機器人過程自動化技術發展迅速。 在短短十多年內，這種形式的業務流程自動化已經從默默無聞變成了主流。 世界各地的企業都在使用該技術來提高生產力，同時節省資金，幾乎普遍採用指日可待。
如果你曾經想過，“我們是怎麼來到這裡的？”你很幸運。 本文將討論RPA技術的根源，探討它如何塑造現代商業世界，並探討未來對自動化技術的期望。
歡迎使用 RPA 技術：回顧過去、現在和未來。
機器人這個詞是什麼時候
流程自動化首次使用？
機器人過程自動化一詞於2012年首次使用。
然而，根據研究論文《
機器人流程自動化 （RPA） 及其未來
》（O. Doguc，2020 年），該術語直到 2014 年至 2015 年左右才真正流行起來。
雖然當時該學科的規模相對較小，但當公司開始宣布他們通過自動化實現的節約和效率時，它獲得了牽引力和關注。 到2018年，畢馬威發佈了 人類的崛起 報告。 該文件建議，銀行和金融機構可以將該行業的成本降低75%。 在接下來的幾年裡，採用率急劇增加。
過去的RPA技術
自動化一詞是由福特汽車公司的工程經理D.S. Harder於1946年創造的。
隨著他的汽車製造廠開始在其機械化生產線中使用自動設備和控制裝置，這個概念誕生了。 在我們當前的內容中，自動化是指使系統自動運行的技術。 這些系統可以是機械的、電氣的或計算機化的。
然而，雖然在 1940 年代可能沒有一個明確的詞來形容它，但數千年來自動化一直是人類歷史的一部分。 早在西元前一世紀，羅馬人就用水車來研磨穀物。 到了9世紀，水和風車如火如荼。 到工業革命時期，蒸汽機為效率提供了新的水準。
關鍵是人類一直在尋找我們可以利用來提高生產力的技術。 然而，機器人過程自動化技術的根源嚴格地始於第一台計算機的時代。 早期的計算機被用來減輕人類的數學負擔並將其傳遞給機器。
在論文
中，未來的數位勞動力：機器人流程自動化（RPA）
（S. Madakam，2019 年），作者認為 RPA 的根源可以追溯到 ENIAC，這是 1943 年至 1946 年間發明的計算機。 有趣的是，完成日期與D.S. Harder首次使用術語自動化大致相符。 作者還提出了該技術的早期起點，假設「算盤是第一台計算機」。。
早期的計算機笨拙。 它們使用起來很複雜，而且非常巨大，需要將它們安置在整個房間中。 然而，隨著計算機硬體的成熟，它的價格下降了。 到1990年代，個人電腦可以在發達國家的家庭中找到。
隨著計算機技術的發展，企業使用腳本語言和宏自動化了日常流程。 這些工具通常在Microsoft Word或Excel等應用程式中訪問。 雖然這些用途在今天看起來很原始，但它們代表了邁向軟體機械化的重要早期步驟。
在 2000 年代初期，BluePrism 和 UIPath 等公司通過發佈旨在自動化組織內後台和管理流程的平臺，為 RPA 鋪平了道路。 這些平臺通常被稱為「機器人」或「軟體機器人」，能夠模仿計算機系統中的人類行為。 他們可以與多個應用程式交互，執行數據輸入，從文檔中提取資訊以及執行各種其他任務。
1. RPA技術的根源
RPA的早期途徑之一是業務流程外包（BPO）。 當時的公司將手工工作外包給各種組織。 完成這些任務依靠體力勞動，通常是在遙遠的國家。
這類業務的競爭非常激烈。 然而，不斷上漲的就業成本使外包公司尋找更便宜的方式來執行這些任務。 此外，在不同國家和時區管理勞動力會帶來自身的複雜性。 因此，其中許多服務是RPA的最早採用者。
螢幕抓取技術是RPA的另一個前身。 根據一些說法，這種做法可以追溯到蒂姆·伯納-李（Tim Berner-Lee）的早期萬維網。 然而，其他消息來源表明，該技術出現在 1960 年代或 1970 年代，作為一種在具有非標準化介面的大型機終端之間進行數據交換的方式。
