كيف يمكن للتعدين في العمليات أن يفتح القيمة من الأتمتة المفرطة

سعياً وراء الكفاءات وتبسيط العمليات ، تحولت الشركات إلى الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي. أثناء متابعتهم لذلك ، يحتاجون إلى طريقة للنظر إلى ما وراء يفترض عمليات لتحسين فِعلي العمليات. لتحقيق هذا الهدف ، فإنهم يجدون عملية التعدين استراتيجية رئيسية.

في أبسط أشكالها ، قد تتخذ الأتمتة شكل أتمتة العمليات الآلية (RPA) ، وهي تقنية شهدت نموًا مذهلاً. هناك طريقة أخرى تحظى بالاهتمام الآن وهي الأتمتة المفرطة ، والتي تصفها جارتنر بأنها طريقة منضبطة وموجهة نحو الأعمال لتحديد وفحص وأتمتة أكبر عدد ممكن من عمليات الأعمال وتكنولوجيا المعلومات.

لكن تحديد العمليات التجارية التي يجب أتمتتها ليس بالأمر السهل. يمكن لعوامل مثل التحيزات المعرفية والافتراضات غير الدقيقة والافتقار إلى المعرفة التفصيلية للعمليات الأرضية أن تحجب صنع القرار وتخلق عقبات أمام الابتكار.

المطلوب هو فهم دقيق لأداء العمليات الحالية وكيفية عملها. عملية التعدين يمكن أن توفر هذا.

عملية التعدين: مقدمة أساسية للأتمتة

عملية التعدين هي منهجية تستخدم سجلات الأحداث – السجلات الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة المعلومات والتي تراكمت بمرور الوقت – لاستخراج معلومات قيمة ورؤى قابلة للتنفيذ. من خلال تصفية هذه البيانات ومعالجتها وتنظيمها ، من الممكن التقاط كل خطوة من العمليات المعنية بدقة واكتشاف أي انحرافات عن مساراتها المقصودة.

يتيح ذلك للمؤسسات تصور العمليات التجارية وتنوعاتها بدقة ، ومراقبتها في الوقت الفعلي. من خلال الاكتشاف الآلي للعملية ورسم الخرائط ، يمكن للمؤسسات تحقيق تحسين كبير في سير العمل.

قال مارك كيريمانز ، محلل نائب الرئيس في شركة Gartner ، لـ VentureBeat .

وأضاف أن عملية التعدين ليست فقط جزءًا أساسيًا من خلق الرؤية والفهم قبل التشغيل الآلي. من خلال قدرات المراقبة الخاصة به ، فإنه يصور أيضًا كيفية اتصال جزر الأتمتة المختلفة ، وكيف يمكن تحسينها.

من الأتمتة إلى الأتمتة الفائقة

الأتمتة المفرطة هي نهج شامل لأتمتة العمليات. يتضمن دمج أدوات وتقنيات مختلفة لتعزيز قدرة المؤسسة على أتمتة العمل. يلعب التعدين في العمليات دورًا مهمًا.

في حين أن تقنية RPA هي أساس الأتمتة الفائقة ، لا يمكن تحقيق إمكاناتها الكاملة إلا من خلال إقرانها بالحلول التكميلية مثل التعدين في العمليات والذكاء الاصطناعي والتحليلات والأدوات المتقدمة الأخرى. تحقق الشركات كفاءة مُحسَّنة عندما تقوم بأتمتة المزيد من العمليات لاستخراج رؤى مفيدة لجميع المشاركين في جهود التحول الرقمي للمؤسسة.

من خلال التعدين الفعال للعملية ، يمكن دمج البيانات التي تم تحليلها مع الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لإنشاء تحليلات تعتمد على البيانات تساعد المؤسسات على اكتشاف الحالة الحالية لعمليات أعمالها وتحديد الفرص الجديدة للتحسين والأتمتة. علاوة على ذلك ، يعد التعدين في العمليات جزءًا لا يتجزأ من المراحل المتعددة لدورة حياة RPA.

في البداية ، يتم استخدامه لتحديد العمليات المناسبة للأتمتة وتحليل مدى إمكانية تنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية في العمليات والأنظمة القديمة. في وقت لاحق من العملية ، يقوم بمراقبة أداء RPA وتحليله لتسهيل التحسين المستمر.

