Hiper Automatyzacja

Opublikowany dnia: 2020-01-24
Przeczytano: 1469
Autor: Barbarella
Opublikowany w kategorii: Roboty

Hiper automatyzacja to zastosowanie zaawansowanych technologii,

takich jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie się maszynowe (ML), w celu zautomatyzowania procesów w sposób, który jest znacznie bardziej skuteczny niż tradycyjne możliwości automatyzacji.

Ponieważ żadne pojedyncze narzędzie nie jest jeszcze w stanie zastąpić człowieka, ideą Hiper automatyzacji jest zastosowanie wielu narzędzi, takich jak robotyzacja procesów (RPA), inteligentne oprogramowanie do zarządzania przedsiębiorstwem, SI i inne zaawansowane narzędzia, w celu podejmowania decyzji.

Jest to kolejny krok po RPA, który zastąpi ludzkie zaangażowanie w zadania fizyczne i cyfrowe, a w końcu także cały proces podejmowania decyzji. Hiper automatyzacja często prowadzi do stworzenia cyfrowego bliźniaka organizacji (DTO), pozwalając na wizualizację sposobu funkcjonowania, procesów i kluczowych wskaźników wydajności w celu zwiększenia wartości firmy.

Automatyzacja Procesów Robotów (RPA) jest narzędziem do automatyzacji rutynowych procesów biznesowych i zwiększania możliwości manualnych.

Robot nie może jednak zastąpić ludzkich zdolności.

Zamiast tego, dodaje komponent do produkcji obsługiwanej przez człowieka. Pomaga człowiekowi w ręcznym wprowadzaniu danych. Większość powtarzalnych i czasochłonnych zadań może być wykonywanych za pośrednictwem RPA. Każda forma danych może być efektywnie zorganizowana.

RPA jest stosowany głównie w dużych organizacjach, które wykorzystują wysiłek ludzki na dużą skalę do efektywnego przetwarzania informacji. Automatyzacja może obejmować przetwarzanie danych, interakcję między różnymi systemami cyfrowymi itp.

Machine Learning (ML) można określić jako zautomatyzowanie i usprawnienie procesu uczenia się komputerów, w oparciu o ich doświadczenia, bez konieczności rzeczywistego programowania, tj. bez pomocy człowieka.

Uczenie maszynowe koncentruje się głównie na rozwoju programów komputerowych, które mogą uzyskać dostęp do danych i wykorzystać je do samodzielnej nauki.

Algorytm uczenia się maszynowego jest przygotowywany przy użyciu zestawu danych szkoleniowych w celu stworzenia modelu. Kiedy nowe dane wejściowe są wprowadzane do algorytmu ML, dokonuje on przewidywania w oparciu o model.

Analiza zachowań odgrywa tutaj główną rolę w uczeniu maszynowym, gdzie automatycznie przekształca nieustrukturyzowane informacje w ustrukturyzowane dane opinii publicznej na temat produktów, usług, marki lub innego tematu, na który ludzie mogą wyrazić swoje opinie.

Dane te mogą być bardzo przydatne w zastosowaniach komercyjnych, takich jak analizy marketingowe, public relations, recenzje produktów, opinie o produktach i obsługa klienta.