拼圖的另一個關鍵部分是工作流程自動化軟體。 工作流管理的概念可以追溯到工業時代的黎明，但實際上，正是 80 年代早期工作流軟體的出現產生了作為 RPA 直接前身的技術。 該軟體通常自動執行訂單處理和庫存管理，使體力勞動者能夠完成其他任務。
綜合來看，這些趨勢表明人們對效率的需求越來越大，這使得RPA技術成為時間問題，而不是是否發生。
2. 十個早期 RPA 用例
最早的 RPA 用例涉及自動執行重複的、基於規則的任務。 RPA技術的最初目標集中在簡化運營和業務流程上。 其中一些初始用例為當時的技術可以做什麼提供了有用的基準。
以下是RPA技術的十個早期用例。
- 數據輸入、遷移、提取和驗證
- 數據備份和歸檔
- 自動表單填寫
- 薪資處理
- 帳戶對賬
- 庫存管理
- 質量保證測試
- 醫療保健計費
- 貸款處理
如您所見，RPA技術的應用非常多樣化。 然而，隨著企業開始在這些交易上節省時間和金錢，他們開始探索RPA的界限。 很快，我們進入了RPA工具的化身。
目前的RPA技術
RPA技術在當今的故事是近乎不間斷的成功之一。 在短時間內，RPA已成為不可或缺的工具，在現代商業時代開創了生產力的新時代。
我們已經探索了 RPA 的根源;現在是時候看看這項技術在幫助企業提高收入和業績方面的作用了。
當日RPA
在很大程度上，RPA的當今能力歸功於人工智慧。 雖然RPA本身能夠提高效率和生產力，但當任務需要人類認知時，它遇到了硬性限制。 然而，與人工智慧工具的集成和融合導致RPA專案的範圍擴大。
RPA技術最大的局限性之一是無法處理非結構化數據。 然而，計算機視覺技術和自然語言處理（NLP）的使用已經打破了這些以前的限制。 通過適應新興的人工智慧技術，RPA可以說比以往任何時候都更加重要。
1. 以行業為中心的 RPA 工具
沒有什麼跡象比供應商開始發佈行業特定工具更能表明市場的成熟了。 最近，市場上推出了產品，為醫療保健、金融、人力資源、物流等提供開箱即用的自動化解決方案。 這些應用程式附帶範本，使設計流程自動化變得更加容易。
2. RPA 和認知自動化
RPA和認知自動化（也稱為智慧自動化）的融合是近年來向前邁出的一大步。 融合 AI、ML 和 RPA 使團隊能夠增強其業務流程自動化。
現在，後台和前台運營都可以充分利用RPA技術，允許他們的自動化流程處理各種非結構化數據，甚至做出過去需要人工輸入的決策。
3. RPA 卓越中心 （CoE）
雖然RPA的潛力是顯而易見的，但效率最大化是許多企業關注的問題。 很多時候，瓶頸不是發生在技術端，而是因為公司缺乏真正壓住優勢的專業知識。 組織正在建立 RPA
卓越中心 （CoE），
以確保他們對技術有遠見和理解，以推動改變遊戲規則的專案。
4. 基於雲的 RPA
基於雲的 RPA 工具為現代企業提供了一個絕佳的選擇。 遠端存取這些工具有助於確保員工可以使用安全、彈性和可擴展的自動化解決方案從任何位置工作。 然而，也許更重要的是，雲端連接允許企業充分利用機器學習和數據分析，為員工提供強大的計算能力，無論他們身在何處。
5. 無代碼 RPA
近年來，無代碼或無腳本 RPA 越來越受歡迎。 UI / UX設計是採用的基本要素。 確保每個人，而不僅僅是一小群編碼人員，都可以構建自動化流程，有助於技術民主化，並帶來更多的創造力和更快的協作。
6. 工作流編排
過去，RPA 最適合用於可預測的、基於規則的任務。 但是，限制包括擴展RPA解決方案的問題以及高水準的管理和維護。 除此之外，IT流程的複雜性日益增加，您就很難大聲疾呼尋求解決方案。 輸入工作流編排。
