Блог — ЧиллиСофт

ЭВОЛЮЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МОНИТОРИНГА

В постоянно меняющемся ландшафте производства способность контролировать и эффективно управлять операциями всегда имела решающее значение. По мере того, как рыночные условия усложняются, а доступность квалифицированной рабочей силы снижается, предприятия вынуждены внедрять инновации и адаптироваться. Переход от прошлых практик к современным стратегиям — это не просто технологический прогресс, это вопрос выживания.

Прошлое: Ручной сбор и анализ данных

На ранних этапах развития промышленного производства мониторинг производства в значительной степени зависел от ручных процессов. Операторы регистрировали производительность оборудования и оперативные данные на бумаге, что приводило к задержке ответов и неточностям в данных.

Унаследованные системы, такие как MES и ERP, хотя и обеспечивали структурированный подход к организации данных, были жесткими и негибкими, что часто приводило к примитивному, ориентированному на материалы взгляду на операции. Такой подход, основанный на ручном управлении процессами, был неэффективным, особенно в условиях растущего кризиса рабочей силы.

Многие предприятия продолжают работать в рамках этого традиционного производственного мышления. В результате они практически не имеют представления о текущем состоянии операций и обладают скудным набором данных для принятия решений.

Если сотрудник предприятия не имеет базовой информации о состоянии производства, как он может принимать быстрые и эффективные решения?

Настоящее: Базовые решения для мониторинга

В настоящее время многие предприятия оказались в ловушке между прошлым и будущим. Хотя некоторые из них используют базовые цифровые инструменты мониторинга, эти системы часто требуют ручного ввода данных и предоставляют ограниченное представление о производстве.

Это вынуждает операторов выполнять большую часть ручной работы на переднем крае, ежедневно собирая и вводя данные. Кроме того, это, как правило, приводит к проблемам на заднем плане, когда необходимо собрать и проанализировать данные.

Предприятиям нужны не только основные производственные данные. Им нужны глубокие сведения о производительности и состоянии оборудования. Кроме того, эти данные должны быть представлены в контексте бизнеса и операций.

«Базовые» решения для мониторинга поддерживают основные сценарии использования, но не предлагают цифровую инфраструктуру, способную видоизменить и продвинуть бизнес.

Будущее: Решения следующего поколения для мониторинга производства

В будущем мониторинг производства должен претерпеть трансформацию: от базового сбора данных до получения действенных выводов, поддерживающих все уровни производства. Эта эволюция представляет собой значительный скачок в том, как предприятия управляют и повышают эффективность производства. И она уже началась.

Сложная аналитика и использование данных

Следующая эра промышленной аналитики будет определяться решениями, позволяющими извлекать максимальную ценность из машинных данных. В то время как в настоящее время рынок предлагает множество базовых решений — в основном для сбора ограниченного количества данных с оборудования, — на верхнем уровне рынка наблюдается растущая дифференциация. Передовые платформы производственной аналитики возглавляют этот процесс. Они предлагают комплексную цепочку создания стоимости данных, включающую в себя глубокий сбор машинных данных, стандартизацию, контекстуализацию и глубокую аналитику. В данные вплетается ключевой бизнес и операционный контекст, что позволяет пользователям по-настоящему понять производительность каждого станка, человека, рабочего места и детали.

Действенные идеи: Ценность за пределами самих данных

Будущее за тем, чтобы не просто собирать данные, а преобразовывать их в действенные идеи. Этот сдвиг крайне важен, поскольку одних только необработанных данных недостаточно для принятия эффективных решений. Очень важна контекстуализация этих данных: понимание того, когда и как работает техника, кто ее эксплуатирует и в каких конкретных условиях. Эта информация имеет решающее значение для преодоления разрыва между информационными и операционными технологиями, обеспечивая не только сбор данных, но и их эффективную интеграцию в операционные и бизнес-процессы.

Предиктивная и предписывающая аналитика

Аммолит находится в авангарде этой эволюции, превращая производственные данные в критически важные сведения на различных операционных уровнях. В настоящее время наблюдается тенденция к развитию предиктивной и предписывающей аналитики, когда системы не только сообщают о том, что произошло, но и предсказывают будущие результаты и предписывают действия по улучшению ситуации. Такой подход позволяет опережать проблемы до их возникновения и оптимизировать работу в режиме реального времени.

