Hyperautomation blev vurderet som den største teknologitrend for 2021 af Gartner, IT-forsknings- og rådgivningsfirmaet. Det er beregnet til at blive den næste drivkraft bag den digitale revolution i forretningsdomænet og sigter mod at integrere alle automatiserede aktiviteter under én fælles platform, der er unik for en organisation.

Lad os se, hvad hyperautomatisering er, og hvordan det er til gavn for enhver virksomhed.

Indholdsfortegnelse

• Hvad er hyperautomatisering
• Sådan fungerer hyperautomatisering
• Fordele ved hyperautomatisering
• Hvor bruges Hyperautomation
• Sådan implementeres Hyperautomation
• Hyperautomatisering med Nanonets
• Tag væk

Hvad er hyperautomatisering

Gartner definerer Hyperautomation som "den orkestrerede brug af flere teknologier, værktøjer eller platforme, herunder kunstig intelligens (AI)m Machine Learning, Event-drevet softwarearkitektur, Robotic Process Automation (RPA), Business Process Management (BPM) og intelligent Business Process Management Suites (iBPMS) ), Integrationsplatform som en tjeneste (iPaaS), lav-kode/no-code værktøjer og pakket software”. Det markerer den nuværende avancerede fase af digital procesautomatisering, der har udviklet sig fra og efter de digitale workflow-styringssystemer udviklet i 1980'erne.

Hyperautomation samler de forskellige komponenter i enhver virksomhed – arbejdsstyrke og workflow – for at øge effektiviteten af ​​driften og dermed bundlinjen.

Sådan fungerer hyperautomatisering

Hyperautomation er lavet af tre komponenter - automatisering, orkestrering og optimering.

• Automatisering er grundlaget for enhver hyperautomatiseringsstrategi. Det består normalt af mindre automatiseringsprogrammer og værktøjer, der hjælper med specifikke opgaver. RPA er for eksempel et automatiseringssystem. Flere automatiseringsværktøjer samles i hyperautomatisering.
• Orchestration er at samle automatiseringsværktøjerne til en større ramme, så alle opgaver hænger sammen og arbejder synkroniseret med hinanden.
• Optimering er det ekstra lag af intelligens, der tillader optimering gennem valideringer og kontinuerlig læring og hjælper med bedre integration af automatiserings- og orkestreringsprocesserne.

Hyperautomation giver en ramme for den strategiske implementering af forskellige automatiseringsteknologier separat eller i tandem. Disse teknologier kan omfatte:

• Robotic Process Automation (RPA): automatisering af gentagne, strukturerede opgaver i overensstemmelse med et sæt foruddefinerede regler.
• Machine Learning (ML): brugen af ​​algoritmer, der lærer maskinen at lære af opgaver uden behov for menneskelig indgriben. Reglerne ændres og tilføjes, efterhånden som computeren lærer af eksisterende data.
• Kunstig intelligens (AI): evnen hos maskiner, der kan træffe menneskelignende beslutninger ved at efterligne menneskers logiske tankeproces.
• Big Data: teknologien, der gør det muligt at lagre, analysere og administrere enorme mængder data for at identificere mønstre og skabe optimale løsninger.
• Cobots: kollaborative robotter, der arbejder med mennesket i løkken til menneskecentrerede aktiviteter
• Chatbots: brugen af ​​OCR, AI, ML og NLP, der kan hjælpe en computer med at holde en realtidssamtale med et menneske ved hjælp af tekst eller tale.
• Intelligente forretningsprocesstyringspakker, integrationsplatforme som en tjeneste (iPaaS) og informationsmotorer.
• Process mining og task mining værktøjer til mønstergenkendelse og forudsigelse.

De almindelige trin i en typisk hyperautomatiseringsplatform inkluderer:

• Sammenkobling af processer, arbejdsgange og miljøer og skabe en fælles platform, hvorfra de uafhængige automatiseringsprocesser kan arbejde.
• Identifikation af strukturerede og ustrukturerede data og andre input fra forskellige kilder og lagring af dem i en selvkonsistent database til brug for de forskellige automatiseringsprocesser
• Forudsigelse af resultater såsom effektivitet og investeringsafkast (ROI) med de indsamlede data, hvorfra der er kontinuerlig læring under drift.

