Hiper-automatizacija i podržavajuće tehnologije

Facebook Facebook

Hiper-automatizacija i podržavajuće tehnologije

iperautomazione e tecnologia

Automatizacija se odnosi na upotrebu tehnologije za olakšavanje ili izvršavanje zadataka koji su izvorno zahtijevali neki oblik ljudske prosudbe ili djelovanja. Pojam "task" ili "zadatak" ne odnosi se samo na aktivnosti u izvedbenom, radnom ili operativnom ambijentu, već uključuje i zadatke u razmišljanju, otkrivanju i dizajniranju samih procesa automatizacije.
Hiper-automatizacija odnosi se na kombinaciju softverskog strojnog učenja i alata za automatizaciju za obavljanje posla. Sklonost korištenju određenih vrsta automatizacije uvelike će ovisiti o IT arhitekturi i poslovnoj praksi u organizaciji.

Hiper-automatizacija je neizbježno stanje do kojeg dolazi tržište u kojem tvrtke moraju brzo identificirati i automatizirati sve moguće poslovne procese, imajući u vidu sljedeće implikacije:

Mijenja se opseg automatizacije.Pozornost seže od automatizacije pojedinih aktivnosti i transakcija temeljenih na statičkim i krutim pravilima, do automatizacije sve veće baze procesa i podataka. Zauzvrat, ove razine automatizacije omogućavaju poboljšana i dinamičnija iskustva te bolje poslovne rezultate.
A loro volta, tali livelli di automazione consentono esperienze migliorate e più dinamiche e migliori risultati di business.

Skup alata koristit će se za upravljanje radom i koordiniranje resursa. Sve više i više organizacija koristit će skupinu razvijajućih tehnologija za podupiranje sve šireg poslovnog okruženja. Alat uključuje automatizaciju aktivnosti i procesa, upravljanje odlukama i namjenski softver koji će sve više uključivati tehnologije automatskog učenja.

Agilnost kao potreban preduvjet. Organizacijama treba sposobnost da prilagode operacije i podržavaju procese kao odgovor na konkurentne prijetnje na tržištu. Buduće stanje hiper-automatizacije može se postići samo hiper-agilnom radnom praksom i alatima.

Da bi se izmislio način na koji zaposlenici donose vrijednost tvrtki potrebno je uključivanje radne snage. Ako zaposlenici nisu uključeni u digitalnu transformaciju svog poslovanja, predodređeno je da onda organizacija dobije samo djelomične koristi. To znači prevladavanje izazova povezanih s poslovnim organizacijama i način na koji tvrtka raspoređuje resurse i integrira vještine svojih partnera i dobavljača.

Ključni komponenti hiper-automatizacije su RPA i iBPMS

Hiper-automatizacija, za ovu vrstu izazova, zahtijeva odabir pravih alata i tehnologija . Jedan od glavnih ciljeva hiper-automatizacije je razumijevanje raspona mehanizama automatizacije, njihovog međusobnog odnosa te način na koji su kombinirani i koordinirani. Ovo je komplicirano jer u ovom trenutku postoji mnogo različitih i komplementarnih tehnologija, uključujući:

Automatizacija robotskih procesa (RPA)
RPA je učinkovit način za povezivanje naslijeđenih sustava koji nemaju API-je s modernijim sustavima. RPA pomiče strukturirane podatke iz sustava A u sustav B i rješava integracijske izazove sa legacy sustavima. Opseg ovih procesa je kratkotrajna aktivnost povezana s kretanjem tih podataka. RPA alati uklanjanjem jednostavnih i ponavljajućih zadataka mogu pomoći kvalificiranim radnicima u njihovom svakodnevnom radu. Dobro definirane skripte za integraciju strukturiraju i manipuliraju podacima, prenoseći ih iz jednog ambijenta u drugi. Budući da se integracija temelji na interakciji s meta-podacima koji pokreću zaslone postojećih aplikacija, ovi su alati općenito pristupačniji korporativnim krajnjim korisnicima.

Suite za inteligentno upravljanje poslovnim procesima (iBPMS)
Za razliku od RPA alata, iBPMS alati upravljaju dugotrajnim procesima. Inteligentni paket za upravljanje poslovnim procesima integrirani je skup tehnologija koji koordiniraju ljude, strojeve i stvari. IBPMS temelji se na procesnim modelima i pravilima za vođenje korisničkog sučelja i upravljanje kontekstom mnogih radnih elemenata temeljenih na tim modelima. Integracija s vanjskim sustavima općenito se postiže solidnim API-jevima. Osim procesa, učinkoviti modeli odlučivanja mogu pojednostaviti okoliš i pružiti prirodnu točku integracije za napredne analize i machine learning. IBPMS softver podržava cijeli životni ciklus poslovnih procesa i odluka: otkrivanje, analiza, dizajn, implementacija, izvršavanje, nadzor i kontinuirana optimizacija. IBPMS omogućuje poslovnim analitičarima i profesionalnim programerima suradnju u iterativnom razvoju i poboljšanju modela procesa i odluka.

Ove se dvije tehnologije kompatibilne i sve se više slažu jedna uz drugu. IBPMS platforme mogu koreografirati složene radne stilove, poput adaptivnog upravljanja slučajevima ili procesa vođenih složenih događaja. To je bitno u kontekstu digitaliziranih procesa koji koordiniraju ponašanje ljudi, procese i "stvari" koje pripadaju Internet of Things. Radno okruženje koje se brzo mijenja u digitaliziranom procesu zahtijeva napredne i upotrebljive analize za inteligentnije orkestriranje poslovnih procesa u virtualnom i fizičkom svijetu.
Ključni element koji treba prepoznati je da tvrtke postaju sve više vođene modelima, a sposobnost upravljanja međusobno povezanom prirodom i kontrola složenih verzija ovih modela vrlo je važna vještina. Kako bi iskoristile sve prednosti hiper-automatizacije, tvrtkama je potrebna globalna vizija njihovih funkcionalnih i procesnih silosa. Razvoj sve sofisticiranijih modela sličan je razvoju digitalnog blizanca organizacije (DTO).