Межсистемная интеграция и совместимость

Несмотря на сохранение ERP и других корпоративных систем, наблюдается заметная тенденция к распространению специализированных программных решений для отдельных производственных функций, таких как техническое обслуживание и ремонты, качество, складской учет и ценообразование. Эти специализированные системы предоставляют возможности, значительно превосходящие те, которые могут обеспечить обобщенные системы управления. Цель — создать экосистему подключенного предприятия, в которой эти специализированные решения будут работать слаженно, поддерживаемые бесшовными вертикальными и горизонтальными интеграциями. Такие решения, как Аммолит, с их обширными готовыми интеграциями и открытым кодом, играют ключевую роль в повышении эффективности и результативности этих интеграций. Способность обеспечить двунаправленный поток данных между системами, особенно между ERP и цеховыми системами, является основополагающим фактором для реализации всего потенциала подключенного предприятия.

Получение знаний и ответов с помощью данных

Переход от ручного ввода к подключенным решениям, управляемым машинами, отражает более широкие преобразования в производстве. Будущее за открытием производственных данных на уровне цеха, что позволит использовать их для создания технологических стеков и связанных с ними процессов. По мере того, как предприятия будут осуществлять этот переход, внедрение взаимосвязанных интеллектуальных решений для мониторинга будет иметь решающее значение для оптимизации операций и поддержания конкурентоспособности.

С чего начать – ERP или мониторинг оборудования?

Эффективные программные платформы, легко интегрирующиеся друг с другом, крайне важны для современного производства. Без них предприятия вынуждены полагаться на устаревшее, архаичное, автономное программное обеспечение или ручной сбор и анализ данных, что снижает производительность и влияет на конкурентоспособность.

Использование возможностей данных об оборудовании для повышения эффективности и снижения затрат является решающим фактором для сохранения конкурентоспособности сегодня. Платформа Аммолит является гибкой и может напрямую подключаться к любому корпоративному программному обеспечению, такому как ТОиР, MES или BI, обеспечивая эти системы точными производственными данными в режиме реального времени. Ценность этих данных еще более возрастает при подключении к ERP-платформе.

Мониторинг оборудования в сравнении с ERP

В современном динамичном производственном ландшафте часто встречаются две ключевые системы: Системы мониторинга промышленного оборудования и ERP-системы. Первая включает в себя сбор, обработку и анализ производственных данных для получения ценных сведений и повышения операционной эффективности и производительности.

С другой стороны, ERP-системы управляют основными бизнес-процессами в области финансов, цепочки поставок и производства. Однако устаревшие системы ERP и MES испытывают трудности с получением данных для множества функций, которыми пытаются управлять эти системы. В то время как финансовые данные могут быть очень точными, производственные данные часто бывают неточными, запаздывают или вовсе отсутствуют.

Системы мониторинга промышленного оборудования обеспечивают поступление этой ключевой информации в ERP, позволяя основным функциям системы полагаться на действительно точные производственные данные.

Преимущества ERP-систем

ERP-системы дают производителям множество преимуществ. Прежде всего, они способствуют всестороннему контролю за различными операциями предприятия. Они облегчают принятие решений и оптимизируют бизнес-процессы, объединяя данные из разных подразделений в единую платформу.

Они также помогают лучше управлять запасами, сокращая складские расходы и количество случаев отсутствия товара на складе. Кроме того, способность ERP-системы к точному прогнозированию может значительно сократить время подготовки производства. Более точные данные о плане продаж позволят эффективнее планировать производственные циклы, избегая потерь и повышая уровень удовлетворенности клиентов.

ERP-системы могут интегрировать процессы финансового управления, позволяя лучше управлять денежными потоками и прогнозировать их. Благодаря такому уровню операционной прозрачности можно принимать более обоснованные решения, повышая производительность и рентабельность.

Однако ERP-системы имеют целый ряд критических недостатков. Пожалуй, самый значительный из них — отсутствие точных данных из цехов в режиме реального времени. Ручные системы по своей природе подвержены ошибкам и предвзятости. Это заставляет людей собирать, обобщать и анализировать данные.