برز التعدين العملي كمحرك قيم لمبادرات RPA الناجحة. وقد أثبت تعدد استخداماته في معالجة المراحل المتعددة لتنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية أنه مفيد بشكل خاص. باستخدام التعدين في العمليات ، يمكن للمؤسسات تحديد المجالات المحتملة للأتمتة ضمن عمليات أعمالها وتحديد أولوياتها بناءً على إمكانات عائد الاستثمار لديها.

ترى Gartner تطورًا حيث تتضمن التقنيات المتقدمة مثل تحليل السبب الجذري والتحليل التنبئي وحتى التحليل التوجيهي الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى أكثر تفصيلاً وموسعة حول كيفية تصرف العمليات وتصرفها.

قال Kerremans: “تدعم هذه التقنيات المتقدمة أيضًا القرارات التشغيلية مثل الحالات التي يجب تحديد أولوياتها ، وما هي الموارد الإضافية التي يجب تضمينها ، والمهام التي يمكن تسريعها”. “وعلى العكس من ذلك ، فإن عملية التعدين يخلق سياق نموذج العملية لوضع نتائج الذكاء الاصطناعي في سياق أوسع يكون أكثر فهمًا لصانعي القرار في المؤسسة.”

من خلال التعدين في العمليات ، يمكن للمؤسسات تحسين العمليات التجارية القائمة على التكنولوجيا والتي يحركها الإنسان ، مما يعزز الكفاءة التشغيلية ويقلل التكاليف. يمكن لحلول تعدين العمليات أيضًا تحسين تجربة الموظف من خلال تبسيط تخصيص الموارد. على الرغم من أن أدوات التنقيب عن العمليات قد تكون غير مألوفة لبعض المستخدمين المحتملين ، إلا أن هذه الأدوات تتطور بسرعة وتكتسب وظائف متزايدة لتلبية احتياجات المؤسسات ذات احتياجات التشغيل الآلي المتزايدة.

أفضل الممارسات لأتمتة العمليات الفعالة

لكي تنجح الأتمتة ، يجب معالجة التحديات التنظيمية الأساسية ، وفقًا لجاكلين رايس نيلسون ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Data and AI الاستشارية Tribe AI. قالت إن أتمتة العمليات تتطلب إدارة تغيير فعالة.

“أثبتت إدارة التغيير أنها أكثر صعوبة من العمل الفني المطلوب لأتمتة العمليات. قال نيلسون لموقع VentureBeat: “إن الاختلاف بين الشركات التي يمكنها تجاوز هذا التغيير والشركات التي تكافح يعود إلى الرئيس التنفيذي والتزامهم بالأتمتة”. “إن تأييد القيادة ومواءمة حوافز الفريق لدعم الأتمتة أمران حاسمان لنجاح عمليات التعدين وجهود الأتمتة. بدون [buy-in and alignment]، الاستثمارات في أتمتة العمليات محكوم عليها بالفشل “.

يعد الذكاء الاصطناعي ضروريًا للتشغيل الآلي المفرط ، حيث إنه يمكّن الروبوتات من القيام بالمهام التي تتطلب قراءة البيانات وفهمها ومعالجتها بذكاء أكبر. علاوة على ذلك ، من خلال دمج التقنيات المعرفية مثل التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف البصري على الأحرف (OCR) والذكاء الاصطناعي في RPA من خلال التعدين في العمليات ، يمكن للمنظمات تعزيز كفاءة العملية ودقتها بشكل كبير.

قال نيلسون: “على الرغم من التطورات الشبيهة بالخيال العلمي في الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ، أعتقد أن بعض تطبيقات الأعمال الأكثر قيمة من نماذج اللغات الكبيرة ستكون من الموجة التالية من أتمتة العمليات (RPA)”. ذلك لأن عملية التعدين تتطلب غالبًا زيادة هائلة في تجميع البيانات وتوحيدها وتنظيفها.

مع أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تحلل كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، ستفتح الفرص للشركات لأتمتة تدفقات العمل اليدوية الخاصة بها. يقول نيلسون إن تحسينات العملية هذه يمكن أن تقلل التكاليف بشكل كبير ، وتمكن الشركات من إعادة توزيع الموارد على مجالات الأعمال ذات القيمة الأعلى.

