP เก่า หรือระบบ ควบคุมอื่น ๆ บอท RPA สามารถดำเนินการที่จำเป็นได้ เพื่อให้โซ่การทำงานอัตโนมัติยังคงสมบูรณ์

ตัวอย่างเช่น ในการดำเนินงานบริการลูกค้า  ตัวแทน AI สามารถประเมินคำขอของลูกค้า กำหนดการตอบสนองที่เหมาะสม และเริ่มต้นการดำเนินการ บอท  RPA จะติดต่อกับระบบ  CRM เก่า หรือ  ระบบบิลลิ่ง เพื่อดำเนินการตามคำสั่งที่ได้รับอนุมัติ ความร่วมมือนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรักษาการลงทุนใน RPA ในขณะที่ได้รับประโยชน์จากความสามารถอัจฉริยะของ AI

บทสรุป: อนาคตของการทำงานอัตโนมัติในระบบอุตสาหกรรม

เมื่อภูมิทัศน์ของการทำงานอัตโนมัติพัฒนาไปอย่างชัดเจนว่า RPA และ AI ไม่ใช่เทคโนโลยีที่แยกจากกัน แต่ธุรกิจควรมองว่าพวกเขาเป็น ชั้นเสริมซึ่งกันและกัน ที่สามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพและปรับตัวได้มากขึ้น

ในยุคของ AI โครงการ RPA ที่แยกตัวออกมาโดยไม่มีความชาญฉลาดกำลังกลายเป็นสิ่งล้าสมัย อย่างไรก็ตาม ระบบ AI เพียงอย่างเดียวมักประสบปัญหาในการดำเนินการที่ต้องการการบูรณาการระบบอย่างลึกซึ้ง วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือ การทำงานอัตโนมัติอัจฉริยะ ที่ AI จัดการการตัดสินใจและการประสานงานที่ซับซ้อน ในขณะที่ RPA รับประกันการดำเนินการที่เชื่อถือได้ในระบบที่มีความยืดหยุ่นน้อยกว่า

ธุรกิจที่ผสมผสาน AI และ RPA อย่างมีกลยุทธ์จะมีตำแหน่งที่ดีกว่าในการจัดการกับความซับซ้อนของการดำเนินงานอุตสาหกรรมสมัยใหม่ ตั้งแต่ ระบบอัตโนมัติในโรงงาน ไปจนถึง PLC และ DCS ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การใช้งานจริง: การใช้ประโยชน์จากทั้ง AI และ RPA

ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การทำงานอัตโนมัติในอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับ การจัดการห่วงโซ่อุปทาน AI สามารถทำนายแนวโน้มความต้องการโดยอิงจากข้อมูลในอดีต ปัจจัยตลาดภายนอก และข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์ เมื่อมีการตัดสินใจเกี่ยวกับการปรับปรุงสินค้าคงคลัง บอท RPA สามารถสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ อัปเดตระบบ และสร้างรายงาน ทำให้การดำเนินงานราบรื่นทั้งในระดับกลยุทธ์และการปฏิบัติ

สถานการณ์โซลูชัน: สายการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย  PLC อาจได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติด้วย AI ที่ตรวจสอบคุณภาพการผลิต ทำนายความล้มเหลว และปรับกระบวนการโดยอัตโนมัติ ในขณะเดียวกัน  บอท RPA สามารถจัดการงานซ้ำ ๆ เช่น การติดตามสินค้าคงคลังหรือการวางแผนบำรุงรักษาอุปกรณ์ เพื่อให้มั่นใจในประสิทธิภาพการดำเนินงานในทุกระดับ