Hva er Hyperautomation PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Hva er hyperautomatisering

Tidsstempel: 18. mars 2022 8:09

Hva er hyperautomatisering

Hyperautomatisering ble vurdert som teknologitrende nummer én for 2021 av Gartner, IT-forsknings- og rådgivningsfirmaet. Det er planlagt å være den neste driveren for den digitale revolusjonen i forretningsdomenet og har som mål å integrere alle automatiserte aktiviteter under én felles plattform som er unik for en organisasjon.

La oss se hva hyperautomatisering er, og hvordan det er til nytte for enhver bedrift.

Innholdsfortegnelse

Hva er hyperautomatisering

Gartner definerer hyperautomatisering som "orkestrert bruk av flere teknologier, verktøy eller plattformer, inkludert kunstig intelligens (AI)m maskinlæring, hendelsesdrevet programvarearkitektur, robotprosessautomatisering (RPA), Business Process Management (BPM) og intelligent Business Process Management Suites (iBPMS) ), Integrasjonsplattform som en tjeneste (iPaaS), lavkode/ingen kodeverktøy og pakket programvare». Det markerer den nåværende avanserte fasen av digital prosessautomatisering som har utviklet seg fra og etter de digitale arbeidsflytstyringssystemene utviklet på 1980-tallet.

Hyperautomatisering samler de ulike komponentene i enhver virksomhet – arbeidsstyrke og arbeidsflyt – for å forbedre effektiviteten til driften og dermed bunnlinjen.

Hvordan hyperautomatisering fungerer

Hyperautomatisering er laget av tre komponenter - automatisering, orkestrering og optimalisering.

  • Automatisering er grunnlaget for enhver hyperautomatiseringsstrategi. Den består vanligvis av mindre automatiseringsprogrammer og verktøy som hjelper til med spesifikke oppgaver. RPA, for eksempel, er et automatiseringssystem. Flere automatiseringsverktøy kommer sammen i hyperautomatisering.
  • Orkestrering er å bringe sammen automatiseringsverktøyene til et større rammeverk slik at alle oppgaver henger sammen og fungerer synkronisert med hverandre.
  • Optimalisering er det ekstra laget av intelligens som tillater optimalisering gjennom valideringer og kontinuerlig læring og hjelper til med bedre integrering av automatiserings- og orkestreringsprosessene.

Hyperautomatisering gir et rammeverk for strategisk distribusjon av ulike automatiseringsteknologier separat eller i tandem. Disse teknologiene kan omfatte:

  • Robotic Process Automation (RPA): automatisering av repeterende, strukturerte oppgaver i samsvar med et sett med forhåndsdefinerte regler.
  • Machine Learning (ML): bruk av algoritmer som lærer maskinen å lære av oppgaver uten behov for menneskelig innblanding. Reglene endres og legges til etter hvert som datamaskinen lærer av eksisterende data.
  • Kunstig intelligens (AI): evnen til maskiner som kan ta menneskelignende beslutninger ved å etterligne den logiske tenkeprosessen til mennesker.
  • Big Data: teknologien som gjør det mulig å lagre, analysere og administrere enorme mengder data for å identifisere mønstre og skape optimale løsninger.
  • Cobots: samarbeidsroboter som jobber med mennesket i løkken for menneskesentriske aktiviteter
  • Chatbots: bruk av OCR, AI, ML og NLP som kan hjelpe en datamaskin med å holde en sanntidssamtale med et menneske ved å bruke tekst eller tale.
  • Intelligente forretningsprosessadministrasjonssuiter, integrasjonsplattformer som en tjeneste (iPaaS) og informasjonsmotorer.
  • Prosessgruve- og oppgavegruveverktøy for mønstergjenkjenning og prediksjon.

De vanlige trinnene i en typisk hyperautomatiseringsplattform inkluderer:

  • Koble sammen prosesser, arbeidsflyter og miljøer og skape en felles plattform som de uavhengige automatiseringsprosessene kan arbeide fra.
  • Identifisere strukturerte og ustrukturerte data og andre input fra ulike kilder og lagre dem i en selvkonsistent database for bruk av de ulike automatiseringsprosessene
  • Forutsi utfall som effektivitet og avkastning på investeringen (ROI) med de innsamlede dataene som det er kontinuerlig læring fra under drift.

