Определение интеллектуальной автоматизации: больше, чем простые скрипты

Новая фаза цифровой трансформации выходит за рамки простых машинных скриптов. Она сосредоточена на системах, которые учатся, адаптируются и оптимизируются в реальном времени. Интеллектуальная автоматизация (ИА) представляет собой этот сдвиг. Она объединяет роботизированную автоматизацию процессов (RPA) с искусственным интеллектом (ИИ). Это мощное сочетание создает динамичные рабочие процессы, которые выполняют задачи и одновременно постоянно их совершенствуют. В результате автоматизация превращается из статичного инструмента в живую, интеллектуальную систему. Мы в Ubest Automation Limited рассматриваем это слияние как будущую основу современной промышленности.

RPA против ИИ: основа более умных систем управления

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) автоматизирует повторяющиеся процессы на основе правил. Примеры включают ввод данных или генерацию отчетов. Боты RPA работают быстро и надежно, но строго следуют заранее определенным правилам. В свою очередь, искусственный интеллект (ИИ) добавляет возможности обучения и принятия решений. К ним относятся обработка естественного языка (NLP), машинное обучение (ML) и компьютерное зрение. Наложение ИИ на RPA делает процессы гибкими и адаптивными. Это слияние и есть интеллектуальная автоматизация, превращающая стандартные системы управления в мощные решения для автоматизации заводов.

Интеллектуальная автоматизация в действии: реальные примеры промышленной автоматизации

ИА приносит ощутимые преимущества в различных отраслях. Эти применения демонстрируют мощь систем с замкнутым циклом:

Финансы: RPA обрабатывает счета, а ИИ активно выявляет аномалии. Это позволяет гораздо быстрее обнаруживать потенциальное мошенничество, чем при ручной проверке.

Обслуживание клиентов: RPA эффективно распределяет заявки в службу поддержки. Тем временем чат-боты на базе ИИ предоставляют персонализированные и быстрые решения для клиентов.

Производство: RPA собирает важные данные о производстве. Затем предиктивные алгоритмы машинного обучения прогнозируют поломки оборудования. Это снижает дорогостоящие незапланированные простои.

Цепочка поставок: Боты быстро обрабатывают заказы. Более того, ИИ прогнозирует спрос, оптимизируя уровни запасов в реальном времени.

Это гарантирует, что машины не только выполняют работу, но и анализируют и совершенствуют способ её выполнения.

Критическая проблема кадров для интеллектуальной автоматизации

Несмотря на огромный потенциал, внедрение ИА сталкивается с серьезным препятствием: дефицитом специалистов. Реализация и управление сложными системами ИА требует профессионалов с двойной квалификацией. Они должны понимать как проектирование процессов, так и передовые технологии ИИ. Однако кадровый резерв с такой специализацией остается ограниченным. Отчет 2024 года показывает, что более 60% отрасли испытывают трудности с поиском квалифицированных специалистов, особенно инженеров по автоматизации.

Этот дефицит создает заметные проблемы:

Замедленное внедрение: Компании хотят использовать ИА, но не могут найти квалифицированный персонал для её развертывания.

Рост зависимости от поставщиков: Организации вынуждены обращаться к внешним консультантам и поставщикам программного обеспечения, что неизбежно увеличивает стоимость проектов.

Необходимость повышения квалификации: Сотрудники, контролирующие ручные процессы, должны срочно пройти переподготовку. Им нужны навыки для эффективного взаимодействия с продвинутыми системами ИА.

Мнение Ubest Automation Limited: Повышение квалификации существующих сотрудников — не опция, а ключ к успешному масштабированию интеллектуальной автоматизации.

Максимизация ROI: значительные преимущества ИА

Организации, успешно преодолевающие кадровый разрыв, получают существенные выгоды. Глобальный рынок интеллектуальной автоматизации, оцененный примерно в 16,2 миллиарда долларов в 2024 году, прогнозируется к значительному росту до более чем 37,2 миллиарда долларов к 2031 году (среднегодовой темп роста 12,6%).

Эти выгоды включают:

Более умные рабочие процессы: Процессы постоянно развиваются по мере того, как ИИ учится на новых данных.

Быстрее принятие решений: Информация в реальном времени обеспечивает гибкость на высококонкурентных рынках.

Экономия затрат: Снижение ошибок и оптимизация распределения ресурсов значительно сокращают операционные расходы.