工作流編排使 RPA 流程能夠以正確的順序更高效地工作。 對於需要擴展和發展的企業來說，這些進步是無價的。
7. 中端市場和中小企業自動化
RPA技術過去是中小企業無法企及的。 然而，像所有技術一樣，隨著時間的流逝，它變得更便宜、更容易獲得。 這種發展對於説明顛覆性企業蓬勃發展甚至與現狀競爭至關重要。
8. 數字化轉型
在談論RPA的當前使用時，不能不提及該技術如何在傳統筆和紙行業實現數字化轉型。 除了對環境產生積極影響外，它還使企業能夠事半功倍，並減輕體力勞動者的負擔。
當今的十個 RPA 用例
將當今的RPA用例與早期的等效用例進行比較是衡量這項令人興奮的技術在短短幾年內取得的進展的好方法。 以下是當今的十個 RPA 技術 用例。
- 自動化藥物發現
- 工業基礎設施的維護計劃
- 價格監控
- 庫存和訂單管理
- 醫療保健預約安排
- 製造過程中的品質控制
- 供應鏈優化
- 聊天機器人和個人助理
- 法規遵從性
- 欺詐檢測
RPA的這些當前用例準確地顯示了該技術如何從處理可預測的if/then/else類型任務轉變為更複雜的任務。 從 2000 年代初的有利位置來看，其中許多功能似乎不太可能。 然而，多虧了人工智慧工具，RPA在實現的目標上變得更加靈活。
然而，這隻是邁向超自動化之旅的一步。
未來的RPA技術
如果不討論 COVID-19，就不可能談論 RPA 的廣泛採用。 大流行讓每個人都感到驚訝，即使是擁有可靠業務連續性計劃的公司。 從商業意義上講，這個時代將被部分銘記為重大數位化轉型的時代。
RPA與其他類似技術的通信工具一起，處於這一巨大變革的最前沿。 到 2020 年夏天，人們對 RPA 的興趣達到了頂峰——至少根據 Google 搜索詞。
然而，試圖僅根據搜索量來量化對解決方案的興趣是愚蠢的。 任何令人興奮的新技術都將經歷重大興趣的爆炸式增長，隨著管理層和員工對這些新工具的理解，這種興趣將逐漸消失。 判斷軟體效用的最好方法是查看市場份額趨勢。
據統計，自 2020 年以來，RPA 支出大幅增加。 更重要的是，預測表明市場規模將從 2020年為12.3億美元，到2030年為133.9億美元。 事實上，根據一些分析師的說法，這些預測可能有些保守。 一些研究表明， 到 2032 年，RPA 將成為一個價值 660 億美元的行業。
1. RPA Gartner 炒作週期
看待RPA未來的另一個好方法是通過Gartner炒作週期的棱鏡。
這種既定的方法有助於高管了解新技術，並看穿新技術可能伴隨的行銷咆哮。 這是關於評估有前途的新領域是否會變成現實或成為尋找問題的解決方案。
Gartner 炒作週期由新技術經歷的五個階段組成。 它們是：
- 創新觸發因素： 限量產品帶來的令人興奮的新想法
- 膨脹期望的峰值： 每個人都在談論可能性的時候
- 幻滅的低谷： 這項技術並沒有完全滿足超大的期望
- 啟蒙的斜率： 可靠的產品幫助人們真正“獲得”技術
- 生產力平臺： 廣泛採用
Gartner對RPA的炒作週期正處於最後階段。 組織已經集體採用了這項技術，它的潛力是眾所周知的，也是眾所周知的。 然而，雖然你可能會覺得達到最後階段意味著技術的上限已經實現，但你錯了。
RPA的未來在於它與其他幾項令人興奮的技術的融合。 換句話說，RPA炒作週期將繼續下去。
2. RPA技術與超自動化
RPA就是所謂的事務處理系統（TPS）。 簡而言之，這意味著處理組織內日常業務事務的計算機。 RPA 依賴於定義明確且預先編寫的規則來執行任務。
這些系統對組織的底線產生了巨大影響。 它們有助於提高生產力、準確性、成本節約和整體工作品質。 但是，這些工具可以實現的功能是有限的。 在很大程度上，這是因為管理 RPA 工作流是一項相當艱巨的任務。 真正的自動化需要更大的不干涉方法。
