اكتشف كيف تعزز أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الكفاءة من خلال أتمتة المهام، واستكمال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتدفقات العمل الذكية.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي تقنية تستخدم روبوتات البرمجيات، التي يُشار إليها غالباً باسم "الروبوتات" لأتمتة المهام الرقمية المتكررة المستندة إلى القواعد التي كان يقوم بها العاملون البشريون عادةً. هذه الروبوتات تحاكي التفاعل البشري مع الأنظمة الرقمية من خلال التنقل في واجهات المستخدم وإدخال البيانات وتنفيذ تسلسلات محددة مسبقاً من الإجراءات عبر تطبيقات برمجية مختلفة. على عكس الروبوتات المادية التي تتعامل مع بالأشياء في العالم الحقيقي، تعمل أتمتة العمليات الآلية بشكل حصري ضمن بيئة رقمية، وتتعامل مع البيانات المنظمة من أجل تبسيط سير الأعمال. تُعد هذه التقنية حجر الزاوية في استراتيجيات أتمتة عمليات الأعمال الحديثة, تسمح للمؤسسات بزيادة سرعة التشغيل، وتقليل معدلات الخطأ، وتحرير المواهب البشرية للمزيد من المهام الاستراتيجية أو الإبداعية أو المعرفية, أو المهام الإبداعية أو المعرفية.
من الأهمية بمكان التفريق بين الأتمتة الآلية للعمليات الآلية ومجال الروبوتات. في حين أن المصطلحات متداخلة، إلا أن المجالين مختلفان. يتضمن علم الروبوتات تصميم وتشغيل الآلات المادية - وهي أجهزة قادرة على التفاعل مع العالم المادي، مثل الأذرع المستخدمة في الذكاء الاصطناعي في التصنيع أو الطائرات بدون طيار ذاتية القيادة. وعلى العكس من ذلك، تتكون الأتمتة الآلية الذاتية التشغيل بالكامل من كود برمجي. قد "ينقر" الروبوت الآلي الآلي على زر أو "يكتب" نصاً، ولكنه يفعل ذلك افتراضياً عبر واجهة برمجة تطبيقات (API) أو واجهة مستخدم. إن فهم هذا هذا التمييز أمر حيوي عند تصميم استراتيجية الأتمتة التي تدمج كلاً من العمل المادي والرقمي العمل.
في حين أن أتمتة العمليات الآلية RPA ممتازة في اتباع القواعد الصارمة، إلا أنها تفتقر عادةً إلى القدرة على التعلم أو إصدار الأحكام المعقدة. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي (AI) و والتعلم الآلي (ML). إن وغالباً ما يُطلق على التقارب بين هذه التقنيات اسم "الأتمتة الذكية" أو "الأتمتة المفرطة". في هذه العلاقة التكافلية، يعمل الذكاء الاصطناعي في هذه العلاقة التكافلية بمثابة "العقل" الذي يعالج البيانات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الصور, بينما تعمل أتمتة العمليات الآلية بمثابة "الأيدي" التي تنفذ الإجراءات الضرورية اللاحقة.
على سبيل المثال، يسمح نظام الرؤية الحاسوبية (CV) لـ النظام "برؤية" وتفسير المدخلات المرئية، والتي يمكن للروبوت الآلي الآلي أن يتصرف بناءً عليها. هذا التكامل ضروري لتوسيع نطاق عمليات التعلم الآلي (MLOps)، حيث يمكن للروبوتات أتمتة الأجزاء المملة من دورة حياة التعلم الآلي.
دمج الأتمتة الآلية المؤتمتة مع النماذج المتقدمة مثل Ultralytics YOLO11 يخلق تدفقات عمل قوية لمختلف الصناعات المتنوعة:
المعالجة الآلية للفواتير والمستندات:تواجه الأتمتة الآلية التقليدية لأتمتة العمليات الآلية صعوبات في التعامل مع المستندات الممسوحة ضوئيًا أو أو الملاحظات المكتوبة بخط اليد. من خلال دمج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) و معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات الأساسية (مثل أرقام الفواتير أو التواريخ) من الملفات غير المنظمة. بمجرد هيكلة البيانات تتم هيكلة البيانات، يتولى روبوت الأتمتة الآلية تسجيل المعلومات في أنظمة المحاسبة القديمة أو برامج تخطيط موارد المؤسسة (ERP)، مما يؤدي إلى تبسيط العمليات المالية.
الحل الذكي للعيوب في التصنيع:في سيناريو مراقبة الجودة، يمكن للكاميرا المجهزة مزودة بنماذج للكشف عن الأجسام يمكنها مراقبة خط التجميع. عندما يحدد نموذج الرؤية عيبًا بدرجة عالية من بثقة عالية، فإنه يضع علامة على العنصر المحدد. يقوم روبوت RPA "يستمع" بفعالية لهذه العلامة ويقوم تلقائيًا بتشغيل سير عمل الإصلاح - مثل طلب قطعة بديلة جزء بديل، وتحديث قاعدة بيانات المخزون، وإرسال تنبيه إلى مدير الطابق - وبالتالي إغلاق حلقة عمليات التصنيع الذكية.
غالبًا ما تعتمد عمليات سير عمل أتمتة العمليات الآلية على مخرجات النماذج التنبؤية. يوضح المثال التالي كيفية استخدام برنامج Python النصي
باستخدام Ultralytics YOLO11 يمكن أن يولد نموذج الكشف
نتيجة. في سيناريو العالم الحقيقي، فإن results إلى أداة أتمتة العمليات الآلية (مثل UiPath أو
Microsoft Power Automate) لتشغيل الخطوة الرقمية التالية.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Check if objects are detected to trigger a downstream RPA task
if len(results[0].boxes) > 0:
print(f"Detections found: {len(results[0].boxes)}. Initiating automation sequence...")
يتخطى مستقبل الأتمتة الآلية للذكاء الآلي ما هو أبعد من مجرد تنفيذ المهام البسيطة نحو الذكاء الاصطناعي العميل, حيث يمكن للوكلاء المستقلين تخطيط وتنفيذ مهام سير العمل المعقدة دون تعليمات واضحة خطوة بخطوة. وفقًا فإن رؤى جارتنر حول Hyperautomation، فإن المؤسسات تجمع بشكل متزايد بين أتمتة العمليات الآلية مع التنقيب عن العمليات والتعلم العميق والتحليلات لأتمتة أكبر عدد ممكن من عمليات أكبر عدد ممكن من العمليات التجارية وعمليات تكنولوجيا المعلومات. يتيح هذا التطور التعامل مع أنواع البيانات المتزايدة التعقيد, بما في ذلك فهم الفيديو و بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي، مما يدفع حدود ما يمكن للعاملين الرقميين تحقيقه.