Digitalni blizanac/Digital Twin

DTO (Digital Twin od organizacije) prikazuje međuovisnost između funkcija, procesa i KPI-ova. DTO je dinamični skup softverskih modela dijela organizacije. Temelji se na operativnim i / ili drugim podacima kako bi se razumjelo i pružilo kontinuirano informiranje o tome kako organizacija provodi svoj poslovni model koji je izravno povezan s trenutnim stanjem i raspoređenim resursima. DTO reagira na promjene u načinu isporuke očekivane vrijednosti za kupca.
DTO prikuplja podatke iz radne okoline i na taj način omogućuje konstantne informacije o aktivnostima procesa. DTO pruža kontekstualni okvir za poslovne procese i modele donošenja odluka. Pomaže u otkrivanju gdje se korporativna vrijednost povezuje s različitim dijelovima organizacije i kako njezini poslovni procesi utječu na stvaranje vrijednosti. Kao takav, DTO postaje važan element za hiper- automatizaciju. DTO omogućava korisnicima da modeliraju i istražuju scenarije, da ih odaberu i učine stvarnim u fizičkom svijetu.

Machine Learning i NLP - raspon mogućnosti hiper-automacije

Tehnike umjetne inteligencije u različitim oblicima, uključujući strojno učenje i obradu prirodnog jezika (NLP), brzo su proširile mogućnosti hiper-automacije. Sposobnost brze interpretacije ljudskog jezika tijekom izvođenja, prepoznavanja obrazaca u dokumentima ili podacima i / ili dinamičke optimizacije poslovnih rezultata značajno mijenja raspon mogućnosti automatizacije. U stvari, u kombinaciji s alatima povezanim s RPA i iBPMS-om, oni počinju praviti razliku u mnogim sektorima i omogućuju automatizaciju onoga što se nekada smatralo isključivom domenom radnika znanja. No umjesto da zamijene te radnike, tehnologije umjetne inteligencije prvenstveno povećavaju njihovu sposobnost pružanja vrijednosti. AI tehnologije posebno imaju:

Značajke funkcionalnosti strojnog vida poboljšane su u većini RPA alata. Strojno učenje je omogućilo važan korak naprijed u RPA-u kroz vrstu umjetnog vida. Na primjer, može prepoznati tipku "Pošalji" i virtualno je pritisnuti, bez obzira na to gdje se može pojaviti na zaslonu. Ovo je prošireno za prepoznavanje cijelog teksta na zaslonu (baš kao i optičko prepoznavanje znakova). Korak dalje, pojavljuju se alati koji mogu odvojiti oznake na slici od dinamički naseljenih tekstualnih polja. Ova inovacija stoga omogućava RPA alatu da stupa u interakciju sa sučeljima koja se temelje na slikama kao da su izravno dostupne aplikacije.

Optimizirane KPI tvrtke. Alat iBPMS ili RPA može lako dozvati model strojnog učenja ili NLP funkcionalnosti izravno iz kratkoročnih aktivnosti ili iz dugoročnog poslovnog procesa. Sve više se strojno učenje i NLP izravno uključuju u iBPMS alate s unaprijed integriranom funkcionalnošću koji olakšavaju obavljanje postupaka znanosti podataka (plug-and-play machine learning) ili pozivanje vanjskih usluga od mega cloud distributera kao što su Amazon, Google, IBM i Microsoft.

Pojavili su se u mnogo tehnologija podrške.To uključuje napredni OCR i inteligentno prepoznavanje znakova (ICR) za tumačenje kaligrafije. NLP omogućuje sve veću automatizaciju samoposluživanja jer korisnici izravno komuniciraju s chatbotovima i virtualnim osobnim pomoćnicima.

Automatizirali su identifikaciju procesa. Strojno učenje omogućava otkrivanje radnih praksi i njihovih različitih varijacija na samom radnom mjestu. Alati za task mining, koji se ponekad nazivaju i " process discovery ", pomažu organizacijama da iscrpno pregledaju tokove aktivnosti kako bi dobili mikro pregled faza ili aktivnosti koje bi mogao automatizirati RPA ili iBPMS.

 

Dodatak strojnog učenja i NLP alatima RPA i iBPMS nudi priliku za industrijalizaciju digitalnog iskustva korisnika i zaposlenika, povezujući ove interakcije izravno s automatiziranim back-office operacijama. Nadalje, sve to omogućuje kontekstualan pristup, prilagodljiv situaciji u kojoj su cjelina i redoslijed interakcija između sudionika jedinstveno koreografirani na temelju ciljeva tvrtke, njenih partnera, kupaca te operativna inteligencija koja se kontinuirano ažurira u stvarnom vremenu.
IBPMS može proaktivno prilagoditi interakcije u velikoj mjeri, istovremeno podržavajući brzu transformaciju i / ili poboljšavajući iskustva kupaca i zaposlenika. Osim toga, umjetna inteligencija podržava iBPMS alate u automatizaciji i orkestraciji poslovnih procesa koji se modeliraju tijekom izvršavanja. Ovi se procesi mogu smatrati adaptivnim i inteligentnim, jer je prikladno svaki put odabrati najbolju sljedeću radnju, umjesto da slijede isti niz ponavljajućih postupaka.

 

Izvor: Gartner-a 

Facebook Facebook