/ We know how

Nowe technologie w automatyzacji procesów biznesowych


W tym artykule dowiesz się:

  • W jaki sposób AI i uczenie maszynowe wpływają na rozwój automatyzacji 
  • Czym są automatyzacja end-to-end, automatyzacja adaptacyjna, czy coboty
  • Kiedy i dlaczego warto zastosować RPA w chmurze
  • W jaki sposób wykorzystuje się Internet Rzeczy przy automatyzacji procesów

Praktycznie w każdym kolejnym tygodniu pojawiają się nowe, niejednokrotnie przełomowe technologie. Ich twórcy i inwestorzy niemal od razu poszukują biznesowych zastosowań opracowanych rozwiązań, co świetnie widać na polu automatyzacji procesów biznesowych.

 

 

Przegląd nowych technologii w automatyzacji

 

Nowe technologie w automatyzacji procesów biznesowych są ważne nie tylko w czasach prosperity, ale również w okresie gospodarczej zawieruchy. Potwierdza to np. raport opublikowany przez McKinsey, w którym można przeczytać, że automatyzacja zmierza do punktu zwrotnego, a nowe rozwiązania technologiczne będą w coraz większym stopniu kształtować obraz rynku.

Jednymi z najbardziej popularnych i najchętniej wdrażanych nowych technologii są sztuczna inteligencja oraz pokrewne jej uczenie maszynowe. Są one istotne w automatyzacji pracy z wielu powodów. Nie tylko mogą automatycznie przetwarzać liczone w terabajtach ilości danych – potrafią też identyfikować wzorce i podejmować decyzje na podstawie analizy danych. AI coraz częściej postrzegana jest nie jako zagrożenia, a jako narzędzie wspomagające prace – raport przygotowany przez UiPath donosi, że uważa tak 58% pracowników.

Cały czas popularną, ale z każdym rokiem zyskującą nowe odsłony technologią, jest RPA – zrobotyzowana automatyzacja procesów. Wykorzystuje ona oprogramowanie (np. systemy ERP) do wykonywania powtarzalnych zadań, takich jak przetwarzanie danych i generowanie raportów. Wespół z RPA wdraża się często rozwiązania oparte na internecie rzeczy, które kontrolują urządzenia i procesy za pomocą czujników i sieci.

Dużą rolę w automatyzacji procesów biznesowych odgrywa blockchain – opracowanie przygotowane przez IBM pokazuje, że może on w niedalekiej przyszłości odegrać dużą rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa energetycznego. Rośnie też znaczenie narzędzi low-code i no-code, które pozwalają tworzyć aplikacje za pomocą kilku kliknięć, co jest przydatne np. dla pracowników bez przygotowania programistycznego.

 

 

Innowacyjne podejścia do automatyzacji procesów biznesowych

 

Innowacje w automatyzacji oraz wybór odpowiednich rozwiązań i technologii są kluczowym czynnikiem konkurencyjności – przedsiębiorstwa, które nie boją się wdrażać nowych rozwiązań, z reguły zyskują przewagę rynkową. Innowacje grają też pierwsze skrzypce w automatyzacji procesów biznesowych. Przykładem może być automatyzacja end-to-end – zautomatyzowanie procesu od początku do końca eliminuje przerwy w przepływie pracy, a zaoszczędzony czas i koszty można zainwestować w innych obszarach.

Innym przykładem innowacyjnego podejścia do automatyzacji procesów biznesowych jest automatyzacja przepływu pracy. Eliminuje ona zbędne kroki i identyfikuje ograniczenia w procesie. Przykładowo w bankowości może to polegać na automatycznym przekazywaniu zadań między oddziałami w zależności od dostępności pracowników.

Także automatyzacja adaptacyjna jest warta uwagi. Działa ona w czasie rzeczywistym i wykorzystuje dane do dostosowywania procesów biznesowych do zmieniających się warunków i wymagań. Przykładem może być dynamiczna reorganizacja tras dostaw na podstawie ruchu ulicznego i prognoz pogody.

Ciekawym przykładem innowacji w biznesie, którego znaczenie będzie rosnąć z biegiem czasu, jest wykorzystanie robotów kolaboracyjnych, znanych też jako coboty. Mogą one współpracować z pracownikami, co może zwiększyć efektywność w produkcji i magazynowaniu, np. w montażu samochodów. Produkcja cobotów jest jednym z najszybciej rosnących sektorów gospodarki i przewiduje się, że jej CAGR na lata 2023-2030 wyniesie 32%.

