Przemysł coraz częściej porusza się w kategoriach hiperautomatyzacji. Samo RPA, AI i ML już nie wystarcza. Jak działa hiperautomatyzacja? Czy faktycznie jest kolejnym kamieniem milowym w rozwoju nowoczesnego przemysłu?
Nieustanna potrzeba zwiększania efektywności, redukcja kosztów operacyjnych oraz możliwość szybkiego reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki rynkowe dotychczas zapewniana była przez liczne automatyzacje usprawniające procesy operacyjne oraz biznesowe.
Wraz z wdrożeniem na rynek systemów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji (od 2022 roku) mamy do czynienia już nie z automatyzacją, a hiperautomatyzacją.
Aktualnie hiperautomatyzacja jawi się jako kluczowa strategia transformacyjna, wykraczająca poza tradycyjne podejścia do automatyzacji. Nie jest to jedynie trend, ale kompleksowe podejście, które integruje zaawansowane technologie, takie jak Robotic Process Automation (RPA), sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), w celu orkiestracji i optymalizacji procesów biznesowych na niespotykaną dotąd skalę.
Czym jest hiperautomatyzacja? Definicja oraz zakres
Hiperautomatyzacja to coś więcej niż suma jej składowych, a więc RPA, AI oraz ML. To holistyczne podejście do identyfikowania, weryfikowania i automatyzowania jak największej liczby procesów biznesowych w organizacji, które rozwiązywane są za pośrednictwem synergii RPA, AI oraz ML. Według raportu Accenture, hiperautomatyzacja to „biznesowe podejście, w którym organizacje szybko identyfikują i automatyzują jak najwięcej procesów biznesowych i IT„. Obejmuje ona nie tylko automatyzację zadań powtarzalnych (RPA), ale także wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do podejmowania decyzji, analizy danych, przewidywania i adaptacji, a także szereg innych technologii, takich jak Process Mining, Intelligent Document Processing (IDP) czy Digital Twins.
Kluczowe dla hiperautomatyzacji jest zrozumienie, że celem nie jest tylko zautomatyzowanie pojedynczych zadań, ale stworzenie zintegrowanego ekosystemu, w którym technologia wspomaga i rozszerza ludzkie możliwości, prowadząc do autonomicznych i adaptacyjnych procesów.
RPA, AI, ML – trzy filary hiperautomatyzacji w przemyśle
Podstawą hiperautomatyzacji w przemyśle są trzy znane od lat technologie przemysłowe – RPA, AI oraz ML.
RPA stanowi podstawę hiperautomatyzacji. Boty RPA naśladują ludzkie interakcje z systemami komputerowymi, wykonując powtarzalne, oparte na regułach zadania. Mogą to być operacje takie jak wprowadzanie danych, generowanie raportów, obsługa faktur czy zarządzanie zapasami. Korzyści z RPA są oczywiste: przyspieszenie procesów, redukcja błędów ludzkich i uwolnienie pracowników od monotonnych zadań, co pozwala im skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych działaniach.
AI wnosi do hiperautomatyzacji zdolność do rozumienia, uczenia się, rozumowania i podejmowania decyzji. W kontekście automatyzacji, sztuczna inteligencja pozwala na przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizy tekstu, rozpoznawanie obrazów do przetwarzania dokumentów, a także na zaawansowane analizy predykcyjne. AI transformuje procesy z opartego na regułach w oparte na logice i zdolnościach poznawczych.
Uczenie Maszynowe (ML), będące podzbiorem AI, koncentruje się na tworzeniu algorytmów, które uczą się na podstawie danych i z czasem poprawiają swoją wydajność bez wyraźnego programowania. ML jest kluczowe dla systemów hiperautomatyzacji, które muszą się adaptować do zmieniających się warunków i optymalizować swoje działanie.
W największym skrócie:
- RPA – jest siłą automatyzacji zadań powtarzalnych
- AI – odpowiada za rozumowanie oraz podejmowanie decyzji
- ML – odpowiada za adaptację oraz optymalizację działań
Synergia i transformacja – jak hiperautomatyzacja zmienia procesy biznesowe
Prawdziwa siła hiperautomatyzacji leży w synergii tych technologii. RPA automatyzuje rutynowe zadania, AI i ML dodają inteligencję, pozwalając na podejmowanie decyzji, rozumienie złożonych danych i ciągłe uczenie się. Ta kombinacja umożliwia:
- Kompleksową automatyzację end-to-end – hiperautomatyzacja pozwala na automatyzację całych, złożonych procesów biznesowych, a nie tylko pojedynczych zadań. Przykładem może być automatyzacja procesu „od zamówienia do zapłaty” (Order-to-Cash), gdzie boty RPA inicjują proces, AI analizuje dane klienta, a ML optymalizuje harmonogramy dostaw.
- Poprawę jakości i zgodności – zautomatyzowane procesy są mniej podatne na błędy ludzkie. Dodatkowo, systemy hiperautomatyzacji mogą śledzić i dokumentować każdy krok, zapewniając pełną zgodność z regulacjami i audytowalność.
- Zwiększoną elastyczność i skalowalność – przedsiębiorstwa mogą szybko dostosowywać i skalować swoje procesy w odpowiedzi na zmiany rynkowe lub nowe wymagania.
- Głębokie wglądy biznesowe – dzięki możliwości zbierania i analizowania ogromnych ilości danych przez AI i ML, firmy uzyskują bezprecedensowe wglądy w swoje operacje, co umożliwia ciągłą optymalizację i innowacje.
- Redukcję kosztów operacyjnych – chociaż wdrożenie hiperautomatyzacji wiąże się z początkowymi inwestycjami, długoterminowe oszczędności wynikające z większej efektywności i mniejszej liczby błędów są znaczące.
Przykłady hiperautomatyzacji w przemyśle
| Sektor działalności | Przykład zastosowania |
| Produkcja | Zarządzanie cyklem produkcyjnym; Kontrola jakości |
| Zarządzanie łańcuchem dostaw | Automatyzacja zamówień surowców na produkcję; Tracking przesyłek; Negocjacje z dostawcami |
| Finanse i księgowość | Automatyzacja procesów księgowych; Weryfikacja zgodności podatkowej; Systemy antifraud |
| Obsługa klienta | Inteligentne chatboty |
Punkty zapalne – na co zwrócić uwagę?
Wdrożenie hiperautomatyzacji nie jest pozbawione wyzwań. Wymaga strategicznego podejścia, a na dodatek nie tylko technologicznego, ale również strategicznego.
- Technologie – połączenie wielu technologii w spójny ekosystem może być skomplikowane. Kluczowe jest wybranie odpowiednich platform integracyjnych i architektury.
- Transformacja kultury organizacyjnej – hiperautomatyzacja zmienia sposób pracy ludzi. Wymaga to odpowiedniego zarządzania zmianą, szkolenia pracowników i jasnego komunikowania korzyści.
- Bazy danych – skuteczność AI i ML zależy od jakości danych. Należy zainwestować w czyszczenie i zarządzanie danymi.
- Cyberbezpieczeństwo IT/OT – zwiększona liczba punktów styku i automatyzacji oznacza większą powierzchnię ataku. Solidne protokoły cyberbezpieczeństwa są niezbędne.
Hiperautomatyzacja to jeszcze nie autonomiczność
Hiperautomatyzacja wbrew pozorom nie stworzy autonomicznie działających firm. Czynnik ludzki nadal jest kluczowym elementem, którego nie da się wyeliminować. Nawet w środowisku cyfrowym na koniec dnia to człowiek podejmować będzie krytyczne decyzje.
Hiperautomatyzacja z pewnością jest dynamicznie rozwijającą się dziedziną. W przyszłości będziemy świadkami dalszej ewolucji w kierunku bardziej autonomicznych systemów, które będą w stanie samodzielnie identyfikować i automatyzować procesy, uczyć się na błędach i adaptować do zmieniających się warunków bez interwencji człowieka. To otworzy drogę do prawdziwie inteligentnych fabryk i przedsiębiorstw, gdzie optymalizacja będzie zachodziła w czasie rzeczywistym, a innowacje będą napędzane przez synergiczne działanie człowieka i maszyny.
Dla przedsiębiorstw z sektora Przemysłu 4.0 i 5.0, hiperautomatyzacja to nie tylko sposób na przetrwanie, ale przede wszystkim na budowanie przewagi konkurencyjnej w erze cyfrowej transformacji. Inwestowanie w te technologie to inwestycja w przyszłość, która pozwoli na osiągnięcie niespotykanej dotąd efektywności, elastyczności i innowacyjności.