Hyperautomation kan bruges til at skabe en digital dobbeltgænger for organisationen, kaldet DTO, (Digital Twin Organisation). DTO'en er en digital repræsentation af forretningsdriften eller arbejdsgangen og kan bruges til at simulere interaktioner og hjælpe med at lave forudsigelser i realtid.

Automatiseringen af ​​hverdagsagtige tilbagevendende opgaver kan øge hastigheden, nøjagtigheden og konsistensen af ​​operationer. Disse fører til forbedret effektivitet og rentabilitet af virksomheden.

Fordele ved hyperautomatisering

• Driftssammenhæng: Selvom automatisering allerede er ansat i mange organisationer til at udføre specifikke opgaver og operationer, er de ofte ukoordinerede. En hyperautomatiseringsplatform kan samle alle disse forskellige automatiseringsværktøjer i en enkelt platform og derved bringe data- og opgavesammenhæng.
• Tidsbesparelser og hurtigere ekspeditionstider: De tidsbesparelser, som automatisering af opgaver giver, kan fortrydes, hvis der ikke er en overordnet proces til at integrere dem i en organisations større arbejdsparaply. De sømløse forbindelser mellem de forskellige automatiserede opgaver, som hyperautomatisering giver, kan hjælpe med at undgå sådanne forsinkelser og flaskehalse i virksomhedens daglige drift.
• Omkostningsbesparelser: Manuelle forretningsprocesser, især dem, der koordinerer aktiviteter fra flere afdelinger og grene af en organisation, kræver betydelig menneskelig kapital. McKinsey viste, at 45 % af de nuværende betalte aktiviteter, der koster svarende til $2 billioner i samlet årlig løn, potentielt kan automatiseres. Desuden reducerer manuel udførelse af overflødige, potentielt automatiserede opgaver virksomhedens produktivitet, og lav produktivitet kan koste arbejdsgivere omkring 1.8 milliarder dollars årligt.
• Fejlreduktion: At have en fælles platform, som alle virksomhedens individuelle automatiseringsværktøjer bruger, og sammenhængen i data forhindrer fejl, der er almindelige i uensartede automatiseringsaktiviteter.
• Brugen af ​​digitale tvillinger. Digitale tvillinger kan fremvise understrømme og tidligere usynlige interaktioner mellem funktioner, processer og præstationsindikatorer.
• Bevarelse af menneskelig kapital: Gennem implementering af OCR, NLP og AI/ML kan hyperautomatisering eliminere menneskelig involvering i verdslige, gentagne aktiviteter. Det kan frigøre medarbejdere, der ellers er engageret i opgaver såsom dataindtastning eller kundeinteraktion på første niveau, fra disse tidskrævende opgaver.
• Gennemsigtighed: Hyperautomatisering kan centralisere processer og øge gennemsigtigheden over hele linjen, samtidig med at den logisk integrerer forretningsfunktionaliteterne spredt ud over organisationen. Den opstiller også sikkerhedsforanstaltninger og sporbarhed af information, som sikrer bedre overholdelse af relevante regler.
• Audit-parathed: Hyperautomation tillader ikke kun standardisering af driften, men sikrer også vedligeholdelse af registreringer af alle stadier af en forretningsproces og skaber derved et revisionsspor.
• Beslutningstagning: At anerkende og prioritere virksomhedsdækkende processer og opgaver kan være udfordrende, især når der er for mange parametre, der påvirker virksomhedens funktion. AI-funktionerne i hyperautomatisering kan hjælpe med hurtige forudsigelser baseret på data og historie, hvilket kan hjælpe med beslutninger på ledelsesniveau.
• Udvidelse: Efterhånden som kundebasen og driftsporteføljen udvides, kan uensartet automatisering blive uhåndterlig og føre til flere ledelsesudfordringer. Hyperautomation muliggør strømlining af alle forretningsprocesser, hvorved virksomheden kan skalere.