 

 

Rola sztucznej inteligencji w nowoczesnej automatyzacji

 

Sztuczna inteligencja stanowi fundament nowoczesnej automatyzacji. Potwierdza to m.in. raport McKinsey – 2023 został w nim określony jako rok przełomu w kontekście tej technologii, czego dowodzi np. niezwykła popularność Chat-GPT od OpenAI czy różnego rodzaju generatorów obrazów, które zaczął wykorzystywać już m.in. Disney.

AI wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do rozpoznawania wzorców i analizy danych. Pozwala to automatyzować skomplikowane procesy biznesowe, które wcześniej wymagały ludzkiej interwencji. Dzięki temu systemy SI mogą też samodzielnie podejmować decyzje i adaptować się do zmieniających się warunków.

W przemyśle zastosowanie SI jest ograniczone głównie możliwościami finansowymi firmy oraz wyobraźnią zespołu projektowego. Choć AI nie nadaje się do zadań wymagających „ludzkiej ręki” (np. do pracy opiekuńczej), może być z powodzeniem stosowane do zarządzania cyklem życia produktu, optymalizacji procesów produkcyjnych, monitorowania jakości i przewidywania awarii maszyn. Może być też wykorzystywana do monitorowania i diagnozowania stanu maszyn i urządzeń w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można uniknąć przestojów w produkcji i napraw, co pozwala zaoszczędzić czas i koszty.

Sztuczna inteligencja znajduje także zastosowanie w innych obszarach. Jest używana do analizy i rozumienia języka naturalnego, co pozwala jej automatycznie przetwarzać tekst, a także tłumaczyć i generować treści. W kontekście przemysłowym można to wykorzystywać np. do automatycznego tworzenia raportów czy sterowania maszynami za pomocą interfejsów głosowych.

 

 

Trendy w robotyzacji procesów biznesowych

 

Robotyzacja procesów biznesowych jest dynamiczną i ciągle ewoluującą dziedziną. Szczególnie popularne w ostatnich latach stało się wdrażanie rozwiązań RPA w chmurze – pozwala to skalować zasoby w zależności od potrzeb, co sprawdza się szczególnie w przypadku średnich przedsiębiorstw. Chmury zapewniają też łatwiejszy dostęp do danych i aplikacji, a oparte o tę technologię RPA często stają się podstawą cyfrowej transformacji wielu organizacji.

Poza wykorzystaniem RPA w obsłudze klienta, gdzie najczęściej przyjmuje postać chatbotów, staje się ono coraz bardziej popularne w sektorach regulowanych, takich jak finanse, opieka zdrowotna i farmacja. W tych obszarach pomaga m.in. w automatyzacji procesów związanych z przestrzeganiem przepisów i wymogów compliance.

RPA oparte na analizie danych w czasie rzeczywistym jest jednym z najważniejszych obecnie trendów w robotyzacji procesów biznesowych. Przykładem może być zastosowanie go w branży e-commerce w celu optymalizacji strategii cenowej. Ceny produktów mogą ulegać dynamicznym zmianom, a użycie RPA nie tylko pozwala je ciągle monitorować, ale również dostosowywać ceny w czasie rzeczywistym.

 

 

Wykorzystanie Internetu Rzeczy (IoT) w automatyzacji biznesowej

 

Internet Rzeczy stanowi znakomite źródło danych i oferuje szerokie możliwości automatyzacji. Urządzenia IoT, takie jak czujniki czy urządzenia przemysłowe mogą być wykorzystywane do kontroli różnych aspektów operacji biznesowych. Na przykład, w przemyśle spożywczym czujniki mogą monitorować temperaturę i wilgotność w magazynach oraz automatycznie uruchamiać systemy chłodzenia w razie awarii, a w przypadku wykrycia produktów o niskiej jakości mogą automatycznie wycofywać je z produkcji

Internet rzeczy można wykorzystywać do zarządzania aktywami firmy, co pozwala efektywniej planować działania czy wykorzystanie zasobów oraz minimalizować przestoje. Oprócz tego umożliwia śledzenie ruchu towarów i pojazdów w czasie rzeczywistym, co pozwala optymalizować trasę dostaw, kontrolować temperaturę transportowanych produktów czy zapewnić bezpieczeństwo ładunku.

Czujniki i urządzenia IoT mogą być używane w budynkach, aby monitorować i kontrolować systemy HVAC, oświetlenie, zasoby wody i energię elektryczną. Są też stosowane w konserwacji predykcyjnej w przemyśle, gdzie służą do prognozowania awarii i potrzeb konserwacyjnych na podstawie zbieranych danych.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
    62'