로봇 프로세스 자동화(RPA)가 작업을 자동화하여 효율성을 높이고, 지능형 워크플로우를 위해 AI 및 ML을 보완하는 방법을 알아보세요.
로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 흔히 '봇'이라고 불리는 소프트웨어 로봇을 활용하여 소프트웨어 로봇을 활용하여 기존에 사람이 수행하던 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 자동화하는 기술입니다. 이러한 봇은 사용자 인터페이스를 탐색하고, 데이터를 입력하고, 미리 정의된 일련의 작업을 실행함으로써 디지털 시스템과 인간의 상호 작용을 모방합니다. 다양한 소프트웨어 애플리케이션에서 사전 정의된 일련의 작업을 실행합니다. 실제 사물을 조작하는 물리적 로봇과 달리 실제 세계의 물체를 조작하는 물리적 로봇과 달리, RPA는 디지털 환경 내에서만 작동하며 구조화된 데이터를 처리하여 비즈니스 워크플로를 간소화합니다. 이 기술은 최신 비즈니스 프로세스 자동화 전략의 초석입니다, 조직이 운영 속도를 높이고 오류율을 낮추며 인적 자원을 보다 전략적이거나 더 전략적이고 창의적이거나 인지적인 업무에 집중할 수 있습니다.
RPA를 광범위한 로봇 공학 분야와 차별화하는 것이 중요합니다. 로보틱스 용어는 겹치지만, 두 영역은 구별됩니다. 로보틱스는 물리적 기계, 즉 물리적 세계와 상호 작용할 수 있는 하드웨어의 설계 및 작동을 포함합니다. 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 하드웨어, 예를 들어 제조 분야의 AI 또는 자율 드론과 같은 물리적 기계의 설계와 운영을 포함합니다. 반대로 RPA는 전적으로 소프트웨어 코드로 구성됩니다. RPA 봇은 버튼을 '클릭'하거나 텍스트를 '입력'할 수 있지만 텍스트를 입력할 수도 있지만, 이는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 또는 사용자 인터페이스를 통해 가상으로 이루어집니다. 이러한 구분을 이해하는 것이 중요합니다. 물리적 노동과 디지털 노동을 모두 통합하는 노동.
RPA는 엄격한 규칙을 따르는 데는 탁월하지만, 전통적으로 학습하거나 복잡한 판단하는 능력이 부족합니다. 바로 이 부분에서 인공 지능(AI) 과 머신러닝(ML)이 필요한 이유입니다. 이러한 기술의 이러한 기술의 융합을 흔히 "지능형 자동화" 또는 "초자동화"라고 부릅니다. 이 공생 관계에서 AI는 이메일이나 이미지와 같은 비정형 데이터를 처리하는 '두뇌' 역할을 합니다, RPA는 후속적으로 필요한 작업을 실행하는 '손' 역할을 합니다.
예를 들어, 컴퓨터 비전(CV)을 사용하면 시스템이 시스템은 시각적 입력을 '보고' 해석하여 RPA 봇이 이를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합은 확장을 위한 필수 요소 봇이 ML 라이프사이클의 지루한 부분을 자동화할 수 있는 머신러닝 운영(MLOps)을 확장하는 데 필수적입니다.
다음과 같은 고급 모델과 RPA 통합 Ultralytics YOLO11 다양한 산업을 위한 강력한 워크플로우를 생성합니다. 강력한 워크플로를 만듭니다:
자동화된 송장 및 문서 처리:기존의 RPA는 스캔한 문서나 수기 메모를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 다음을 통합하면 광학 문자 인식(OCR) 및 자연어 처리(NLP)를 통합하면 AI 모델이 비정형 파일에서 주요 정보(송장 번호나 날짜 등)를 추출할 수 있습니다. 데이터가 구조화되면 데이터가 정형화되면 RPA 봇이 이를 레거시 회계 시스템이나 전사적 자원 계획(ERP) 소프트웨어에 기록하여 재무 운영.
제조 분야의 지능형 결함 해결:품질 관리 시나리오에서 물체 감지 모델을 탑재한 카메라는 물체 감지 모델이 장착된 카메라는 조립 라인을 모니터링할 수 있습니다. 비전 모델이 높은 신뢰도로 결함을 식별하면 특정 품목에 플래그를 지정합니다. RPA 봇 은 이 플래그를 효과적으로 '청취'하고 자동으로 교체 부품 주문, 재고 데이터베이스 업데이트 교체 부품 주문, 재고 데이터베이스 업데이트, 현장 관리자에게 알림 전송과 같은 개선 워크플로우를 자동으로 트리거하여 루프를 닫습니다.
RPA 워크플로는 종종 예측 모델의 출력에 의존합니다. 다음 예는 Python 스크립트에서
을 사용하여 Ultralytics YOLO11 모델이 탐지
결과를 생성할 수 있습니다. 실제 시나리오에서는 results 개체는 다음 디지털 단계를 트리거하기 위해 RPA 도구(예: UiPath 또는
Microsoft Power Automate)로 전달되어 다음 디지털 단계를 트리거합니다.
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...")
RPA의 미래는 단순한 작업 실행을 넘어 다음과 같은 방향으로 나아가고 있습니다. 에이전트 AI, 자율 에이전트가 명시적인 단계별 지침 없이 복잡한 워크플로우를 계획하고 실행할 수 있습니다. 에 따르면 에 따르면 하이퍼오토메이션에 대한 Gartner의 인사이트에 따르면, 조직은 점점 더 RPA를 다음과 결합하고 있습니다. 프로세스 마이닝, 딥러닝 및 분석과 결합하여 가능한 한 많은 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 자동화하고 있습니다. 이러한 진화를 통해 점점 더 복잡한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다, 비디오 이해 및 실시간 센서 데이터 등 점점 더 복잡한 데이터 유형을 처리할 수 있게 되어 디지털 워커가 달성할 수 있는 한계를 넓히고 있습니다.