Hvor bruges Hyperautomation

Medicinal

Sundhedsplejen spænder over mange indbyrdes afhængige og indbyrdes forbundne områder såsom patientdatahåndtering, sundhedspersonalestyring, infrastrukturvedligeholdelse, kvalitetskontrol, fakturering osv. Disse individuelle aktiviteter håndteres af separate afdelinger, og at samle alle data og processer under en enkelt platform vil bidrage til bedre effektivitet af hele sundhedsvæsenet. Derudover kan det også sikre overholdelse af regler og øge pålideligheden blandt offentligheden.

Forsyningskæde

Afbrydelsen af ​​forsyningskæden under pandemien har resulteret i vanskeligheder langs alle knudepunkter i kæden. Hyperautomatiseringen af ​​lagerstyring, indkøb, planlægning og transport af information kan hjælpe med at forudsige forsinkelser og derved foretage og udløse beredskabstrin for at undgå storstilede forstyrrelser.

Finans og regnskab

Fordelene ved at hyperautomatisere de økonomiske aspekter af en virksomheds drift bliver i stigende grad anerkendt af virksomheder. Dette er især tydeligt i driften af ​​Kreditorafdelingen, som yder økonomisk, administrativ og kontorstøtte til købsprocessen for en virksomhed. Driften af ​​AP-afdelingen skal problemfrit integrere de forskellige funktioner i indkøb-til-betal-processen, der spænder over indkøbsordrestyring, leverandørstyring/kommunikation, fakturastyring, produktsporing og betaling. Hyperautomatisering af AP-operationer, såsom fakturahåndtering og indkøbsordrestyring, kan hjælpe med at organisere indkøbsprocessen i virksomheder.

Detailbranchen

Hyperautomatisering forventes at blive afgørende i detailsektoren, især i e-handelsapplikationer. Det kan øge effektiviteten af ​​front-end-processer såsom målrettet generering af indhold på sociale medier, kundestyring osv., og også integrere det med back-end-processer såsom lagerstyring, procure-to-pay-processen, fakturering og forsendelsesopgaver. Hyperautomation kan også analysere driftsmønstre og kundeadfærd og bruge informationen til præcis beslutningstagning, der øger omsætningen og rentabiliteten.

Sådan implementeres Hyperautomation

Opsætning af en hyperautomatiseringsplatform kan virke udfordrende på grund af den opfattede enormhed af at integrere hidtil forskellige systemer i en organisation. En systematisk vurdering af virksomhedens forretningsprocesser og design af effektive arbejdsgange til hyperautomatisering ville dog lette processen.

En hyperautomatiseringspraksis involverer at identificere de opgaver, der kan og skal automatiseres, vælge de passende automatiseringsværktøjer og fusionere eller udvide deres muligheder ved hjælp af forskellige varianter af AI og maskinlæring. Nogle af de faktorer, der skal overvejes i hyperautomatisering inkluderer:

• Funktionaliteter, der skal integreres: Hver virksomhed har sine egne niveauer og omfang af automatisering, foruden praksis og politikker. Det er grunden til, at et grundigt design af arbejdsgangen er essentiel, før man går i gang med hyperautomatiseringsrejsen. Denne arbejdsgang vil hjælpe med at afklare, hvordan hyperautomatiseringsplatformen vil tilpasse sig virksomhedens overordnede regler og logistik.
• Budget: Mængden af ​​penge, der skal investeres i at opsætte et hyperautomatiseringssystem afhænger af virksomhedens omfang, bundlinjen og virksomhedens investeringspotentiale
• Brugervenlighed: Selvom hyperautomatisering stort set eliminerer menneskelig indgriben, er der altid et minimumsniveau af menneskelig involvering påkrævet, i det mindste i opsætningsfasen. Der er eksperter, der kan hjælpe med at oprette sådanne platforme. Behovet for uddannelse og teknisk support skal også behandles, før man vælger det rigtige værktøj til formålet.
• Omfanget af spredning og samarbejde: De fleste afdelinger/teams/enheder i store virksomheder er indbyrdes forbundne i deres aktiviteter og kan bruge automatiseringsværktøjer, der er forbundne eller ej. Hyperautomatiseringsprocessen skal kunne give adgang på forskellige niveauer og tillade let samarbejde mellem alle deltagere. Der skal også være foranstaltninger til at inkludere forskellige niveauer af godkendelser i processen.

