Четвертая промышленная революция и взлет интеллектуальной аналитики

Технология RPA, усиленная искусственным интеллектом (AI) — движущая технология четвертой промышленной революции. 

После механизации в 1760-х годах (первая промышленная революция), массового производства в 1800-х годах (вторая) и автоматизированного производства в 1970-х годах (третья), четвертая промышленная революция базируется на третьей, и характеризуется ростом киберфизических систем. Увеличение объемов данных, низкая стоимость вычислительных ресурсов, новые формы взаимодействия человека и машины и передовая аналитика – все это двигатель цифровой трансформации. Механические и программные роботы стали выполнять некоторые рабочие задачи человека, причем эффективнее и продуктивнее. Промышленность 4.0 радикально меняет процессы и обещает значительное снижение затрат, оптимизацию производства и повышение лояльности клиентов.

Обзор четвертой промышленной революции

Искусственный интеллект (ИИ), особенно программные роботы, часто используется как дома, так и на работе. Отличный пример того, как в совершенно новой форме объединяются компьютеры и автоматизация, можно увидеть в промышленной робототехнике, где машины удаленно подключаются к компьютерным системам. Эти системы включают алгоритмы машинного обучения (ML), позволяющие оператору-человеку обучать и контролировать робота.

Промышленность 4.0

Основные элементы четвертой промышленной революции — аналитика, машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) на базе больших данных (Big Data) и интернета вещей (IoT). Как это выглядит в действительности? В новом мире работы существует четыре фундаментальных принципа проектирования систем.

Совместимость — машины, устройства, датчики и люди должны легко синхронизироваться.

Информационная прозрачность — датчики собирают данные о физическом мире и используют интеллектуальную аналитику для индексации этих неструктурированных данных, чтобы помочь в принятии решений.

Техническая помощь — системы поддерживают людей в процессе принятия решений и помогают выполнять сложные или небезопасные задачи.

Децентрализованные решения — интеллектуальные системы работают автономно и могут принимать простые решения и быстрее разрешать конфликты.

Пришли ли мы к этому?

Еще не совсем. Сложности цифровой трансформации проявляются во многом. Наиболее распространенные проблемы цифровой трансформации и соответствия четырем требованиям в заводском цеху — это:

Устаревшие системы: системы мгновенно не изменятся. Надежные системы, многие из которых имеют собственные приложения, будут по-прежнему играть центральную роль в бизнесе.

Big Data и анализ: термин Big Data означает «очень большие объемы данных», генерируемые сенсорами, цифровыми системами существующего оборудования. Эти экстремально большие объемы данных трудно анализировать и визуализировать традиционными методами и системами анализа. Организации имеют ограниченные ресурсы для категоризации и классификации данных.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – это ответ, но на какой вопрос?

Вопрос сосредоточен вокруг скорости изменений. Все системы — от медицинских роботов до ERP-систем — собирают информацию, которая хранится для последующего использования. Для многих производителей это первое, что приходит на ум при мысли о подключении машин на производственном этаже к бэк-офисным системам. Производители боятся утонуть в большом количестве неструктурированных данных. И они совершенно правы. Но в головоломке отсутствует деталь – это тот, кто использует программное обеспечение и аналитику для создания «организованных данных», чтобы управлять действиями роботов.

RPA во многих отношениях автоматически конфигурируемое устройство. Технология не требует изменений существующих ИТ-систем, устаревших приложений или компьютеров. Она идеально подходит для индексирования и структурирования больших объемов данных для предприятий. Технология RPA, усиленная AI, имеющая возможности обучения, использует передовые модели данных для организации и классификации всей информации. Аналитические платформы RPA визуализируют идеи и в конечном итоге помогают прогнозировать результаты следующим образом:

Дескриптивная аналитика: описывает или суммирует необработанные данные и классифицирует их в легко усваиваемую информацию, позволяя организациям учиться на прошлых событиях.

Прогнозная аналитика: предоставляет компаниям полезную информацию на основе данных. Она позволяет использовать существующие данные для прогнозирования результатов и оценки вероятности будущих результатов.

Аналитика в режиме реального времени: в то время как описательная и прогнозная аналитика обеспечивают понимание того, что произошло в прошлом, аналитика в режиме реального времени сообщает компаниям, что происходит сейчас. Она показывается, что происходит в определенной точке вашего процесса. Это позволяет корректировать и изменять курс в режиме реального времени.

Визуализация данных: потоковые данные показывают в режиме реального времени, что происходит в любой точке времени.

Понимание сути дела: важные события сразу появляются на панелях мониторинга. Оповещения могут запускаться на основе сочетания правил и записанных ранее данных.

RPA и аналитика

Поскольку производители движутся по направлению к промышленной революции 4.0, многие из них обратились к современным технологиям, чтобы ускорить цифровую трансформацию производственных и бизнес-процессов.
Желая улучшить производительность, оправдать ожидания потребителей и сделать продукт инновационным, компании все чаще обращаются к платформам RPA, усиленным возможностями искусственного интеллекта, таким, как Automation Anywhere c передовыми аналитическими способностями.

Цифровая рабочая сила RPA в сочетании с передовой аналитикой может различать тенденции и устанавливать критерии гораздо быстрее, позволяя использовать эти данные, чтобы выдержать конкуренцию. И преуспеть в четвертой промышленной революции.

Ritu Kapoor для automationanywhere.com, 13 июня 2018