Hyperautomatisering kan brukes til å lage en digital doppelganger for organisasjonen, kalt DTO, (Digital Twin Organisation). DTO er en digital representasjon av forretningsdriften eller arbeidsflyten og kan brukes til å simulere interaksjoner og hjelpe til med å lage spådommer i sanntid.

Automatiseringen av hverdagslige tilbakevendende oppgaver kan øke hastigheten, nøyaktigheten og konsistensen av operasjoner. Disse fører til økt effektivitet og lønnsomhet i virksomheten.

Fordeler med hyperautomatisering

  • Driftssammenheng: Selv om automatisering allerede er brukt i mange organisasjoner for å utføre spesifikke oppgaver og operasjoner, er de ofte ukoordinerte. En hyperautomatiseringsplattform kan samle alle disse forskjellige automatiseringsverktøyene til en enkelt plattform, og dermed bringe inn data- og oppgavesammenheng.
  • Tidsbesparelser og raskere behandlingstider: Tidsbesparelsene som gis av automatisering av oppgaver kan angres hvis det ikke er noen overordnet prosess for å integrere dem i en organisasjons større arbeidsparaply. De sømløse koblingene mellom de ulike automatiserte oppgavene som hyperautomatisering gir, kan bidra til å unngå slike forsinkelser og flaskehalser i den daglige driften av selskapet.
  • Kostnadsbesparelser: Manuelle forretningsprosesser, spesielt de som koordinerer aktiviteter fra flere avdelinger og grener av en organisasjon krever betydelig menneskelig kapital. McKinsey viste at 45 % av gjeldende betalte aktiviteter som koster tilsvarende 2 billioner dollar i total årslønn, potensielt kan automatiseres. Videre reduserer manuell utførelse av overflødige, potensielt automatiserbare oppgaver produktiviteten til selskapet og lav produktivitet kan koste arbeidsgivere rundt 1.8 milliarder dollar årlig.
  • Feilreduksjon: Å ha en felles plattform som alle bedriftens individuelle automatiseringsverktøy bruker og sammenhengen i data forhindrer feil som er vanlige i ulike automatiseringsaktiviteter.
  • Bruken av digitale tvillinger. Digitale tvillinger kan vise frem understrømmer og tidligere usynlige interaksjoner mellom funksjoner, prosesser og ytelsesindikatorer.
  • Bevaring av menneskelig kapital: Gjennom distribusjon av OCR, NLP og AI/ML kan hyperautomatisering eliminere menneskelig involvering i hverdagslige, repeterende aktiviteter. Det kan frigjøre ansatte som ellers er engasjert i oppgaver som dataregistrering eller kundeinteraksjon på første nivå, fra disse tidkrevende oppgavene.
  • Åpenhet: Hyperautomatisering kan sentralisere prosesser og øke åpenheten over hele linjen, samtidig som den logisk integrerer forretningsfunksjonaliteten spredt over hele organisasjonen. Det setter også opp sikkerhetstiltak og sporbarhet av informasjon, som sikrer bedre etterlevelse av relevant regelverk.
  • Revisjonsberedskap: Hyperautomatisering tillater ikke bare standardisering av operasjoner, men sikrer også vedlikehold av journaler for alle stadier av en forretningsprosess, og skaper dermed et revisjonsspor.
  • Beslutningstaking: Å gjenkjenne og prioritere bedriftsomfattende prosesser og oppgaver kan være utfordrende, spesielt når det er for mange parametere som påvirker virksomhetens funksjon. AI-funksjonene til hyperautomatisering kan hjelpe til med raske spådommer basert på data og historie, noe som kan hjelpe i beslutninger på ledelsesnivå.
  • Utvidelse: Etter hvert som kundebasen og driftsporteføljen utvides, kan ulik automatisering bli uhåndterlig og føre til flere ledelsesutfordringer. Hyperautomatisering muliggjør effektivisering av alle forretningsprosesser, og lar dermed virksomheten skalere.