“كانت شركة توزيع أغذية تفقد حصتها في السوق بسبب عملية تطوير العطاءات اليدوية والمنعزلة للغاية. من خلال شراكتنا في Tribe AI ، قمنا ببناء نظام يحركه ML والذي يقوم بالتعدين والتشغيل الآلي للمهام اليدوية وزيادة استخدام البيانات ، “قال نيلسون. “علاوة على ذلك ، فإن عمل البيانات المسبقة هذا المطلوب لتحسين العملية يعني أنه كان بإمكانهم أخيرًا الوصول إلى بياناتهم في عرض مركزي يمكن الاستفادة منه لذكاء الأعمال والمهام عالية القيمة مثل التنبؤ بالطلب والتفاوض على الأسعار.”

لقياس نجاح مبادرات التعدين في العمليات الخاصة بهم والمقاييس التي ينبغي عليهم تتبعها ، اقترح نيلسون أن يركز كبار المسؤولين التنفيذيين ورؤساء تقنية المعلومات على تقليل الوقت وخفض التكاليف وزيادة الإيرادات.

وبالمثل ، يعتقد وسيم الشيخ ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في كاتب منصة الذكاء الاصطناعي التوليفي ، أن المنظمات قد تواجه تحديًا في دمج مصادر البيانات المختلفة في مستودع واحد للحصول على البيانات الصحيحة للتعدين في العمليات. يمكنهم التغلب على ذلك من خلال استخدام بحيرة بيانات يمكنها بسهولة دمج البيانات من مصادر مختلفة في مستودع واحد.

قال الشيخ لموقع VentureBeat: “يمكن أن يساعد التعدين في العمليات المؤسسات على استخلاص المزيد من القيمة من التشغيل الآلي المفرط من خلال توفير الرؤى التي يحتاجونها لتحسين عملياتهم وتبسيط عملياتهم وتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والفعالية”. ولذلك ، ينبغي تنفيذ مبادرات التعدين في العمليات بالتعاون مع أصحاب المصلحة من مختلف الإدارات ، وينبغي دمج جهودهم في خطة التحول الرقمي الشاملة.

“يجب عليهم أيضًا التأكد من أن نتائج عمليات التعدين الخاصة بهم يتم استخدامها لإبلاغ القرارات والاستثمارات المتعلقة بأهداف التحول الرقمي الخاصة بهم.”

ما هو التالي لعملية التعدين من أجل الأتمتة؟

يتوقع Kerremans من Gartner أن تتم أتمتة حالات الاستخدام الحرجة الأخرى في المؤسسة ، مثل اكتشاف العمليات وتحليلها ومقارنات العمليات للامتثال والتدقيق والاستدامة وهندسة الأعمال وقابلية التركيب ، من خلال التعدين في العمليات.

“العمليات لا تعيش في عزلة أبدًا ؛ هم مترابطون. لذا من أجل الاتصال بالتحول الرقمي أو التجاري ، من الضروري التراجع عن العمليات والحصول على منظور عمليات الأعمال. لذلك ، من الضروري للعمليات التجارية أن تجمع بين العمليات والتفاعلات والأنشطة التي تؤدي إلى منتجات وخدمات ومعلومات ، وفي النهاية توفر قيمة للعملاء وأصحاب المصلحة في المؤسسة “. “التعدين في العمليات والعمل / التشغيل الآلي مرتبطان ارتباطًا وثيقًا للغاية – يعد التعدين في العمليات دون اتخاذ إجراء بمثابة حلم يقظة ، والعمل بدون تعدين العمليات يعد كابوسًا.”

وبالمثل ، يقول نيلسون من Tribe AI أن الخطوة التالية في عملية التعدين هي تمكين النماذج من الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات والقضاء على تدفقات عمل المؤسسة المتكررة مع تعزيز براعة الإنتاج من خلال الأتمتة.

وأضافت: “الأتمتة المطبقة على تحديد فرص الأتمتة وحتى حلها هي المستقبل النهائي للذكاء الاصطناعي الذي يحركه العمل”.

من جانبه ، يعتقد الكاتب أن عملية التعدين ستستمر في التطور مع تحسن تقنية الأتمتة الفائقة. ستكون الشركات قادرة على الحصول على المزيد من البيانات المدفوعة بسبب الأتمتة المفرطة ، حيث أن التحسينات في عملية التعدين تضمن بشكل أفضل أن البيانات التي تم جمعها دقيقة وكاملة.