Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Robotik Süreç Otomasyonu Nasıl Çalışır?

RPA, öncelikle sunum katmanındaki uygulamalarla etkileşime girerek, Grafik Kullanıcı Arayüzleri (GUI'ler) aracılığıyla insan tıklamalarını ve klavye vuruşlarını taklit ederek veya mevcut olduğunda Uygulama Programlama Arayüzlerini (API'ler) kullanarak çalışır. Botlar, geliştiriciler tarafından yapılandırılan önceden tanımlanmış iş akışlarını takip eder. Bu iş akışları, botun bir görevi tamamlamak için belirli uygulamalarla (elektronik tablolar, veritabanları, web uygulamaları veya kurumsal yazılımlar gibi) nasıl etkileşime girmesi gerektiğini belirleyen bir dizi adım ve kuraldan oluşur. Genellikle arka uç sistemlerle derin entegrasyon gerektiren geleneksel otomasyonun aksine, RPA, temel BT altyapısını değiştirmeden mevcut uygulamalarla çalışabilir ve bu da belirli süreçler için nispeten hızlı bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Önemli RPA platformları arasında UiPath ve Blue Prism gibi araçlar bulunmaktadır.

Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka

RPA'yı Yapay Zeka'dan (AI) ayırmak önemlidir. Her ikisi de otomasyona katkıda bulunurken, farklı işlev görürler:

• RPA: Yapılandırılmış, tekrarlayan, kural tabanlı görevleri otomatikleştirmeye odaklanır. Botlar açık talimatları takip eder ve kendi başlarına öğrenmez veya uyum sağlamaz. Açıkça tanımlanmış süreçler için verimlilik ve tutarlılık konusunda mükemmeldirler.
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (ML): Verilerden öğrenebilen, tahminler veya kararlar verebilen ve daha karmaşık, yapılandırılmamış verileri işleyebilen sistemleri içerir. YZ bağlamı anlayabilir, kalıpları tanıyabilir(nesne algılama, görüntü sınıflandırma) ve yeni durumlara uyum sağlayabilir.

Genellikle RPA ve yapay zeka birleştirilerek "Akıllı Otomasyon" veya "Hiperotomasyon" oluşturulur; burada RPA botları sürecin yürütülmesini yönetir ve yapay zeka bileşenleri belgeleri anlama, görüntüleri yorumlama veya yargıda bulunma gibi bilişsel yetenekler sağlar. Gartner tarafından hazırlanan bir genel bakış, kapsamını daha da detaylandırmaktadır.

Uygulamalar ve Kullanım Örnekleri

RPA, yüksek hacimli, kural tabanlı ve insan hatasına eğilimli görevler için sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Yaygın uygulamalar şunları içerir:

• Veri Girişi ve Geçişi: Verilerin sistemler veya formatlar arasında otomatik olarak aktarılması.
• Rapor Oluşturma: Standartlaştırılmış raporlar oluşturmak için çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi.
• Müşteri Hizmetleri: Sık sorulan sorulara verilen yanıtları otomatikleştirme veya hesap güncellemelerini yönetme.
• Fatura İşleme: Faturalardan verilerin çıkarılması ve muhasebe sistemlerine girilmesi.
• İK Operasyonları: İşe alım, bordro işlemleri veya çalışan veri yönetiminin bazı bölümlerinin otomatikleştirilmesi.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Robotik Süreç Otomasyonu

Farklı olmakla birlikte RPA, yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarında, özellikle de Makine Öğrenimi Operasyonlarında (MLOps) değerli bir destekleyici rol oynamaktadır:

1. Otomatik Veri Hazırlama: RPA botları, makine öğrenimi modellerini eğitmek için gereken sıkıcı veri toplama ve yapılandırma sürecini otomatikleştirebilir. Örneğin, bir bot web sitelerinden veri kazıyabilir, temel kuralları veya entegre OCR araçlarını kullanarak PDF'lerden veya e-postalardan bilgi çıkarabilir ve Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından kullanılan veri boru hatlarını eğitmek için uygun tutarlı bir yapıya biçimlendirebilir.
2. Model Dağıtımını ve İzlemeyi Kolaylaştırma: RPA, model dağıtım sürecindeki model dosyalarının aktarılması veya ortamların yapılandırılması gibi adımları otomatikleştirebilir. Ayrıca botlar, uygulama performansını veya belirli iş KPI'larını izleyebilir ve performansın belirli bir eşiğin altına düşmesi durumunda uyarıları tetikleyebilir ve hatta model yeniden eğitim iş akışlarını başlatarak etkili model izlemeye katkıda bulunabilir.

Bilgisayarlı Görme ile Entegrasyon

RPA'nın yetenekleri, Bilgisayarla Görme (CV) teknolojilerinin entegre edilmesiyle önemli ölçüde geliştirilebilir. Temel RPA GUI'lerle etkileşime girerken, CV botların kameralar aracılığıyla ekran öğelerini, görüntüleri ve hatta fiziksel belgeleri "görmesine" ve yorumlamasına olanak tanır. Örneğin, bir RPA botu ile geliştirilmiş Ultralytics YOLO Model, bir konveyör bandındaki ürünleri görsel olarak inceleyerek üretimdeki kalite kontrollerini otomatikleştirebilir veya geleneksel OCR'nin zorlanabileceği görüntüler ve karmaşık düzenler içeren taranmış belgeleri işleyebilir. Bu entegrasyon, dijital süreç otomasyonu ile görsel bilgilerle etkileşim arasındaki boşluğu doldurarak endüstriyel otomasyonda olduğu gibi daha karmaşık görevlerin otomasyonunu mümkün kılar. Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka Enstitüsü (IRPAAI) gibi kuruluşların kaynakları bu gelişen yetenekleri incelemektedir.