Помимо времени, которое уходит на это (время, которое можно было бы потратить на эксплуатацию машин), данные получаются гораздо менее надежными (или вообще отсутствуют) по сравнению с автоматизированными решениями.

Потребность в реальных данных

Сегодня точные и реальные данные не просто ценны — они жизненно необходимы. Машинная аналитика привлекает внимание к этому вопросу, предлагая данные о производительности цеха в реальном времени и за прошлые периоды по множеству параметров.

С помощью Аммолит можно также собирать очень важные контекстные данные, такие как оперативная информация (без какого-либо ввода данных операторами). Это позволяет пользователям погрузиться во все аспекты производства, нарезая данные по станкам, операторам, ячейкам, датам и операциям для анализа количества деталей, использования, OEE, скоростей и подач, состояния станков и т. д.

Платформа также обеспечивает возможность действий с этими данными, причем не только в виде цеховых панелей и подробных отчетов, но и уведомлений, рабочих процессов и интеграций, чтобы руководство получало информацию, необходимую для принятия решений, а также чтобы другие системы (например, ERP) имели точные данные для правильного выполнения своих функций.

Как Аммолит выводит ERP или MES на новый уровень?

Сбор и агрегирование данных

Ручной сбор данных медленный, подвержен ошибкам и может быть предвзятым или упущенным. Аммолит автоматизирует сбор и стандартизацию данных, чтобы MES/ERP могли потреблять и использовать информацию. Информация, полученная с помощью системы сбора машинных данных в режиме реального времени, позволяет руководству принимать более эффективные решения, предпринимать немедленные действия и автоматизировать процессы, вместо того чтобы кропотливо собирать и анализировать данные.

Управление ресурсами

Сколько нужно материалов, рабочей силы и машин? Можете ли выполнить новый заказ прямо сейчас? Сколько еще деталей нужно произвести в этом месяце? Каково время цикла нового технологического процесса? Существует множество вопросов, на которые необходимо ответить. Точные производственные данные позволяют выявить узкие места и ограничения производственных мощностей, чтобы соответствующим образом распределить ресурсы и обосновать добавление дополнительных возможностей.

Планирование

Имея документальные данные о времени цикла, количестве деталей и браке по качеству, плановый отдел может лучше спрогнозировать необходимое количество работников и машин для исполнения ожидаемых заказов. Поскольку данные могут поступать в приложение для составления расписания в режиме реального времени, их можно корректировать с учетом текущей производительности и непредвиденных обстоятельств.

Анализ производственных показателей

MES/ERP позволяют менеджерам выполнять работу и понимать производственные показатели. Но возможности системы хороши лишь настолько, насколько хороши поступающие в нее данные. Данные, полученные вручную, отсутствующие данные или разрозненные и неструктурированные данные означают, что выходным данным MES будет не хватать точности. Время простоя, длительность цикла, производительность, качество и другие переменные могут быть зафиксированы и использованы в MES как истинное отражение работы предприятия, что позволяет создать цифровую нить, связывающую производственные показатели с итоговыми показателями бизнеса.

Основа успеха ERP

Синергию между ERP-системой и системой мониторинга оборудования невозможно переоценить. Первая создает основу, организуя данные и делая их доступными для всей организации, в то время как вторая подпитывает ее данными, поступающими в режиме реального времени на уровне машин.

Переход к производству, основанному на данных, идет полным ходом. Если вы планируете добавить или обновить свою ERP-систему, сначала подумайте о добавлении возможностей мониторинга оборудования. Это принесет больше пользы как в ближайшей, так и в долгосрочной перспективе и поможет вам начать внедрение ERP с верного шага.

7 способов повышения безопасности труда с помощью видео

Промышленная безопасность и охрана труда

Промышленная безопасность и охрана труда касаются жизни и здоровья сотрудников на рабочем месте. Основная цель охраны труда — создание безопасных условий на рабочем месте для работников. Цель промышленной безопасности — создание таких условий, когда риск возникновения аварий минимален, а в случае возникновении аварийной ситуации и аварии имеется план действий по предотвращению её с минимальными жертвами и потерями.

По данным Росстата, в 2019 году на российских предприятиях погибли 1613 работников. Это значит, что каждый день в России погибает больше четырех рабочих.

