Kommentar von Dr. Kam Star, Blue Prism Machine Vision und Automatisierung optimieren sich gegenseitig

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Unternehmen sehen sich derzeit mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, da die Auswirkungen der Pandemie, Unterbrechungen von Lieferketten und geopolitische Ereignisse die Preise für notwendige Materialien, Produkte und Dienstleistungen in die Höhe treiben [1]. Um diesen Entwicklungen entgegenzutreten, setzen nun 78 Prozent der Unternehmensleiter auf fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) oder Intelligente Automatisierung (IA).

In diesen unbeständigen Zeiten kann die Optimierung von Prozessen und Systemen mithilfe fortschrittlicher Automatisierung Unternehmen dabei unterstützen, nicht nur im Markt zu bestehen, sondern vielmehr zu wachsen und erfolgreich zu bleiben.

Dabei zählt Machine Vision zu den Schlüsselelementen, um das volle Potenzial von Technologien wie Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) auszuschöpfen – und im Kontext der Automatisierung kann sie noch weitaus mehr Vorteile für Unternehmen schaffen. Kluge Unternehmensleiter sollten daher nicht unterschätzen, welchen Nutzen sie bei der Automatisierung von Front- und Back-Office-Prozessen mit sich bringen kann.

Machine Vision ermöglicht es, Informationen aus visuellem Input wie Bildern, Dokumenten, Computerbildschirmen und Videos zu gewinnen. Dabei kann diese Technologie eine Vielzahl an Dokumenten, Bildern und Videos schnell und effizient erfassen und verarbeiten, und zwar in Mengen und Geschwindigkeiten, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Während Machine Vision bei Prozessen als das Auge der Automatisierung betrachtet werden kann, bilden KI und Maschinelles Lernen das Gehirn und RPA das Rückgrat, an dem diese Technologien aufgehängt werden, um sie für anfallende Automatisierungsprozesse zu nutzen.

Geschäftsmöglichkeiten optimal nutzen

Häufig wird Machine Vision beispielsweise als Kernelement für intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) verwendet, wie es auch bei Blue Prism Decipher IDP der Fall ist [3]. Dabei handelt es sich um die Kombination von Machine Vision, NLP und ML, die Dokumente automatisch verarbeitet und kategorisiert sowie digitale oder handschriftliche Daten extrahiert und deren Inhalt anschließend für weitere automatische Verarbeitungsprozesse entschlüsselt. IDP gilt damit als beliebte Alternative zur manuellen Datenextraktion, da beispielsweise traditionell papierlastige und prozessgesteuerte Sektoren wie die Finanzdienstleistungsbranche entlastet werden.

Indem IDP die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens in bestimmte Prozesse minimiert, wird sowohl Zeit gespart als auch der Papierverbrauch verringert. Für das Fachpersonal heißt das konkret, dass es seine wertvolle Zeit nicht mehr für die manuelle Digitalisierung und Archivierung von Papierformularen oder der Eingabe von Kundeninformationen oder Tabellenkalkulationsdaten in die Datenbanken ihrer Unternehmen aufwenden müssen. Auch können dadurch beispielsweise Fehler bei der eiligen Bearbeitung von Transaktionen vermieden werden, die unter knappen Fristen auftreten können. Mittels Maschinellem Lernen und KI-basierten Technologien kann dadurch die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Organisation der Verarbeitung von Daten erreicht werden, die für die Einführung von Automatisierungstechnologien erforderlich ist.

Der Vorteil von Machine Vision liegt damit nicht nur bei der genaueren Bearbeitung von Dokumenten im großen Maßstab, sondern auch bei der Entlastung menschlicher Arbeitskräfte. Da sich das Personal nicht mehr mit zeitaufwendigen, repetitiven Aufgaben beschäftigen muss, wird die Fehlerquote erheblich verringert, die Mitarbeiterzufriedenheit gesteigert und damit die Mitarbeiterfluktuation gesenkt.

Mehr als nur Dokumentenverarbeitung

Die Vorteile von Machine Vision sind aber nicht auf die effiziente Dokumentenverarbeitung beschränkt. Videobasierte Gesichtserkennung bei Sicherheitsprozessen, kassenlose Supermärkte und die Fernidentifizierung von Geräten durch Drohnen für die Bestandsverwaltung sind weitere Beispiele dafür, in welchen Bereichen Machine Vision in der Automatisierung eingesetzt wird.

Sogar bei der Entwicklung von Automatisierungslösungen selbst spielen Bildverarbeitungstechnologien wie Machine Vision eine zentrale Rolle. Um beispielsweise Automatisierungsprozesse zu beschreiben, werden Aufnahmen des zu automatisierenden Ablaufs erstellt. Dabei wird Machine Vision kombiniert mit weiteren Technologien eingesetzt, um den Prozess durchgängig zu erfassen und den gewonnenen Input anschließend für die Programmierung der digitalen Mitarbeiter zu nutzen.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine

Zurzeit sind Unternehmen noch etwas voreingenommen und haben Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit, wenn sie sich bei der Durchführung bestimmter Prozesse allein auf Automatisierungs-Lösungen verlassen [4]. Daher ist es wichtig, dass Arbeitsprozesse gewissenhaft von menschlichen Fachkräften geprüft werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. So wie bei menschlichen Arbeitsabläufen ein gewisses Maß an Aufsicht erforderlich ist, sollte diese Sorgfalt auch für digitale Mitarbeiter gelten.

Umgekehrt werden Machine Vision und KI auch zur Qualitätsprüfung von Prozessen eingesetzt, die von menschlichen Mitarbeitern durchgeführt werden. Im Gesundheitswesen werden zum Beispiel zunehmend automatisierte Zweitmeinungen zu radiologischen Diagnosen eingesetzt. Dies liegt zum einen an dem verringerten Zeit- und Kostenaufwand für die Bearbeitung von Zweitmeinungen und zum anderen auch daran, dass die KI-basierte Verarbeitung von Radiologiebildern in immer mehr Bereichen genauer ist als die menschliche.

Ein Human-in-the-loop-Modell (HITL) (oder „Automation-in-the-loop“) vermeidet dabei das Problem, sich in kritischen Bereichen ausschließlich auf Technologie oder Menschen zu verlassen.

Unbegrenzte Möglichkeiten und Chancen dank Machine Vision

Machine Vision ist ein wesentlicher Faktor, um die Geschäftsabläufe zu automatisieren und die digitale Transformation eines Unternehmens voranzutreiben. Sie kann Mitarbeiter von repetitiven manuellen Arbeiten entlasten. Die Mitarbeiter können sich mit komplexeren Aufgaben beschäftigen und das Unternehmen dabei unterstützen in einer Zeit des Wandels erfolgreich zu bleiben, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Letztlich führt dies zu einer zufriedeneren Belegschaft sowie zu einem wettbewerbsfähigeren und profitableren Unternehmen.

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