Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

Die Technologie der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) ermöglicht es Unternehmen, Software-"Bots" zu konfigurieren, die menschliche Handlungen bei der Interaktion mit digitalen Systemen zur Ausführung von Geschäftsprozessen nachahmen. Diese RPA-Bots nutzen die Benutzeroberfläche (UI) - genau wie Menschen - um Daten zu erfassen, Anwendungen zu manipulieren, Informationen zu interpretieren, Reaktionen auszulösen und mit anderen Systemen zu kommunizieren. Sie zeichnen sich durch die Ausführung einer Vielzahl sich wiederholender, regelbasierter Aufgaben aus und fungieren im Wesentlichen als digitale Arbeitskräfte. Diese Automatisierung befreit menschliche Mitarbeiter von banalen Tätigkeiten wie der Dateneingabe, der Verarbeitung von Transaktionen oder der Bearbeitung einfacher Kundendienstanfragen und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. RPA ist eine Schlüsselkomponente in Strategien zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Reduzierung von Fehlern.

Wie Robotic Process Automation funktioniert

RPA funktioniert in erster Linie durch die Interaktion mit Anwendungen auf der Präsentationsebene, indem menschliche Klicks und Tastatureingaben über grafische Benutzeroberflächen (GUIs) nachgeahmt werden, oder durch die Nutzung von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), wenn diese für eine robustere Integration verfügbar sind. Entwickler konfigurieren Bots so, dass sie vordefinierten Workflows folgen, d. h. Abfolgen von Schritten und Geschäftsregeln, die festlegen, wie der Bot mit bestimmten Anwendungen interagiert, z. B. mit Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Webanwendungen oder ERP-Software (Enterprise Resource Planning). Ein bedeutender Vorteil von RPA ist die Fähigkeit, mit bestehenden Anwendungen zu arbeiten, ohne dass eine tiefe Integration in Backend-Systeme oder eine Änderung der zugrunde liegenden IT-Infrastruktur erforderlich ist, was die Bereitstellung für gezielte Prozesse relativ schnell macht. Zu den führenden RPA-Plattformen gehören Tools wie UiPath und Automation Anywhere.

Robotic Process Automation vs. Künstliche Intelligenz

Es ist wichtig, zwischen RPA und künstlicher Intelligenz (KI) zu unterscheiden. Obwohl beide Technologien die Automatisierung vorantreiben, unterscheiden sich ihre Funktionen erheblich:

• RPA: Konzentriert sich auf die Automatisierung strukturierter, regelbasierter Aufgaben durch Befolgung ausdrücklicher Anweisungen. RPA-Bots führen Prozesse genau wie programmiert aus und lernen oder passen sich nicht von selbst an. Sie eignen sich hervorragend für die Automatisierung hochvolumiger, vorhersehbarer Arbeitsabläufe.
• KI: Es geht um die Entwicklung von Systemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, z. B. Lernen, logisches Denken, Problemlösung, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, ermöglicht es Systemen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen, was Aufgaben wie Objekterkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht.

Häufig werden RPA und KI kombiniert, um eine "intelligente Automatisierung" oder"Hyperautomatisierung" zu schaffen, bei der RPA-Bots die Prozessausführung übernehmen und KI-Komponenten kognitive Fähigkeiten bereitstellen. Ein KI-Modell könnte zum Beispiel die Stimmung einer E-Mail analysieren, und ein RPA-Bot könnte sie dann auf der Grundlage der KI-Analyse weiterleiten.

Robotische Prozessautomatisierung vs. Robotik

Eine weitere wichtige Unterscheidung ist die zwischen RPA und Robotik.

• RPA: Befasst sich mit Software-Bots, die digitale Aufgaben innerhalb von Computersystemen automatisieren. Es gibt keine physische Komponente; die "Roboter" sind rein softwarebasiert.
• Robotik: Befasst sich mit dem Entwurf, der Konstruktion und dem Betrieb von Robotern - Maschinen, die mit der physischen Welt interagieren. Diese Roboter nutzen häufig KI und Computer Vision (CV), um ihre Umgebung wahrzunehmen und zu navigieren und Aufgaben in Bereichen wie Fertigung oder Logistik zu erfüllen. Erfahren Sie mehr über die Integration von CV in die Robotik mit Ultralytics YOLO11.

Anwendungen und Anwendungsfälle

RPA wird in vielen Branchen für Aufgaben eingesetzt, die sich durch ein hohes Volumen, Wiederholungscharakter, regelbasierte Logik und Anfälligkeit für menschliche Fehler auszeichnen. Zu den gängigen Anwendungen gehören:

• Kundenbetreuung: Automatisierte Antworten auf einfache Anfragen, Aktualisierung von Kundendatensätzen.
• Finanzen und Buchhaltung: Rechnungsverarbeitung, Berichterstellung, Datenabgleich. Entdecken Sie AI im Finanzwesen.
• Personalwesen: Einarbeitung neuer Mitarbeiter, Verwaltung von Gehaltsabrechnungsdaten. Sehen Sie, wie CV die HR-Workflows verbessert.
• Management der Lieferkette: Sendungen verfolgen, Lagerbestände verwalten, Bestellungen bearbeiten. Lesen Sie über die Umgestaltung von Lieferketten mit KI.
• Gesundheitswesen: Patientenregistrierung, Rechnungsstellung, Bearbeitung von Ansprüchen. Entdecken Sie die Rolle der KI im Gesundheitswesen.

Robotische Prozessautomatisierung in KI und maschinellem Lernen

RPA ist zwar etwas anderes, dient aber als wertvolle unterstützende Technologie innerhalb von KI- und ML-Workflows, insbesondere im Bereich der Machine Learning Operations (MLOps):

• Automatisierung der Datenaufbereitung: RPA-Bots können die Sammlung und Strukturierung der für ML-Modelle benötigten Trainingsdaten automatisieren. Beispielsweise könnte ein Bot Daten aus verschiedenen Quellen wie PDFs, Altsystemen oder Websites extrahieren, indem er Techniken wie Web Scraping oder die Integration mit OCR-Tools (Optical Character Recognition) einsetzt, und sie dann einheitlich formatieren, um sie in Plattformen wie Ultralytics HUB für das Modelltraining einzuspeisen. Dadurch wird der manuelle Aufwand für die Datenerfassung und -beschriftung erheblich reduziert.
• Automatisierte Modellbereitstellung und Überwachung: RPA kann die Schritte innerhalb der Modellbereitstellungspipeline automatisieren. Sobald ein Modell wie das Ultralytics YOLO-Modell die gewünschten Leistungskennzahlen erreicht, kann ein RPA-Bot beispielsweise Bereitstellungsskripte auslösen oder Konfigurationsdateien aktualisieren. Ebenso können Bots Dashboards oder Protokolldateien auf Warnungen im Zusammenhang mit der Modellüberwachung (z. B. Erkennung von Datendrift oder Leistungsverschlechterung) überwachen und automatisch vordefinierte Aktionen wie die Benachrichtigung von Teams oder das Zurücksetzen auf eine frühere Version einleiten, wobei bewährte Verfahren für die Bereitstellung befolgt werden.

Durch die Übernahme der sich wiederholenden, regelbasierten Teile von KI/ML-Pipelines ermöglicht RPA es Datenwissenschaftlern und -ingenieuren, sich auf die wichtigsten Modellierungs- und Analyseaufgaben zu konzentrieren und so den gesamten Entwicklungs- und Betriebslebenszyklus zu beschleunigen.