Kommentar von Rob Hughes, Automation Anywhere

Diese Rolle spielen KI-gestützte RPA-Plattformen

| Autor / Redakteur: Rob Hughes / Nico Litzel

Der Autor: Rob Hughes ist VP Global Field Marketing bei Automation Anywhere
Der Autor: Rob Hughes ist VP Global Field Marketing bei Automation Anywhere (Bild: Automation Anywhere)

Die drei früheren industriellen Revolutionen begannen circa 1760 mit der Mechanisierung. Die zweite Etappe war die Massenproduktion in den 1800er-Jahren, gefolgt von der automatisierten Produktion über Fließbänder, die in den 1970er-Jahren Einzug hielt. Bis zur vierten industriellen Revolution dauerte es nicht annähernd so lange wie zuvor. Seit der Einführung von Cyber-Systemen nimmt diese ihren Lauf – aufbauend auf Teilen der Infrastruktur der dritten industriellen Revolution.

Dazu gehören ein deutlich gestiegenes Datenvolumen, immer kosteneffizientere Rechenressourcen, neue Formen der Mensch-Maschinen-Interaktion sowie fortschrittliche Analysen, die die digitale Transformation vorantreiben. Hardware- und Software-Roboter ergänzen menschliche Workflows, die dadurch effektiver und effizienter werden. Industrie 4.0 verändert Prozesse radikal – und ermöglicht damit signifikante Kostensenkungen, eine optimierte Produktion und eine höhere Kundenzufriedenheit.

Visualisierung der 4. industriellen Revolution

Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere in Form von Software-Robots, sind mittlerweile Teil unseres alltäglichen Lebens, sowohl in den eigenen vier Wänden als auch im Unternehmen. Ein Beispiel für die Kombination von Computer und Automatisierung ist die Industrierobotik. Maschinen vernetzen sich hier aus der Ferne mit Rechnern. Diese Systeme sind mit Machine-Learning-Algorithmen ausgestattet. So sind sie in der Lage, zu lernen und die Roboter zu kontrollieren – mit einem Minimum an menschlichen Eingriffen.

Industrie 4.0

Zu den wichtigsten Bausteinen der vierten industriellen Revolution gehören Analytik, Machine Learning und Künstliche Intelligenz auf Basis von Big Data und IoT. Doch wie sieht dies im Alltag aus? Generell gibt es vier grundlegende Gestaltungsprinzipien für Systeme in der neuen Arbeitswelt.

  • Interoperabilität – Maschinen, Geräte, Sensoren und Menschen müssen sich nahtlos über ein Ökosystem von angeschlossenen Geräten vernetzen.
  • Transparenz beim Sammeln und Auswerten von Informationen – Sensoren sammeln eine Vielzahl von Daten über die physische Welt wie auch über Personen. Sie nutzen intelligente Analysen, um diese unstrukturierten Daten zu indexieren und unterstützen so bei der Entscheidungsfindung.
  • Technische Unterstützung – Systeme unterstützen Menschen auch bei schwierigen oder gefährlichen Aufgaben.
  • Dezentrale Entscheidungsfindung – intelligente System arbeiten autonom und können einfache Entscheidungen ohne menschlichen Eingriffe treffen. So lassen sich auch Konflikte schneller lösen.

Sind wir bereits angekommen?

Noch nicht komplett. Die digitale Transformation ist relativ komplex und das zeigt sich auf unterschiedliche Art und Weise. Die folgenden Punkte sind die häufigsten Herausforderungen hinsichtlich der digitalen Transformation. Sie behindern auch die vier oben genannten Anforderungen in der Produktion. Dazu gehören:

  • Legacy-Systeme: Diese Systeme speichern eine Vielzahl von Daten und werden nicht über Nacht verschwinden. Sie sind seit Jahren im Einsatz – häufig mit proprietären Anwendungen – und spielen auch in Zukunft eine wichtige Rolle in Unternehmen.
  • Big Data und Analysen: Bei Big Data ist der Name Programm. Daten werden durch Sensoren, digitale Systeme und bestehende Anlagen generiert. Diese extremen Datenmengen sind mit traditionellen Methoden und Systemen nur schwer zu analysieren und zu visualisieren. Unternehmen haben nur begrenzte Ressourcen, um die Daten zu kategorisieren und zu klassifizieren – und daraus im Anschluss wertvolle Erkenntnisse abzuleiten.