Масштабируемость: Компании могут расширять автоматизацию от простых задач до целых сквозных процессов. Это особенно важно для крупных предприятий, использующих системы PLC и DCS.

Ключевые шаги для подготовки вашей организации к интеллектуальной автоматизации

Если ваша организация рассматривает внедрение ИА, мы рекомендуем структурированный подход:

Определите процессы с высоким воздействием: Выделите повторяющиеся задачи с большим объемом данных, которые выигрывают от человеческого суждения или обучения.

Постепенное добавление ИИ: Начните с добавления модулей ИИ (например, OCR, NLP, машинное обучение) к вашим существующим ботам RPA.

Инвестируйте в персонал: Создайте надежные программы обучения, чтобы подготовить текущих сотрудников к работе с ИА.

Сотрудничайте разумно: Партнерство с проверенными поставщиками, такими как Ubest Automation Limited, обеспечит и технологическую, и отраслевую экспертизу.

Технические рекомендации для внедрения ИА:

Интеграция NLP: Используйте обработку естественного языка для работы с неструктурированными данными, такими как электронные письма и отзывы клиентов.

Модели машинного обучения: Внедряйте алгоритмы ML для предиктивного обслуживания в системах промышленной автоматизации.

Когнитивная автоматизация: Реализуйте интеллектуальную обработку документов для автоматизации чтения и извлечения данных из различных типов документов.

Будущее — это более умное партнерство

Обещание интеллектуальной автоматизации не в замене человека. Настоящая возможность — создать более умное и продуктивное партнерство между людьми и технологиями. Это будущее требует эффективности в сочетании с интеллектом. Компании, которые сосредоточатся на этом двойном подходе — продвинутой автоматизации и развитии кадров — будут лидерами в инновациях и устойчивости.

Комментарий Ubest Automation Limited: Переход от традиционных систем управления к интеллектуальной автоматизации — это не просто обновление, а кардинальный сдвиг парадигмы. Мы специализируемся на поставке основных компонентов PLC и DCS, которые служат надежной основой для этих продвинутых слоев ИИ. Наш опыт показывает, что главная преграда часто носит культурный, а не технический характер. Принятие кривой обучения — первый шаг к значительному конкурентному преимуществу.

Часто задаваемые вопросы об интеллектуальной автоматизации для промышленных пользователей

В1: Как инженер по PLC на производстве практически взаимодействует с системой ИА?

О: Роль инженера PLC меняется от строгого программирования лестничной логики к контролю за автоматизированной системой. Он следит за производительностью слоя ИА и обеспечивает надежное выполнение управляющими системами инструкций, основанных на ИИ. Например, если предиктивная модель ИИ указывает на неисправность мотора, инженер сверяет это с историческими данными DCS и планирует обслуживание через интерфейс PLC. Его работа смещается от исполнения к проверке и стратегическому управлению.

В2: Какой простой и экономичный старт для малого или среднего предприятия (SME) по внедрению интеллектуальной автоматизации?

О: Малое или среднее предприятие должно начать с интеллектуальной обработки документов. Внедрите решение с ИИ для оптического распознавания символов (OCR) на конкретном узком месте, например, обработке счетов или анализе журналов контроля качества. Эта задача характеризуется большим объемом и низкой необходимостью суждения, обеспечивая немедленную отдачу от инвестиций. Это помогает наработать внутренний опыт без полной стоимости сложного проекта автоматизации завода.

В3: У нас защищенная, изолированная сеть. Можно ли использовать ИА без подключения к облаку?

О: Абсолютно. Хотя многие решения ИА используют облако для масштабирования, многие ключевые компоненты, особенно связанные с промышленной автоматизацией, могут работать локально. Вы можете развернуть модели машинного обучения для предиктивного обслуживания непосредственно на периферийном устройстве или локальном сервере в вашей изолированной сети. Анализ данных и оптимизированные управляющие инструкции остаются полностью локальными, что соответствует высоким требованиям безопасности и соответствия.

Изучите передовые системы управления и решения ИА.

Чтобы узнать, как Ubest Automation Limited может интегрировать надежное оборудование PLC и DCS с передовыми стратегиями ИА для ваших нужд промышленной автоматизации, пожалуйста, перейдите по ссылке: https://www.ubestplc.com/