高度自动化正在通过将多种技术合并为一种凝聚力的方法来改变企业运营的景观，从而简化过程并提高效率。这是一种令人兴奋的融合，可以使自动化超出简单的任务完成，集成了AI和机器学习等先进工具，从而为当今的复杂业务挑战奠定了强大的解决方案。
什么是过度自动化？
超系统化代表了自动化的发展，通过整合各种数字技术来促进更全面和有效的自动化策略。通过将机器人过程自动化（RPA），人工智能和机器学习等工具相结合，组织不仅可以自动化单个任务，而且可以优化整个工作流程。这种转变旨在提高效率，降低手动干预并改善决策。
涉及超系统的关键技术
为了有效地实施超系统化，几种关键技术开始发挥作用。
过程和任务挖掘工具
这些工具对于确定可以自动化的任务至关重要。他们分析工作流和流程，帮助组织根据效率提高来优先考虑自动化机会。
自动化开发工具
各种基本工具支持自动化流程的开发，包括：
- 机器人过程自动化（RPA）： 模仿人类行动以执行常规任务的软件机器人。
- 无代码/低代码开发： 允许用户创建具有最低编码技能的自动化解决方案的平台。
- 集成平台作为服务（IPAA）： 促进了各种系统的应用程序和数据的集成。
- 工作负载自动化工具： 管理和自动化作业计划和资源分配。
业务逻辑工具
这些工具有助于调整和重复建立的自动化流程，其中包括：
- 智能业务流程管理（BPM）： 将管理与自动化功能相结合，以设计和优化工作流程。
- 决策管理： 处理自动化工作流程中复杂决策过程的工具。
- 业务规则管理： 使组织能够定义和管理有关业务运营的规则。
人工智能和机器学习
AI和ML技术在增强自动化功能方面起着至关重要的作用。它们使系统能够从数据中学习，识别模式并做出预测，从而导致更明智的自动化解决方案。自然语言处理（NLP）和聊天机器人等应用程序进一步扩展了超系统的功能。
术语的起源
Gartner在2019年创造了过度自动化一词，这反映了对超过RPA功能的全面自动化方法的必要性。随着企业对效率的需求不断提高，很明显，传统的自动化方法是有限的。因此，必须采用整合各种技术的整体方法。
过度自动化的方法
为了成功实施超系统，组织通常遵循结构化的方法。
识别自动化机会
首先，确定适合自动化的任务和过程至关重要。分析工作流可以揭示自动化可以解决的瓶颈和效率低下。
选择自动化工具
选择正确的工具对于有效实施至关重要。组织应考虑易于集成，可扩展性和用户友好性等因素。
通过重复使用增强敏捷性
重复使用已建立的自动化过程是关键。这不仅节省了时间，还可以改善组织的整体敏捷性，以适应变化。
通过AI和ML扩展功能
将AI和ML集成到自动化工作流中对于增强自动化过程的复杂性和智能至关重要。
超系统的好处
Hyperautomation为希望提高效率和生产力的组织提供了一些优势。
- 节省成本： 通过最大程度地减少手动劳动并简化工作流程来降低运营费用。
- 提高生产率： 通过自动化重复任务来提高部门的绩效。
- 增强的决策： 更有效地利用数据来提供可行的见解。
- 过程的优化： 通过系统的过程改进来解锁企业范围的效率。
超自然的重要性
Hyperautomation提供了一个综合框架，使组织能够完善和合并其自动化策略。这种综合方法使企业可以超越基本的RPA功能，促进创新和敏捷性，同时提高整体运营效率。
与其他自动化框架进行比较
与主要侧重于自动化单个任务的传统自动化框架不同，超级自动化强调过程创新和各种技术的集成。这种领先的方法使组织能够实现更大的效率和见解。
技术集成
在超系统化中，基于系统的方法至关重要，强调各种工具和技术之间的互操作性。确保不同的系统无缝地工作对于最大化自动化计划的有效性至关重要。
超系统化的挑战
尽管具有优势，但实施超系统却面临一些挑战。
集中式与联合的COE策略
组织必须在集中式治理结构或联合模型之间做出决定，以确保其过度自动化计划。
工具互操作性
整合整个系统的各种工具可能会带来重大挑战，这对于选择兼容的解决方案以进行更顺畅的部署至关重要。
安全与治理
自动化的广泛应用引发了组织需要解决的确定性问题和治理问题，以进行适当的风险管理。
指标开发
开发有效的指标来评估自动化的影响是组织必须克服的挑战以正确评估其成功。
人买入
解决员工对自动化和潜在工作影响的担忧对于获得支持并确保平稳过渡至关重要。
过度自动化的用例
超自然可以在各个部门应用，从而产生令人印象深刻的结果。
金融服务
一个示例包括发票处理，利用任务挖掘与OCR和NLP技术相结合以简化操作并提高准确性。
命令履行
一个值得注意的案例研究突出了过程采矿和自动化的使用来优化交货时间，提高客户满意度和运营效率。
超自然空间中的供应商
几家领先的公司正在塑造过度自动化局势，其中包括：
- Abbyy： 专注于智能自动化解决方案。
- 在任何地方自动化： 提供强大的RPA平台。
- IBM： 提供AI驱动的自动化功能。
- 微软： 将自动化集成到其生产力工具套件中。
- Nintex： 提供流程自动化和优化解决方案。
- UIPATH： 以其高级RPA工具而闻名。
这些供应商在增强企业的过度自动化工作，推动各个行业的创新和效率方面发挥着至关重要的作用。