По сути, промышленная безопасность заключается в том, что предприятия должны контролировать определённые известные опасности на рабочем месте, чтобы гарантировать жизнь и здоровье сотрудников. Промышленная безопасность включает, среди прочего, установку системы видеонаблюдения, чтобы избежать несчастных случаев, несмотря на наличие опасностей.

7 способов повышения безопасности с помощью системы видеоаналитики

Вот способы, которыми система интеллектуальной видеоаналитики может повысить безопасность труда.

1. Определяет потенциальные опасности

Система видеоаналитики может помочь контролировать ваши рабочие процессы и оборудование. Вы можете обнаруживать изменения в условиях и получать предупреждения о потенциальных проблемах.

Например, на участке, где работает несколько сотрудников, каждый может выполнять одну и ту же задачу по-разному – «Каждый строчит, как он хочет!». В этом случае они могут подвергнуть себя уникальному набору рисков. Просмотр видеозаписей с камер видеонаблюдения может помочь вам определить эти опасности. И на основании этого усовершенствовать механизмы предупреждения производственного травматизма.

2. Защищает сотрудников и организацию

Камеры видеонаблюдения могут записывать случаи неадекватного и опасного поведения сотрудников. Они также могут отслеживать посетителей, которые входят в здание, помогая определять любую подозрительную активность. Кроме того, камеры, установленные по периметру, могут фиксировать проникновение злоумышленников с целью вандализма или кражи собственности предприятия.

В конечном итоге, камеры могут выступать в качестве сдерживающего фактора от преступности. Когда преступники видят систему видеонаблюдения или сотрудники знают, что камеры установлены, они дважды подумают, прежде чем приступить к какой-либо незаконной деятельности. Это помогает защитить предприятие от возможных преступных действий или правонарушений, которые могут поставить под угрозу безопасность.

3. Обеспечивает комплаенс

Видеонаблюдение позволяет гарантировать, что ваши сотрудники соблюдают процедуры и политику компании. Это позволяет вам лучше контролировать безопасность на рабочем месте, принимая меры в критических ситуациях, будь то изменение процессов или замена оборудования.

Например, если предприятие имеет дело с опасным оборудованием, установка интегрированной системы интеллектуальной видеоаналитики с технологией контроля доступа может помочь убедиться, что оборудование эксплуатируется только уполномоченным персоналом. Это улучшает соблюдение требований сотрудниками, что способствует безопасности на рабочем месте.

4. Помогает в расследованиях

Использование системы видеонаблюдения может предоставить важную информацию для расследования несчастных случаев. Если происходит инцидент, отснятый материал можно просмотреть, чтобы получить представление о том, что произошло во время события. Записанные изображения и видео могут помочь вам определить, что можно изменить, чтобы предотвратить повторение подобного инцидента.

Усовершенствованные сетевые камеры с видеоаналитикой могут анализировать видеопотоки, недоступные человеческому глазу. Программное обеспечение реализовано так, чтобы смотреть на все изображение и разбивать его на части попиксельно, что позволяет улавливать и анализировать даже малейшие изменения в отснятом материале.

Эта технология видеоаналитики позволяет разрабатывать точные альтернативы существующим процессам для повышения производительности и обеспечения безопасности на рабочем месте.

5. Помогает предотвратить несчастные случаи.

Система видеоаналитики также полезна для предотвращения и расследования производственных травм. Например, если какая-то часть оборудования может вызвать аварию, система видеоаналитики может помочь определить есть ли механическая проблема, которую необходимо устранить.

Видеозапись также может помочь в оценке того, имеет ли инцидент какое-либо отношение к ошибке оператора. В таком случае видео будет служить подтверждением необходимости обучения технике безопасности. По сути, это поможет снизить риски профессиональных заболеваний.

6. Обеспечивает информацией для инструктажа по охране труда

Просмотр реальной видеозаписи произошедшего события может быть более эффективным, чем чтение руководства по безопасности оборудования. Например, если произошел несчастный случай, отснятый материал может помочь определить его причину. Он может служить ориентиром при разработке мер вмешательства, чтобы предотвратить повторение того же инцидента.

Видео также может помочь понять, как инструктировать сотрудников обеспечению безопасности на рабочем месте. Несчастные случаи могут произойти из-за несоблюдения оператором процедур или недостаточной подготовки. Эта информация может помочь вам подготовить хорошо продуманную программу инструктажа по охране труда.

7. Способствует позитивному настрою сотрудников.

Когда сотрудники видят, что в помещении установлены камеры, они склонны вести себя соответствующим образом. В этом смысле камеры видеонаблюдения обеспечивают надлежащий толчок, который побуждает к позитивному поведению на рабочем месте. Рабочие понимают, что если они занимаются незаконной деятельностью, они не смогут отказаться от видеодоказательств, подтверждающих такие действия.

Культура на рабочем месте является источником жизненной силы предприятия, а неблагоприятное поведение сотрудников может нанести ущерб безопасности на рабочем месте и долгосрочному успеху компании. Стратегически установленные камеры видеонаблюдения помогают защитить такую культуру, обеспечивая работникам надлежащее поведение.

Система видеоаналитики играет важную роль в обеспечении безопасности труда

Наличие системы видеоаналитики усиливает безопасность внутри бизнес-периметров. Точно так же она обеспечивает безопасность сотрудников, защищая их от потенциальных несчастных случаев и угроз.

Факторы успеха при внедрении RPA

Robotic Process Automation (роботизированная автоматизация процессов) — одна из самых быстрорастущих технологий цифровой трансформации. Объём мирового рынка RPA в 2019 году достиг $1,55 млрд, по данным в исследовательской компании ResearchAndMarkets. Несмотря на то, что скорость роста и внедрения RPA в разных отраслях достаточно высока, многие организации испытывают трудности и не понимают ценности RPA. Согласно недавнему отчету ведущей консалтинговой компании, только 3% организаций достигли масштаба более чем 50 роботов. Ниже перечислены ключевые факторы успешного старта внедрения RPA.

1. Отбросьте мусор. Начните с главного

Одна из самых больших проблем при начале внедрения RPA – это дезинформация и хайп вокруг модной темы. Дровишек в этот костёр подбрасывают и агрессивные рекламные кампании, проводимые многими поставщиками программного обеспечения. Но чтобы ясно увидеть суть, нужно разогнать хайповый дым от этого костра. RPA — это технология автоматизации без прерывания работы, которую можно легко внедрить по сравнению с другими технологиями автоматизации и получить результат в короткие сроки. RPA не является панацеей для всех потребностей автоматизации процессов и не дает мгновенных результатов. Здесь также применимы основные принципы внедрения информационных технологий, нужны качественное управление, структура, дизайн роботов, сборка и тщательное тестирование, чтобы получить необходимый результат и увидеть ценность экономии FTE.

2. Не спешите в погоне за результатом. Создавайте надёжных роботов

Очень часто мы слышим, что роботы нестабильны! Роботы RPA очень чувствительны к развернутой среде и базовому приложению. Поскольку это интерфейсная автоматизация, и робот имитирует точные шаги пользовательского интерфейса, выполняемые человеком, даже незначительные изменения окружения могут привести к сбою робота. Добавьте к этому этап ускоренной сборки проекта, когда не все требования эффективно учитываются, проектирование выполняется в спешке, а разработчики вынуждены создавать робота в короткие сроки. Результат — нестабильный робот. Всего этого можно избежать, если роботы правильно спроектированы с учетом всех технических и бизнес-аспектов процесса. Использование правильных элементов пользовательского интерфейса, построение правильной и простой логики для решения сложной экранной навигации, использование открытых API везде, где это возможно, — вот лишь некоторые из ключевых факторов для создания надежных роботов.

3. Начните с малого и планируйте масштабно. Измеряйте, учитесь и непрерывно улучшайте

Стремясь максимально снизить затраты, зачастую многие организации начинают внедрение RPA с очень амбициозными и нереалистичными целями. В процессе внедрения начинают появляться различные препятствия, и, в результате, цели проекта так и не будут достигнуты. Рекомендуется начать автоматизацию на пилотной основе с 5-7 процессов, определить реальные критерии успеха и регулярно измерять результаты. Крайне важно анализировать спринты, определять четкие KPI и метрики для измерения результатов автоматизации, извлекать уроки из прошлого и постоянно их улучшать в последующих циклах разработки.

4. Совместите с подходящими инструментами. Автономный RPA имеет гораздо меньшую ценность по сравнению с интегрированным с ML и AI

В последние несколько лет наблюдается быстрое развитие в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Сейчас в тренде смарт-процессы, основанные на NLP, компьютерном зрении, прогнозной аналитике, чат-ботах или виртуальных помощниках. Хотя сам по себе RPA очень эффективен для автоматизации процессов, в сочетании с машинным обучением можно получить гораздо большую ценность. С помощью машинного обучения объем процессов, рассматриваемых для автоматизации, значительно расширится. Некоторые из примеров — это анализ текста по электронной почте на основе NLP, обработка неструктурированных данных, автоматическая классификация документов с OCR и NLP, анализ контрактных документов и т.п.

5. Не нарушайте требования

Требования к безопасности данных, персональным данным, правительственные законы и постановления сделали риски и соблюдение требований неотъемлемой частью всего бизнес-процесса. Сегодня каждая крупная организация внедрила в свои бизнес-процессы средства контроля для уменьшения различных типов угроз. При автоматизации этих процессов следует с осторожностью относиться к существующим элементам управления и следить за тем, чтобы будущий робот не пропускал и не нарушал какие-либо из этих элементов управления. Рекомендуется выполнить подробный анализ рисков каждого процесса на этапе обнаружения и задокументировать его, учитывая также необходимость новых средств управления в автоматизированном процессе.

Что такое интеллектуальная автоматизация?

Термин «цифровая трансформация» прочно занял место в нашей жизни. Так в конце августа 2020 года Минкомсвязи РФ представило рекомендации по масштабной цифровой трансформации в государственных корпорациях и компаниях с госучастием. https://tass.ru/ekonomika/9306989.

11.09.2020 Минкомсвязь переименовали в Минцифры

Однако, понятие «цифровая трансформация» настолько широкое и запутанное, оно включает в себя не только новые технологии – по сути, это революционная трансформация модели организации.

Для полной цифровой трансформации необходима более чем одна технология. Отсюда возник термин «интеллектуальная автоматизация» (Intelligent Automation), который в основном представляет собой автоматизацию процессов компании (включая общие процессы корпоративного уровня с использованием BPM и конкретные процессы уровня задач с использованием RPA), поддерживаемую аналитикой и решениями, принимаемыми с помощью искусственного интеллекта.

Что такое интеллектуальная автоматизация

Интеллектуальная автоматизация — термин, описывающий комплексное решение для цифровой трансформации, в основном основанное на управлении процессами (BPM) для координации пользователей, задач, систем и роботов (RPA) в зависимости от потребностей бизнеса в нужное время.

С другой стороны, он также предполагает использование аналитики и искусственного интеллекта (особенно машинного обучения) для принятия автоматизированных верных решений, а также кейс-менеджмент, чтобы обеспечить гибкие подходы для успешного непрерывного управления задачами. Еще одной важной особенностью интеллектуальной автоматизации является интеграция между различными системами, используемыми в компании. Интеграция позволит избежать дублирования данных в системах, и пользователям нужно будет работать только на одной платформе.

4 столпа интеллектуальной автоматизации

Как обычно, звучит просто, но извечный вопрос: «Я всё понимаю, но с чего начать?».

Интеллектуальная автоматизация предлагает конкретные решения – необходимо внедрить 4 взаимосвязанные ключевые технологии.

1) Управление бизнес-процессами (Business Process Management)

BPM — это технология автоматизации процессов, которая включает эффективную координацию людей, систем и данных.

Цель BPM — обеспечить надежность инфраструктуры управления бизнес-процессами и административными регламентами. Таким образом, BPM выступает в качестве базового слоя в организации, автоматизируя поведение сложных процессов, которые требуют вмешательства людей в процесс ввода данных и принятия решений, использование систем в определенные моменты, такие как вычисления или интеграции, управление действиями, генерацией и хранением данных. Другими словами, BPM играет роль «дирижёра» в организации, определяя, какой сотрудник, внешний пользователь или система в какой момент и как должны действовать, и обеспечивает полное отслеживание и хранение всей генерируемой и обмениваемой информации в течении всего процесса.

2) Роботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation)

Роботизированная автоматизация процессов — это технология, направленная на сокращение вмешательства человека в компьютерные приложения, особенно в рутинных задачах, которые очень мало изменяются в процессе выполнения.

RPA работает, прежде всего, путем взаимодействия с приложениями на уровне графического интерфейса, в отличие от программного кода. RPA – это тип программного обеспечения, которое имитирует реальное взаимодействие человека с обычными компьютерными приложениями.

Эта технология подходит для замены простых и повторяющихся рутинных задач, например, таких как ввод данных в приложениях. В результате у сотрудников появляется больше времени, чтобы сосредоточиться на других сферах, представляющих ценность для компании, таких как принятие решений или улучшение отношений с клиентами.

Это относительно быстро внедряемая технология, поэтому она может принести компании достаточно быструю выгоду за счет экономии времени и средств, особенно если ее можно применить в узких местах определенных процессов.

3) Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это моделирование человеческого интеллекта машинами.

Другими словами, это дисциплина, которая пытается создать системы, способные учиться и рассуждать как человек.

Искусственный интеллект окружен прочими понятиями, такими как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка (NLP), распознавание объектов, большие данные и т. д. Несмотря на то, что это очень широкое понятие, охватывающее множество уровней (от простой автоматизации до сложных виртуальных помощников), стоит выделить следующие достоинства в текущей бизнес-среде:

Дешифровка моделей из предыдущего опыта.
Умное принятие решений.
Предписательная и предиктивная аналитика.
Улучшение пользовательского опыта.

4) Интеграции

Связь и интеграция между системами — одна из самых больших проблем для компании, поскольку каждая система или программное обеспечение имеет свои особенности.

Обычно для взаимодействия предлагают интерфейс прикладного программирования (API), который обычно основан на каком-либо стандарте, например, SOAP (применяется в веб-сервисах) или REST (на основе протокола HTTP).

Для интеграции обычно требуется программирование, но современные платформы позволяют помимо управления процессами, использовать собственные коннекторы (например, с SAP или 1С) для быстрой интеграции без программирования.

В случаях, когда интеграция через API нецелесообразна или невозможна, можно использовать RPA для интеграции на уровне графического интерфейса приложений.

Основные цели интеллектуальной автоматизации

Основная цель интеллектуальной автоматизации — улучшение качества обслуживания клиентов и сотрудников и повышение производительности.

Кроме того, она обеспечивает экономию времени и затрат, значительно сокращая вмешательство человека в технологический цикл бизнес-процессов, что позволяет сотрудникам больше времени уделять творческим задачам, стратегии, принятию решений и т. д.

Еще одна цель — сокращение количества ошибок в процессах, а также сокращение использования бумаги, поскольку эта тенденция полностью ориентирована на чисто цифровое управление.

Выводы

Интеллектуальная автоматизация родилась как термин, связанный с цифровой трансформацией, но она более чётко определена и предлагает реальное решение, объединяющее четыре ветви технологий: BPM, RPA, искусственный интеллект и интеграцию.

Идеальным случаем была бы компания, в основе которой лежат рабочие процессы (с использованием BPM), где задействованы пользователи, системы, данные и документы; использующая RPA в определенные моменты и задачи (для устранения узких мест в ранее выполняемых вручную задачах); с гибридным принятием решений между менеджерами и автоматизацией на основе искусственного интеллекта. В завершение картины мы соединим все системы, используемые компанией, посредством интеграции (уровень API, если это возможно, и с помощью RPA, если нет) и централизуем информацию, генерируемую процессами, в едином хранилище данных. Данные будут проанализированы и переданы в систему машинного обучения искусственного интеллекта, чтобы обеспечить более обоснованные решения.

Основные цели интеллектуальной автоматизации остаются неизменными (и в то же время их трудно достичь): улучшить комплексное обслуживание клиентов и повысить продуктивность сотрудников, избавившись от рутинных задач и позволив сотрудникам сосредоточиться на задачах, которые повышают ценность компании (творческие улучшения, новые стратегии и решения, принятие решений и т.д.) и, конечно же, экономия времени и денег.