초 자동화는 로봇 공학, 인공 지능, 기계 학습과 같은 첨단 기술이 현재 자동화 된 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만들고 인간을 강화하는 데 사용되는 혼합 기술을 말합니다. 여기에는 자동화 할 수있는 다양한 도구, 특히 분석, 발견, 설계, 측정, 모니터링 및 재평가를 포함한 자동화의보다 정교한 측면이 포함됩니다.

올바르게 작동하려면 사용되는 도구가 서로 작동하고 통신하도록 설계되어야합니다. 이상적으로 초 자동화는 기술적으로 진보 된 도구를 결합하고 새로운 작업 방식을 만드는 데 사용됩니다.

초자동화 도구의 설계에서는 전략적 목표에 따라 자동화가 필요한 프로세스의 우선순위를 정하고 목표를 정해야 합니다. 예를 들어, 특정 품목의 생산량을 늘리거나 품질 관리를 개선하는 것이 목표일 수 있습니다. 초자동화를 통해, 가치가 낮은 작업 기계 학습과 자동화 도구를 혼합하여 수행할 수 있습니다. 올바른 설계를 통해 생산이 자동으로 이루어지며 사람의 개입을 최소화하면서 효율적으로 운영될 수 있습니다. 초자동화를 통해 작업하는 인간은 데이터를 사용하여 빠르고 효율적인 의사 결정을 위한 통찰력을 얻는 유연하고 민첩한 작업 공간을 만들 수 있습니다.

초 자동화는 쉽게 들릴 수 있지만 실행은 어렵고 복잡 할 수 있습니다. 초 자동화에는 지능적인 계획이 필요합니다. 관련된 다양한 기술이 있으며, 서로 호환되고 통신 할 수 있어야합니다. 다른 시스템 및 직원과 원활하게 통신 할 수있는 사용하기 쉬운 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 확장 가능하고 "플러그 앤 플레이"솔루션을 제공하는 연구 소프트웨어 도구는 매우 유용 할 수 있습니다. 다른 소스에서 가져온 데이터를 받아들이고 API를 사용하여 기존 소프트웨어와 통신 할 수있는 도구도 유용합니다. 혼동을 최소화하기 위해 "AI"라는 용어가 다음의 세분화를 참조 할 수 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 인공 지능, 기계 학습, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성에서 텍스트로 변환 등.

기계 학습
및 RPA

초 자동화의 한 측면은 로봇 식 공정 자동화 (RPA). 로봇공학은 1960년대부터 특히 제조업 분야에서 인기를 끌기 시작했습니다. 초자동화는 지능형 비즈니스 관리 소프트웨어와 인공 지능을 결합하여 경쟁력이 뛰어나고 비용 효율적인 제조 프로세스를 만듭니다. 로봇은 규칙 기반 프로세스에 따라 낮은 수준의 반복적인 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 일련의 반복적인 단계를 수행하여 제품을 만들도록 로봇을 프로그래밍할 수 있습니다.

기계 학습 초자동화와 병합되는 AI의 하위 부문입니다. 머신러닝은 패턴을 식별하고 이를 통해 학습할 수 있는 시스템을 말합니다. 일반적으로 패턴 인식을 사용하여 다음 작업을 결정하므로 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 시스템의 알고리즘은 먼저 교육 데이터를 통해 교육을 받은 후 생산에 대해 더 자세히 학습하기 위한 모델을 생성합니다.

초자동화는 기계 학습을 사용하여 특정 절차를 자동으로 따르므로 오류를 줄이는 동시에 사람의 시간과 비용을 절약합니다. FedEx 및 Amazon과 같은 회사는 자동화를 철저히 수용했습니다. 그들은 고객 경험을 개선하고 관리 관련 작업을 수행하기 위해 초자동화를 사용했습니다.

다른 AI
초 자동화에 사용되는 기술

자동화는 로봇 팔을 사용하여 작업을 더 빠르고 더 적은 오류로 수행하는 것으로 설명할 수 있습니다. 이에 비해 초자동화는 로봇을 사용하는 것으로 설명할 수 있습니다. 뇌 더 스마트한 방식으로 작업을 수행합니다. 이러한 추가된 지능 계층에는 다양한 종류의 AI 기술이 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 기술을 자동화 소프트웨어와 결합하면 유연성이 향상될 가능성이 극적으로 향상됩니다.

시스템과 잘 작동하는 기술과 도구를 찾는 것은 초자동화의 성공에 매우 중요합니다. 불행하게도 많은 자동화 플랫폼에서는 사용자가 코드를 읽고 작성해야 합니다. 보다 사용자 친화적인 도구와 플랫폼을 선택하면 비즈니스에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 초자동화에 사용되는 일부 AI 기술 목록은 다음과 같습니다.

