Несколько десятилетий назад системы промышленной автоматизации стали настоящей революцией в этой области. В настоящее время интеллектуальное программное обеспечение и системы автоматизации разрабатываются для замены повторяющихся действий, выполняемых людьми в рабочей среде.
Интеллектуальные агенты автоматизации состоят из программного кода, который выполняет команды в соответствии с заранее установленными целями, разработанными для достижения задач организации. К ним относятся управление программными процессами и приложениями. В настоящее время интеллектуальная автоматизация используется для удовлетворения потребностей все более сложного и напряженного рынка.
Комбинируя автоматизацию с искусственным интеллектом (ИИ), компании могут достичь общего качества и эффективности операций. Возможны широкомасштабные приложения, включая базовые действия, такие как анализ и сбор данных, для более сложных действий, таких как процессы принятия решений, используемые для управления роботами и автономными транспортными средствами. Преимущества интеллектуальной автоматизации очевидны, поэтому она успешно используется во многих секторах экономики.
Основанием для ее создания является анализ огромных объемов данных, которые затем используются для широкой автоматизации процессов. Интеллектуальная автоматизация нацелена на обучение, ее целью является превосходство над обычной производительностью, повышение эффективности и обеспечение исключительного качества.
Примеры интеллектуальной автоматизации на рынке
Технологический сектор вкладывает большие средства в разработку программного обеспечения для интеллектуальной автоматизации, особенно таких известных компаний, как Kryon RPA, которая является известным разработчиком программных роботов на базе AI для автоматизации предприятий. Эта компания недавно привлекла 40 миллионов долларов США для автоматизации технологических процессов и активно осваивает новые географические рынки.
Кроме того, многие ведущие мировые технологические компании, такие как Facebook и Google, вложили значительные средства в робототехнику, машинный перевод, распознавание речи и искусственный интеллект. За полгода Google купила восемь робототехнических стартапов, а Facebook недавно обзавелся лабораторией искусственного интеллекта. Популярные производители автомобилей Volvo, Mercedes-Benz, BMW, Nissan и Audi планируют представить на рынке автономные автомобили. IBM также вкладывает большие средства в технологии когнитивных вычислений, вложив в Watson миллиард долларов.
Слияние технологий
Интеллектуальная автоматизация уникальна. Это объединяет автоматизацию с машинным обучением, машинным зрением и обработкой естественного языка. Современное аппаратное и программное обеспечение может быть объединено с ИИ для практического применения. Эта технология поразительна, способна обрабатывать большие объемы информации, анализировать данные и реагировать на ситуации в реальном времени.
На более практическом уровне компании используют интеллектуальную автоматизацию для выставления счетов, оптимизации бизнес-процессов, принятия быстрых решений, внедрения маркетинговых систем на основе профилей клиентов и так далее. Постоянно расширяющийся спектр бизнес-приложений теперь доступен для интеллектуальной автоматизации. Доказательство хорошего влияния очевидно с инвестициями, происходящими на этой арене. Венчурные капиталисты вложили 600 миллионов долларов в ИИ и робототехнику с 2011 года.
Эти инвестиции предназначены для выплаты дивидендов за счет расширения инноваций и повышения производительности. Системы функционируют лучше, предлагают наивысшее качество и сложны с точки зрения способности обработки и скорости. Для этого интеллектуальная автоматизация имеет множество применений во многих различных отраслях. Например, стареющая рабочая сила может извлечь выгоду из робототехники, особенно трудоемких отраслей.
Существует достаточно доказательств того, что люди просто не могут идти в ногу с растущей сложностью данных в мире бизнеса. Интеллектуальная автоматизация — это лучшее решение, потому что она позволяет работникам всего спектра эффективнее использовать доступную им информацию.
Многие компании работают на высококонкурентном рынке, где слабые показатели роста являются нормой. В этих случаях стоит реализовать интеллектуальную автоматизацию для повышения эффективности, снижения затрат на эксплуатацию и дифференциации предложений продукции.
Какие секторы выигрывают от интеллектуальной автоматизации?
Автоматический анализ данных и последующие процессы принятия решений, безусловно, могут принести пользу многим отраслям и предпринимательству. Все это происходит в контролируемой среде, где люди анализируют машинные решения, а затем утверждают их.
Государственный сектор
Предотвращение природных или техногенных катастроф путем развертывания технологии искусственного интеллекта в виде датчиков, камер и программного обеспечения для отслеживания угроз и выявления подозреваемых.
Сектор здравоохранения
Внедрены различные интеллектуальные системы автоматизации, способные понимать рекомендации по лечению и сопоставлять их с клиническими рекомендациями и медицинскими правилами для обеспечения эффективного и последовательного обслуживания. Целью является улучшение здоровья и благополучия пациентов, одновременно сокращая затраты и время, затрачиваемое на диагностику, лечение и планирование.
Технологический сектор
Анализ рисков является серьезной ошибкой для компаний. К счастью, программное обеспечение интеллектуальной автоматизации может определять важные метрики и генерировать точные модели кредитования, которые могут использоваться компаниями для снижения кредитного риска. Этот ориентированный на будущее подход к управлению рисками оказался полезным для компаний во всем мире. Данная кредитная функция в настоящее время очень отзывчива и эффективна, что привело к более выгодным условиям кредитования для достойных клиентов.