Hvor brukes hyperautomatisering

Helsevesen

Helsevesenet spenner over mange gjensidig avhengige og innbyrdes relaterte områder som pasientdatahåndtering, helsepersonelladministrasjon, vedlikehold av infrastruktur, kvalitetskontroll, fakturering osv. Disse individuelle aktivitetene håndteres av separate avdelinger og å samle alle data og prosesser under en enkelt plattform vil bidra til bedre effektivitet av hele helsevesenet. I tillegg kan det også sikre etterlevelse av regelverk og øke påliteligheten blant publikum.

Forsyningskjede

Avbruddet i forsyningskjeden under pandemien har resultert i vanskeligheter langs hver node i kjeden. Hyperautomatiseringen av lagerstyring, innkjøp, planlegging og transport av informasjon kan hjelpe til med å forutsi forsinkelser og derved foreta og utløse beredskapstrinn for å unngå store forstyrrelser.

Finans og regnskap

Fordelene ved å hyperautomatisere de økonomiske aspektene ved et selskaps virksomhet blir stadig mer anerkjent av bedrifter. Dette er spesielt tydelig i driften av Kreditoravdelingen som gir økonomisk, administrativ og kontorstøtte til kjøpsprosessen til et selskap. Driften til AP-avdelingen må sømløst integrere de ulike funksjonene til anskaffelse-til-betal-prosessen som spenner over innkjøpsordreadministrasjon, leverandøradministrasjon/kommunikasjon, fakturahåndtering, produktsporing og betaling. Hyperautomatisering av AP-operasjoner, som fakturahåndtering og innkjøpsordrehåndtering, kan hjelpe til med å organisere innkjøpsprosessen i bedrifter.

Hva er hyperautomatisering

Detaljhandelen

Hyperautomatisering forventes å bli viktig i detaljhandelen, spesielt i e-handelsapplikasjoner. Det kan forbedre effektiviteten til front-end-prosesser som målrettet generering av innhold i sosiale medier, kundeadministrasjon, etc., og også integrere det med back-end-prosesser som lagerstyring, anskaffelse-til-betal-prosessen, fakturering og fraktoppgaver. Hyperautomatisering kan også analysere driftsmønstre og kundeadferd og bruke informasjonen til nøyaktig beslutningstaking som øker inntektene og lønnsomheten.

Hvordan implementere hyperautomatisering

Å sette opp en hyperautomatiseringsplattform kan virke utfordrende på grunn av den opplevde enormiteten av å integrere hittil forskjellige systemer i en organisasjon. En systematisk vurdering av forretningsprosessene til selskapet og utforming av effektive arbeidsflyter for hyperautomatisering vil imidlertid lette prosessen.

En hyperautomatiseringspraksis innebærer å identifisere oppgavene som kan og må automatiseres, velge passende automatiseringsverktøy og slå sammen eller utvide deres evner ved å bruke ulike varianter av AI og maskinlæring. Noen av faktorene som skal vurderes i hyperautomatisering inkluderer:

  • Funksjonalitetene som må integreres: Hvert selskap har sine egne nivåer og omfang av automatisering, i tillegg til praksis og retningslinjer. Dette er grunnen til at en grundig utforming av arbeidsflyten er avgjørende før du tar fatt på hyperautomatiseringsreisen. Denne arbeidsflyten vil bidra til å avklare hvordan hyperautomatiseringsplattformen vil samsvare med de generelle reglene og logistikken til virksomheten.
  • Budsjett: Hvor mye penger som skal investeres i å sette opp et hyperautomatiseringssystem avhenger av virksomhetens omfang, bunnlinjen og investeringspotensialet til selskapet
  • Brukervennlighet: Selv om hyperautomatisering i stor grad eliminerer menneskelig intervensjon, er det alltid et minimumsnivå av menneskelig involvering som trengs, i det minste på oppsettstadiet. Det finnes eksperter som kan hjelpe med å sette opp slike plattformer. Behovet for opplæring og teknisk støtte må også tas opp før man velger riktig verktøy for formålet.
  • Omfanget av spredning og samarbeid: De fleste avdelinger/team/enheter i store virksomheter henger sammen i sin virksomhet og kan bruke automatiseringsverktøy som er koblet sammen eller ikke. Hyperautomatiseringsprosessen må kunne gi tilgang på ulike nivåer og tillate enkelt samarbeid mellom alle deltakere. Det må også legges til rette for å inkludere ulike nivåer av godkjenninger i prosessen.