如果RPA工具要在未來繼續產生影響，它們需要與其他技術集成，邁向超自動化。
認知機器人流程自動化
RPA和認知自動化 產品已經出現。 這種技術的結合為RPA的硬性限制提供了一個優雅的解決方案，即技術無法做出決策和處理非結構化數據。 通過使用機器學習、 計算機視覺和自然語言處理等人工智慧技術，RPA 機器人可以自動執行更複雜的人工任務。
擴大自動機的範圍將是認知RPA的最大貢獻。 我們都驚歎於生成式人工智慧如何打開通往新視野的大門。 然而，這隻是一種AI。 機器人和認知自動化結合在一起，將成為超生產力新時代的大腦和力量。
自適應學習
自適應學習是超自動化方法的另一個要素。 通過使用人工智慧技術（如ML和數據分析） 的混合，RPA機器人將收集和分析有關其執行的任務的資訊，並利用這些學習來改進。 這種持續學習將導致數據驅動的決策，甚至是自我修復的機器人。
然而，潛力並不止於此。 雖然自我修復機器人將確保 RPA 工具的正常運行時間更長，但自我改進的機器人將促進更高的生產力和更個人化的幫助類型。 未來的機器人將圍繞他們的使用者塑造自己，學習他們的工作流程，並在需要時為他們提供增強功能。
有人值守的自動化
研究表明，
無人值守自動化占RPA實施的最大份額
. 無人值守自動化最適合後台任務，而有人值守自動化更像是個人助理，當利益相關者需要説明完成可預測的任務時觸發。
有人值守自動化的未來將涉及更加無縫的人機關係。 自動化系統不是由請求觸發，而是具有預測性和反應性。 它將根據上下文提出建議，使人類工人達到前所未有的生產力水準。
流程挖掘
流程挖掘將在 RPA的未來發揮重要作用。 超自動化是關於將盡可能多的任務機械化;流程挖掘將使團隊能夠更全面地瞭解其業務流程。
通過分析事件日誌，流程挖掘工具可以確定組織內可以節省時間或金錢的區域。 ML和數據分析將再次發揮作用。 對業務流程的深入分析將幫助組織發現他們以前認為不可能實現自動化的流程。
提高使用者友好性
RPA成功的很大一部分是它能夠 使自動化民主化。 近年來取得了進展，包括無代碼 RPA工具的激增。 然而，隨著生成式人工智慧和NLP的進步，對話將成為新的介面。
未來，流程挖掘和自學RPA機器人將與利益相關者合作，以增強和增強他們的工作，人類決定他們需要什麼，機器人忠實地執行任務。
進一步整合
最後，RPA工具將從獨立應用程式轉向位於組織核心的跨業務應用程式。 自動化將由一個集中式系統控制，該系統將各個工人、系統、工具和資料庫聯繫在一起，創造無縫體驗。
3. 超自動化：最後階段
超自動化 RPA 將涉及如下所示的分工：
- 人工智慧將被信任做出最佳決策，通常會考慮人類無法感知的事情。
- 數據分析將通過發現數據中遠遠超出人類理解範圍的模式和關係來提供見解
- RPA將在AI和分析的支援下執行交易
然而，重要的是要注意，超自動化同樣是一種哲學，或者我們敢說，是一種態度。 這是關於查看業務流程並自動化一切可能。
4. 未來 RPA 的十個用例
RPA的未來一片光明。 可能性幾乎是無窮無盡的。 但是，這裡有十個不遠的未來RPA用例。
- 衛生保健監測和診斷
- 自動駕駛汽車
- 預測性維護
- 法律研究
- 人工智慧驅動的決策
- 環境監測和保護
- 教育與培訓
- 能源電網管理
- 零售和倉儲履行
- 自動空間發現
結語
在很短的時間內，RPA使自己成為企業不可或缺的一部分。 業務流程自動化工具已經從基本事務轉移到曾經需要人工決策的更複雜的任務。
技術的未來是機器人流程自動化和人工智慧的融合。 雖然市場上已經有一些RPA人工智慧工具，但它們只是觸及了可以實現的表面。
