Автоматизация роботизированных процессов (RPA)

Как работает автоматизация роботизированных процессов

RPA в основном взаимодействует с приложениями на презентационном уровне, имитируя человеческие клики и нажатия на клавиатуру через графические пользовательские интерфейсы (GUI) или используя интерфейсы прикладного программирования (API), если они доступны для более надежной интеграции. Разработчики настраивают ботов на выполнение заранее определенных рабочих процессов, которые представляют собой последовательность шагов и бизнес-правил, определяющих взаимодействие бота с конкретными приложениями - например, электронными таблицами, базами данных, веб-приложениями или программным обеспечением для планирования ресурсов предприятия (ERP). Значительным преимуществом RPA является его способность работать с существующими приложениями без необходимости глубокой интеграции в внутренние системы или изменения базовой ИТ-инфраструктуры, что делает развертывание относительно быстрым для целевых процессов. Ведущие платформы RPA включают такие инструменты, как UiPath и Automation Anywhere.

Роботизированная автоматизация процессов против искусственного интеллекта

Крайне важно отличать RPA от искусственного интеллекта (AI). Хотя обе технологии способствуют автоматизации, их функции существенно различаются:

• RPA: Фокусируется на автоматизации структурированных, основанных на правилах задач путем выполнения явных инструкций. RPA-боты выполняют процессы точно по заданной программе, они не учатся и не адаптируются самостоятельно. Они отлично подходят для автоматизации больших объемов предсказуемых рабочих процессов.
• ИИ: подразумевает создание систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждения, решение проблем, восприятие и принятие решений. Машинное обучение (ML), подмножество ИИ, позволяет системам обучаться на основе данных без явного программирования, обеспечивая выполнение таких задач, как обнаружение объектов и обработка естественного языка (NLP).

Часто RPA и ИИ объединяют, чтобы создать "интеллектуальную автоматизацию" или"гиперавтоматизацию", где RPA-боты занимаются выполнением процессов, а компоненты ИИ обеспечивают когнитивные возможности. Например, ИИ-модель может анализировать настроение письма, а RPA-бот - направлять его, основываясь на результатах анализа ИИ.

Роботизированная автоматизация процессов против робототехники

Еще одно важное различие - между RPA и робототехникой.

• RPA: Речь идет о программных ботах, автоматизирующих цифровые задачи в компьютерных системах. Здесь нет физической составляющей; "роботы" - это исключительно программное обеспечение.
• Робототехника: Занимается проектированием, строительством и эксплуатацией физических роботов - машин, которые взаимодействуют с физическим миром. Эти роботы часто используют искусственный интеллект и компьютерное зрение (CV) для восприятия и навигации в окружающей среде, выполняя задачи в таких областях, как производство или логистика. Узнай больше об интеграции CV в робототехнику с помощью Ultralytics YOLO11.

Приложения и примеры использования

RPA широко применяется в различных отраслях для решения задач, характеризующихся большим объемом, повторяющимся характером, логикой, основанной на правилах, и подверженностью человеческим ошибкам. К числу распространенных приложений относятся:

• Обслуживание клиентов: Автоматизация ответов на простые запросы, обновление записей о клиентах.
• Финансы и бухгалтерский учет: Обработка счетов, формирование отчетов, сверка данных. Изучи возможности искусственного интеллекта в финансах.
• Отдел кадров: Ввод новых сотрудников в должность, управление данными о заработной плате. Узнай, как CV улучшает рабочие процессы в отделе кадров.
• Управление цепочкой поставок: Отслеживание поставок, управление уровнем запасов, обработка заказов. Читай о том, как перестроить цепочки поставок с помощью искусственного интеллекта.
• Здравоохранение: Регистрация пациентов, выставление счетов, обработка претензий. Узнай о роли искусственного интеллекта в здравоохранении.

Автоматизация роботизированных процессов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Хотя RPA и отличается от других, она служит ценной вспомогательной технологией в рабочих процессах AI и ML, особенно в сфере операций машинного обучения (MLOps):

• Автоматизация подготовки данных: RPA-боты могут автоматизировать сбор и структурирование обучающих данных, необходимых для ML-моделей. Например, бот может извлекать данные из различных источников, таких как PDF-файлы, унаследованные системы или веб-сайты, используя такие техники, как веб-скрейпинг или интеграция с инструментами оптического распознавания символов (OCR), а затем последовательно форматировать их для ввода в такие платформы, как Ultralytics HUB, для обучения моделей. Это значительно сокращает ручные усилия по сбору и аннотированию данных.
• Автоматизированное развертывание и мониторинг моделей: RPA может автоматизировать шаги в конвейере развертывания моделей. Например, как только модель, например Ultralytics YOLO достигает желаемых показателей производительности, RPA-бот может запустить скрипты развертывания или обновить конфигурационные файлы. Аналогичным образом боты могут отслеживать приборные панели или файлы журналов на предмет предупреждений, связанных с мониторингом модели (например, обнаружение дрейфа данных или снижения производительности), и автоматически инициировать предопределенные действия, такие как уведомление команд или откат к предыдущей версии, следуя лучшим практикам развертывания.

Выполняя повторяющиеся, основанные на правилах части конвейеров AI/ML, RPA позволяет специалистам по работе с данными и инженерам сосредоточиться на основных задачах моделирования и анализа, ускоряя общий жизненный цикл разработки и эксплуатации.