Robotics Process Automation (RPA) ist die Antwort – aber was war die Frage?

Die Frage konzentriert sich auf die Geschwindigkeit des Wandels. Alle Systeme – vom Medizinroboter bis hin zur ERP-Plattform – sammeln Informationen, die für eine spätere Verwendung gespeichert werden. Die kommt vielen Herstellern zuerst in den Sinn, wenn sie Produktionsanlagen mit dem Back-Office vernetzt wollen. Eines ihrer größten Bedenken: Die Flut an unstrukturierten Daten, denen sie sich gegenübersehen. Sie sind zu Recht darüber besorgt, denn es fehlt ein wichtiges Puzzle-Teil: Dieses Teil setzt Software und Analytik ein, um „organisierte Daten“ zu erstellen, um Aktionen zu orchestrieren.

RPA ist in vielerlei Hinsicht Plug and Play und benötigt keine Veränderungen an bestehenden IT-Systemen, Legacy-Anwendungen oder Maschinen. Die Technologie ist ideal für die Indexierung und Strukturierung extrem großer Datenmengen in Unternehmen. RPA, unterstützt von KI und mit Lernfunktion, verwendet fortschrittliche Datenmodelle, um diese Informationen zu organisieren, zu klassifizieren und damit ihren Wert zu steigern. RPA-Analytik-Plattformen visualisieren diese Erkenntnisse und unterstützen dabei, Ergebnisse in der folgenden Art und Weise vorauszusagen:

  • Deskriptive Analytik: Beschreibt oder fasst Rohdaten zusammen und kategorisiert sie in einfach zu verarbeitende Informationen. Damit sind Organisationen in der Lage, aus vorherigen Events zu lernen.
  • Prädiktive Analytik: Liefert Unternehmen auf Daten basierende Erkenntnisse, die es ihnen erlaubt, Handlungsempfehlungen zu entwickeln. Bei dieser Art der Analytik lassen sich Machine Learning-Modelle mit bestehenden Daten füttern und lernen davon. Sie sind dann in der Lage, Resultate vorherzusagen und die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu schätzen.
  • Echtzeit-Analyse: Während deskriptive und prädiktive Analysen Erkenntnisse aus der Vergangenheit liefern, bietet die Echtzeit-Analyse Unternehmen Informationen darüber, was jetzt passiert. Damit bietet diese Art der Analyse einen Mehrwert innerhalb von Prozessen. Dies ermöglicht Kurskorrekturen und -änderungen in Echtzeit.
  • Daten-Visualisierung: Daten-Streaming in Echtzeit zeigt, was passiert – und zwar rund um die Uhr
  • Business Insights: Wichtige Ereignisse werden direkt in Dashboards angezeigt. Warnmeldungen lassen sich auf Basis von Regeln und historischen Daten auslösen.

RPA und Analyse – in der Kombination noch besser

Viele Hersteller unternehmen Schritte in Richtung Industrie 4.0. Sie investieren in fortschrittliche Maschinen, um die digitale Transformation ihrer Prozesse zu beschleunigen. Sie stehen außerdem unter dem Druck, ihre Produktivität konstant zu steigern, die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen sowie Produktinnovationen kontinuierlich voranzutreiben. Dabei setzen Organisationen auf KI-gestützte RPA-Plattformen mit fortschrittlichen Analysefunktionen. Diese begleiten das Unternehmen durch den komplette Prozess des Wandels. Digitale RPA-Mitarbeiter erkennen Trends dank fortschrittlicher Analysen. Sie sind in der Lage, diese Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und erfolgreich in der Industrie 4.0 zu bestehen.

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