Hyperautomatiseringens eventuelle succes i enhver virksomhed afhænger af virksomhedens forståelse af processen, virksomhedens teknologiske modenhed/dygtighed, evnen til at integrere ældre teknologier i hyperautomatiseringsporteføljen, medarbejdernes motivation til at lære og tilpasse sig og ledelsesdynamikken inden for virksomheden.

Hyperautomatisering med Nanonets

Nanonets er en OCR-software, der kan være en del af det større hyperautomatiseringssystem, fordi det udnytter AI- og ML-kapaciteter til automatisk at udtrække ustrukturerede/strukturerede data fra PDF-dokumenter, billeder og scannede filer.

Den AI-drevne kognitive intelligens fra Nanonets tillader håndtering af semi-strukturerede og endda usete dokumenttyper, mens den forbedres over tid. Nanonets algoritme & OCR-modeller lærer løbende. De kan trænes eller genoptrænes flere gange og er meget tilpasselige.

Nanonets API giver høje hastigheder og stor nøjagtighed i linjepostudtræk af data og driver automatisering til linjepoststyring. Outputtet kan tilpasses til kun at udtrække specifikke tabeller eller dataindtastninger af interesse.

Nanonets alsidighed skyldes dets evne til at udføre følgende opgaver:

• Nøjagtig registrering af tabelstrukturen for en linjepost, der indeholder dokumenter som formularer.
• Alle linjepostposter, der er til stede i formerne som navn, produkt, pris, totalsum, rabatter osv.
• Dataene kan udtrækkes som JSON-output, der kan gøre det muligt at bygge tilpassede apps og platforme.
• Selvom softwaren tilbyder en fantastisk API og dokumentation til udviklere, er den også ideel til organisationer uden et internt team af udviklere.

Denne alsidighed tillader brugen af ​​Nanonets i en række forskellige funktioner og afdelinger i en organisation – kreditorer, HR, lagerstyring osv. Dette gør det til et ideelt system til at blive integreret i et hyperautomatiseringsopsætning.

Yderligere faktorer, der gør Nanonets til en god tilføjelse til hyperautomatisering, er:

• Det er et værktøj uden kode
• Nem integration af Nanonets med de fleste CRM-, ERP-, indholdstjenester eller RPA-software.
• Ingen efterbehandling nødvendig: Nanonets OCR kan genkende håndskrevet tekst, billeder af tekst på flere sprog på én gang, billeder med lav opløsning, billeder med nye eller kursive skrifttyper og varierende størrelser, billeder med skyggetekst, skrå tekst, tilfældig ustruktureret tekst, billede støj, slørede billeder og meget mere.
• Arbejder med brugerdefinerede data gennem brug af brugerdefinerede data til træning af OCR-modeller.
• Multiple input-genkendelse: Nanonets OCR kan genkende håndskrevet tekst, billeder af tekst på flere sprog på én gang, billeder med lav opløsning, billeder med nye eller kursive skrifttyper og varierende størrelser, billeder med skyggefuld tekst, skrå tekst, tilfældig ustruktureret tekst, billedstøj, slørede billeder og flere sprog
• Uafhængighed af formater: Nanonets er slet ikke bundet af skabelonen for dokumenter. Du kan indfange data kognitivt i tabeller eller linjeposter eller et hvilket som helst andet format.

Tag væk

Hyperautomation er en holistisk tilgang til fremtidig virksomhedsledelse, der orkestrerer og optimerer en række teknologier, herunder AI, robotprocesautomatisering (RPA) og procesmining. Det kan eliminere manuelle gentagne processer og strømline hele spektret af operationer i en virksomhed med effektive arbejdsgange for at levere bedre produkter/tjenester og øge profitten. Hyperautomation vil være vejen til at forblive konkurrencedygtig i en stadig mere digital verden, og at gå i gang med det vil være vejen til fremtidig kompetence.

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/what-is-hyperautomation/