Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

Wie Robotic Process Automation funktioniert

RPA funktioniert in erster Linie durch die Interaktion mit Anwendungen auf der Präsentationsebene, indem menschliche Klicks und Tastatureingaben über grafische Benutzeroberflächen (GUIs) nachgeahmt werden, oder durch die Nutzung von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), wenn diese für eine robustere Integration verfügbar sind. Entwickler/innen konfigurieren Bots so, dass sie vordefinierten Workflows folgen, d. h. Abfolgen von Schritten und Geschäftsregeln, die vorgeben, wie der Bot mit bestimmten Anwendungen interagiert - z. B. Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Webanwendungen oder ERP-Software (Enterprise Resource Planning). Ein großer Vorteil von RPA ist die Fähigkeit, mit bestehenden Anwendungen zu arbeiten, ohne dass eine tiefgreifende Integration in Backend-Systeme oder eine Änderung der zugrunde liegenden IT-Infrastruktur erforderlich ist, was eine relativ schnelle Einführung für gezielte Prozesse ermöglicht. Zu den führenden RPA-Plattformen gehören Tools wie UiPath und Automation Anywhere.

Robotic Process Automation vs. Künstliche Intelligenz

Es ist wichtig, zwischen RPA und Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterscheiden. Obwohl beide Technologien die Automatisierung vorantreiben, unterscheiden sich ihre Funktionen erheblich:

• RPA: Konzentriert sich auf die Automatisierung strukturierter, regelbasierter Aufgaben, die expliziten Anweisungen folgen. RPA-Bots führen Prozesse genau wie programmiert aus und lernen oder passen sich nicht selbstständig an. Sie eignen sich hervorragend für die Automatisierung umfangreicher, vorhersehbarer Arbeitsabläufe.
• KI: Es geht darum, Systeme zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Lernen, logisches Denken, Problemlösung, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Maschinelles Lernen (ML), eine Unterkategorie der KI, ermöglicht es Systemen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen, was Aufgaben wie Objekterkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht.

Oft werden RPA und KI kombiniert, um eine "intelligente Automatisierung" oder"Hyperautomatisierung" zu schaffen, bei der RPA-Bots die Prozessausführung übernehmen und KI-Komponenten kognitive Fähigkeiten bereitstellen. Ein KI-Modell könnte zum Beispiel die Stimmung einer E-Mail analysieren, und ein RPA-Bot könnte sie dann auf der Grundlage der KI-Analyse weiterleiten.

Robotische Prozessautomatisierung vs. Robotik

Eine weitere wichtige Unterscheidung ist die zwischen RPA und Robotik.

• RPA: Beschäftigt sich mit Software-Bots, die digitale Aufgaben in Computersystemen automatisieren. Es gibt keine physische Komponente; die "Roboter" sind rein softwarebasiert.
• Robotik: Die Robotik befasst sich mit dem Design, der Konstruktion und dem Betrieb von Robotern - Maschinen, die mit der physischen Welt interagieren. Diese Roboter nutzen oft KI und Computer Vision (CV), um ihre Umgebung wahrzunehmen und zu navigieren und Aufgaben in Bereichen wie Produktion oder Logistik zu erfüllen. Erfahre mehr über die Integration von CV in der Robotik mit Ultralytics YOLO11.

Anwendungen und Anwendungsfälle

RPA wird in vielen Branchen für Aufgaben eingesetzt, die sich durch ein hohes Volumen, sich wiederholende Aufgaben, regelbasierte Logik und die Anfälligkeit für menschliche Fehler auszeichnen. Zu den gängigen Anwendungen gehören:

• Kundenbetreuung: Antworten auf einfache Anfragen automatisieren, Kundendatensätze aktualisieren.
• Finanzen und Buchhaltung: Rechnungsverarbeitung, Berichterstellung, Datenabgleich. Entdecke KI im Finanzwesen.
• Personalwesen: Einarbeitung neuer Mitarbeiter, Verwaltung von Gehaltsabrechnungsdaten. Erfahre, wie CV die Arbeitsabläufe in der Personalabteilung verbessert.
• Lieferkettenmanagement: Sendungen verfolgen, Lagerbestände verwalten, Bestellungen bearbeiten. Lies, wie du deine Lieferketten mit KI umgestalten kannst.
• Gesundheitswesen: Patientenregistrierung, Abrechnung, Leistungsbearbeitung. Entdecke die Rolle der KI im Gesundheitswesen.

Robotic Process Automation in AI und Machine Learning

RPA ist zwar etwas anderes, dient aber als wertvolle unterstützende Technologie innerhalb von KI- und ML-Workflows, insbesondere im Bereich der Machine Learning Operations (MLOps):

• Automatisierung der Datenaufbereitung: RPA-Bots können die Sammlung und Strukturierung der für ML-Modelle benötigten Trainingsdaten automatisieren. Ein Bot kann zum Beispiel Daten aus verschiedenen Quellen wie PDFs, Altsystemen oder Websites extrahieren, indem er Techniken wie Web Scraping oder die Integration von OCR-Tools (Optical Character Recognition) einsetzt, und sie dann einheitlich formatieren, um sie in Plattformen wie Ultralytics HUB für das Modelltraining einzupflegen. Dadurch wird der manuelle Aufwand für die Datenerfassung und -beschriftung erheblich reduziert.
• Automatisierte Modellbereitstellung und Überwachung: RPA kann die Schritte innerhalb der Modellbereitstellungspipeline automatisieren. Wenn zum Beispiel ein Modell wie ein Ultralytics YOLO Modell die gewünschten Leistungskennzahlen erreicht, kann ein RPA-Bot Skripte zur Bereitstellung auslösen oder Konfigurationsdateien aktualisieren. Ebenso können Bots Dashboards oder Logdateien auf Warnmeldungen zur Modellüberwachung überwachen (z. B. Datenabweichung oder Leistungsverschlechterung) und automatisch vordefinierte Aktionen wie die Benachrichtigung von Teams oder das Zurücksetzen auf eine frühere Version einleiten und dabei bewährte Verfahren für die Bereitstellung befolgen.

Indem RPA die sich wiederholenden, regelbasierten Teile von KI/ML-Pipelines übernimmt, können sich Datenwissenschaftler und Ingenieure auf ihre Kernaufgaben bei der Modellierung und Analyse konzentrieren und so den gesamten Entwicklungs- und Betriebslebenszyklus beschleunigen.