Den eventuelle suksessen til hyperautomatisering i enhver bedrift avhenger av selskapets forståelse av prosessen, selskapets teknologiske modenhet/dyktighet, evnen til å integrere eldre teknologier i hyperautomatiseringsporteføljen, motivasjonen til ansatte til å lære og tilpasse seg, og ledelsesdynamikken innad i selskapet.

Hyperautomatisering med nanonetter

Nanonets er en OCR-programvare som kan være en del av det større hyperautomatiseringssystemet fordi det utnytter AI- og ML-funksjoner for automatisk å trekke ut ustrukturerte/strukturerte data fra PDF-dokumenter, bilder og skannede filer.

Den AI-drevne kognitive intelligensen til Nanonets tillater håndtering av semistrukturerte og til og med usynlige dokumenttyper samtidig som den forbedres over tid. Nanonets-algoritmen og OCR-modellene lærer kontinuerlig. De kan trenes eller omskoleres flere ganger og er veldig tilpassbare.

Nanonets API gir høye hastigheter og stor nøyaktighet i linjeelementutvinning av data og driver automatisering for linjeelementadministrasjon. Utdataene kan tilpasses for kun å trekke ut spesifikke tabeller eller dataoppføringer av interesse.

Allsidigheten til Nanonets oppstår fra dens evne til å utføre følgende oppgaver:

  • Nøyaktig gjenkjenning av tabellstrukturen til en artikkel som inneholder dokumenter som skjemaer.
  • Alle linjeelementoppføringene som finnes i skjemaene som navn, produkt, pris, totalsum, rabatter osv.
  • Dataene kan trekkes ut som JSON-utdata som kan gjøre det mulig å bygge tilpassede apper og plattformer.
  • Selv om den tilbyr en flott API og dokumentasjon for utviklere, er programvaren også ideell for organisasjoner uten et internt team av utviklere.

Denne allsidigheten tillater bruk av nanonetter i en rekke funksjoner og avdelinger i en organisasjon – leverandørgjeld, HR, lagerstyring osv. Dette gjør det til et ideelt system for integrering i et hyperautomatiseringsoppsett.

Hva er hyperautomatisering

Ytterligere faktorer som gjør Nanonets til et godt tillegg til hyperautomatisering er:

  • Det er et verktøy uten kode
  • Enkel integrasjon av Nanonets med de fleste CRM-, ERP-, innholdstjenester eller RPA-programvare.
  • Ingen etterbehandling nødvendig: Nanonets OCR kan gjenkjenne håndskrevet tekst, bilder av tekst på flere språk samtidig, bilder med lav oppløsning, bilder med nye eller kursive fonter og varierende størrelser, bilder med skyggetekst, skråstilt tekst, tilfeldig ustrukturert tekst, bilde støy, uskarpe bilder og mer.
  • Jobber med tilpassede data gjennom bruk av tilpassede data for opplæring av OCR-modeller.
  • Gjenkjenning av flere inndata: Nanonets OCR kan gjenkjenne håndskrevet tekst, bilder av tekst på flere språk samtidig, bilder med lav oppløsning, bilder med nye eller kursive fonter og varierende størrelser, bilder med skyggetekst, skråstilt tekst, tilfeldig ustrukturert tekst, bildestøy, uskarpe bilder og flere språk
  • Uavhengighet fra formater: Nanonetter er ikke bundet av dokumentmalen i det hele tatt. Du kan fange data kognitivt i tabeller eller linjeelementer eller et hvilket som helst annet format.

Ta bort

Hyperautomatisering er en helhetlig tilnærming til fremtidig forretningsledelse, som orkestrerer og optimerer en rekke teknologier, inkludert AI, robotprosessautomatisering (RPA) og prosessgruvedrift. Det kan eliminere manuelle repeterende prosesser og effektivisere hele spekteret av operasjoner til en virksomhet med effektive arbeidsflyter for å levere bedre produkter/tjenester og øke fortjenesten. Hyperautomatisering vil være måten å holde seg konkurransedyktig i en stadig mer digital verden, og å ta fatt på det vil være veien til fremtidig kompetanse.

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring