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【51CTO.com快譯】2020年，調研機構Gartner公司將超自動化評為“2020年度第一大技術趨勢”。那么超自動化是什么?企業如何從中受益?本文將闡述工業物聯網如何幫助加快超自動化的發展步伐。

什么是超自動化?

超自動化是遺留業務流程自動化在單個流程之外的擴展。通過將人工智能工具與機器人流程自動化(RPA)相結合，超自動化可以使企業執行的重復性任務實現自動化，甚至將其提升到一個新的水平，并通過動態檢測業務流程和創建機器人來實現自動化。

借助機器人流程自動化(RPA)、機器學習(ML)和人工智能(AI)等工具，它們可以協同工作以實現復雜業務流程的自動化，超自動化是真正數字化轉型的驅動力。

根據Gartner公司的定義，“超自動化是一種不可避免的市場狀態，在這種狀態下，企業必須快速識別并自動化所有可能的業務流程。”

為了成功實現超自動化，企業需要在整個運營過程中保持透明度。借助工業物聯網(IIoT)解決方案，企業可以捕獲和分析來自工廠、流程和產品的數據，從而實現這種級別的可見性。此外，在工業物聯網解決方案之上，可以部署應用程序和高級功能，使企業能夠持續實現業務各個方面的自動化。

自動化與超自動化

傳統的企業自動化方法側重于如何最好地在特定環境中實現自動化。這些自動化工具是特定于軟件的。例如，工作負載自動化使用腳本來自動化許多重復的過程。業務流程管理(BPM)工具可以在特定工作流的場景中自動執行任務。

人工智能擴展了傳統自動化以承擔更多任務，例如使用光學字符識別(OCR)技術讀取文檔、使用自然語言處理(NLP)來理解它們，或使用自然語言生成(NLG)向人類提供摘要。通過應用商店或企業存儲庫提供的預構建模塊，超自動化可以輕松地將人工智能和機器學習集成到自動化中。

低代碼開發工具減少了構建自動化所需的經驗。超自動化可以通過使用智能過程分析來識別和自動生成新的自動化原型，從而進一步簡化自動化設計。如今，這些自動生成的模板需要人類進一步改進以提高質量。然而，超自動化的改進將減少這樣的人工工作。

超自動化如何工作?

人工智能和機器學習豐富了機器人流程自動化(RPA)，它正在成為實現超自動化技術的核心。機器人流程自動化(RPA)和人工智能技術的結合提供了強大的功能和靈活性，可以在以前無法實現自動化的地方實現自動化：依賴非結構化輸入的未記錄流程。 

超自動化中使用的先進技術包括：

• 用于流程和任務的智能分析工具，以識別自動化機會并確定其優先級。
• 自動化設計工具，可以減少自動化的工作量和成本。其中包括機器人流程自動化(RPA)、無代碼/低代碼開發工具、集成平臺即服務(iPaaS)和工作負載自動化工具。
• 使自動化更易于適應和重用的業務邏輯工具，包括智能業務流程管理、決策管理和業務規則管理。
• 用于實現自動化的人工智能和機器學習工具。該領域的工具箱包括自然語言處理(NLP)、光學字符識別(OCR)、計算機視覺、虛擬代理和聊天機器人。

超自動化生態系統

(1)自動化機會發現

• 流程挖掘
• 任務挖掘
• 流程分析

(2)自動化實施

• 機器人流程自動化(RPA)
• 無碼/低碼
• .PaaS/iPaas
• 工作負載自動化
• 業務邏輯工具：

1. 智能業務流程管理套件
2. 決策管理
3. 業務規則管理

(3)使用人工智能的自動化擴展

• 機器學習
• 深度學習
• 自然語言處理(NLP)

(4)計算機視覺(CV)

• 光學字符識別(OCR)
• 虛擬代理
• 語音技術
• 人工智能聊天機器人

超自動化是指一種學習的自動化方法。超自動化的實踐包括：

• 確定要自動化的工作類型。
• 選擇正確的自動化工具。
• 通過重用自動化流程提高靈活性。
• 通過不同種類的人工智能和機器學習增強他們的能力。

超自動化計劃通常通過有助于推動自動化工作的研發進行協調。超自動化的目標不僅是通過自動化來節省成本、提高生產力和效率，而且還要從通過數字化過程收集和創建的數據中受益。企業可以使用這些數據做出更明智和及時的業務決策。

超自動化不是指單一的現成技術或工具，而是側重于增加更多智能，并采用更廣泛的系統方法來擴展自動化工作。這種方法強調了在用自動化代替人工和優化復雜流程以消除步驟之間取得適當平衡的重要性。

關鍵問題是確定誰應該負責自動化以及應該如何完成。員工可以更好地識別可以自動化的枯燥任務，而業務流程專家可以更好地識別自動化功能。

流程智能分析來自客戶關系管理(CRM)和企業資源計劃(ERP)系統等業務管理軟件的企業軟件日志，以構建流程視圖。

任務挖掘使用在每個用戶桌面上運行的計算機視覺軟件來構建跨多個應用程序的進程視圖。

數字孿生允許企業對功能、流程和KPI如何交互實現可視化以創造價值。它們可以幫助企業評估新的自動化工具如何創​​造價值、開辟新機會或解決新瓶頸。

人工智能和機器學習組件使企業能夠以多種方式自動化與世界的交互。例如，光學字符識別(OCR)允許企業自動處理PDF文檔中的文本。自然學習處理(NLP)可以從文檔中提取和組織信息，例如確定向哪家企業開具賬單及其用途，并將這些數據自動輸入到會計系統中。

超自動化平臺可能位于企業現有技術的頂端。實現超自動化的途徑之一是機器人流程自動化(RPA)，而一些行業領先的機器人流程自動化(RPA)供應商都在增加對人工智能集成、流程挖掘、數字工作者分析等的支持。

此外，其他類型的低代碼自動化平臺，包括業務流程管理包(BPM/智能BPM)，也增加了對超自動化技術的附加組件的支持。

為什么超自動化對業務增長和彈性很重要?

隨著企業接受超自動化技術，有很多方法可以使用這一原則來改善業務運營。在社交媒體和客戶保留方面，企業可以使用機器人流程自動化(RPA)和機器學習生成報告并從社交平臺提取數據以確定客戶情緒。企業可以設計一個流程，將這些信息提供給營銷團隊，然后營銷團隊可以實時為客戶創建有針對性的營銷活動。

如果企業快速推出一種產品，并且數字自動化指標顯示出強大的客戶需求，那么該產品可以快速擴展以幫助企業增加收入。與其相反，如果擴展分析表明客戶對該產品沒有需求，企業可以通過快速放棄該產品來最大限度地減少損失。

超自動化的主要好處包括：

• 降低自動化成本。
• 提高IT和業務之間的一致性。
• 減少對影子IT的需求，從而提高安全性和治理。
• 促進將人工智能和機器學習引入業務流程。
• 提高衡量數字化轉型影響的能力。
• 幫助確定未來自動化工作的優先級。

超自動化的用例

• 狀態監測

狀態監測是對資產關鍵參數的分析，消除檢測到故障時人為判斷的可能性。在實踐中，狀態監測應用程序可以識別企業在高溫下運行的過度振動部件。

在許多情況下，這些異常是可能導致故障的早期跡象。使用狀態監控應用程序，可以自動發布警報，在發生異常時通知企業的運營團隊。狀態監測可以應用于資產、裝置和系統。

工業物聯網健康監測可以遠程或本地執行，以減少設備停機時間并提高工廠可靠性。

事實證明，通過工業物聯網實施狀態監控比其他方法更有效，因為工業物聯網近乎實時地提供準確且連續的參數數據流。

• 預防性的維護

預防性維護是一種工業物聯網解決方案，可以持續實時收集和分析資產健康和性能數據，以了解質量和制造問題的根本原因。

在工業物聯網(IoT)實施之前，制造資產的維護通常采用日歷或運營維護方法。這兩種方法都會導致開銷和中斷。與其相反，預測性維護分析可以確定維修資產的最佳時間和頻率，從而防止停機。通過自動決定維護資產的時間和頻率，企業團隊可以花更多時間突出顯示彼此不同的區域。

• 數字孿生

企業使用數字孿生字創建一個封閉的反饋循環，以更好地了解產品和流程在現實生活中的工作方式。數字孿生是物理產品或過程的虛擬表示。

數字孿生可以被視為超自動化的擴展，因為它們可以發現以前不可用的數據，并對物聯網產品的性能數據采取行動。這些功能提供了清晰的見解，可幫助行業組織優化決策。通過利用物聯網數據了解產品和流程在現實世界中的表現，企業可以采取行動來提高資產利用率、效率和可用性，并測試新流程——而所有這些都不會影響生產。

超自動化的挑戰

在走上超自動化的旅途之前，應該考慮幾個問題：

• 尋找衡量成功的方法(選擇的工具是否提供高級分析?)。
• 投資回報計算。
• 選擇正確的超自動化基礎設施。
• 從企業利益相關者和員工那里獲得支持(強大的入職可以提供幫助)。
• 缺乏有關業務流程的先前信息，這會使超自動化實施變得復雜和緩慢。

然而，盡管存在這些挑戰，超自動化仍提供了顯著且可衡量的好處。其中包括超自動化為企業提供的更高級別的生產力、功能和工作流優化。它允許員工更智能地工作并避免重復性任務，它還為企業提供了一系列工具，以確保其在未來的存在。

結論

超自動化在日常工作和生活中已經有了應用的例子。對于企業來說，超自動化可以提供更高的效率、更快的上市時間、更低的成本和更高的利潤。雖然自動化可能已經將員工從許多耗時和繁瑣的任務中解放出來，但超自動化無疑將會進一步推動這一進程。

原文標題：How to Accelerate Hyper-Automation With Industrial IoT，作者：Edward Ossawa

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