• 컴퓨터 시각 인식: 이것은 다음을 위해 사용될 수 있습니다 시각 정보 분석, 소셜 미디어의 얼굴에서 사물의 화학적 구성에 이르기까지 다양합니다.
• 음성 인식: 이 AI의 세분화 실시간으로 통신 할 수 있으며 악센트, 언어 및 어조와 같은 다양한 매개 변수를 측정 할 수 있습니다.
• 자연어 처리 : NLP 간단히 말해서, 이 기술은 일반적으로 인간의 언어를 사용하여 컴퓨터와 인간 간의 통신을 처리하는 소프트웨어를 설명합니다.
• 생물 정보학 : 이것은 사용 정보 기술 생물학적 문제를 이해하기위한 방법과 소프트웨어를 개발합니다.
• 해석학: RPA와 결합하면 지능의 촉매제가 될 수 있습니다. 분석은 구조화 된 콘텐츠와 구조화되지 않은 콘텐츠 (채팅 기록, 음성 파일, 이메일, 이미지 및 비디오) 모두에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 또한 사기를 발견하는 데 사용할 수도 있습니다.
• 사례 관리 : Appian은 사람, 데이터, 프로세스 및 콘텐츠 간의 상호 작용을 매핑하는 소프트웨어를 제공합니다. 그래픽 디자인 형식을 사용하여 관계를 연결하고 관계의 시각적 이미지를 제공합니다.
• 광학 문자 인식: 이 이미지 변환 로봇 / AI가 읽을 수있는 텍스트에
• 디지털 트윈: 디지털 모델 조직의 물리적 자산 및 장비의. 예측 목적 및 개념 증명 모델에 사용할 수 있습니다.

고객 사례

STL데이터 네트워크 혁신 기업인 은 원래 설계 기능보다 최대 XNUMX배 더 큰 성장을 처리해야 하는 과제에 직면했습니다. 고객이 더 빠른 속도로 더 많은 데이터를 요구함에 따라 STL은 기하급수적으로 확장하고 성장 문제를 해결하기 위해 Agile 철학을 통합하기로 결정했습니다. 목표는 인력을 늘리지 않고도 생산량과 효율성을 높이는 것이었습니다. 더 빠르고 오류 없는 프로세스가 확장의 필수 요소가 되었습니다.

UiPath 자동화 된 인보이스 프로세스를 포함하고 STL이 비즈니스 혁신에 변화를 가져 오는 데 도움이되는 RPA 솔루션을 제공했습니다.

MAS 홀딩스 99,000명이 넘는 직원을 보유한 남아시아 최고의 섬유 및 의류 제조업체입니다. 포괄적인 연구 조사 후에 그들은 로봇 프로세스 자동화를 채택하기로 결정했습니다. MAS Holdings 제조 프로세스에는 상당한 양의 수동 개입이 필요했습니다. 그들은 사용할 수 있었다 UiPath "봇" 제조 수정을 하고 인건비를 13,000~14,000일의 노동력으로 절감합니다.

MAS Holdings의 CIO인 Jayantha Peiris는 다음과 같이 말했습니다.

“우리는 고객 관리, 조달, 재무 전반에 걸쳐 거대한 프런트엔드 프로세스와 핵심 프로세스를 보유하고 있습니다. 우리가 예상한 성장을 위해서는 생산성, 효율성, 비용 절감을 중심으로 향상된 비즈니스 성과를 달성해야 했습니다. 이는 이러한 프로세스를 자동화하지 않으면 불가능한 결과입니다. 우리는 RPA가 진정한 영향력을 발휘하려면 디지털 혁신 의제의 기반을 형성해야 한다는 것을 알고 있었습니다.”

초자동화의 이점

초 자동화는 조직을보다 효율적으로 만드는 방법을 제공합니다. 가트너 에서는 2024년까지 조직이 초자동화 기술과 재설계된 운영 프로세스를 결합하여 운영 비용을 최대 30%까지 낮출 것이라고 예측합니다. 초자동화는 다음을 통해 비즈니스 성장을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 정밀하게 보정 된 기계로 인적 오류 위험 최소화
• 생산성 향상 및 생산성 향상
• 프로세스 마이닝 및 검색 도구의 분석을 사용하여 자동화를 통해 비즈니스 결과를 측정, 추적 및 개선합니다. (프로세스 마이닝은 기본적으로 애플리케이션 이벤트 로그를 분석합니다. 이벤트 로그 분석기는 분석을 제공하는 데 사용됩니다. 이벤트에는 수행된 작업, 누가 수행했는지, 누구를 위해 수행되었는지, 언제 어디서 수행했는지 등에 대한 정보가 포함됩니다.)
• 검색 도구를 통해 팀의 작업 방식, 자동화해야하는 항목 및 보강해야하는 사람에 대한 이해를 제공합니다.
• 사람과 로봇이 기본 프로세스와 복잡하고 장기적인 비즈니스 프로젝트에서 함께 작업하도록 지원
• 이상적으로는 논스톱 최적화 주기를 시작하는 것입니다. 플랫폼은 성능을 추적하고, 개선이 필요한 영역을 식별하고, 자동화된 프로세스 개선을 측정할 수 있는 강력한 분석 도구를 제공합니다.

초 자동화 계획

철저한
프로세스 및 인프라에 대한 내부 평가가 필요합니다. 평가
투자 수익도 만들어야합니다. 직원은 사용 교육을 받아야합니다.
새로운 자동화 서비스. 초 자동화에는 인간과의 협업이 필요합니다.
인간은 중요한 의사 결정자이며 데이터를 해석하고
논리 적용.

초 자동화
전략적 계획과 아키텍처가 필요합니다. 고려하는 것이 중요합니다
조직의 단기 및 장기 목표. 플랫폼이
초 자동화를 위해 진정으로 설계되었으며 구성 요소 및
지속적인 생산 흐름을 제공하는 데 필요한 통합.

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