Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Robotik Süreç Otomasyonu Nasıl Çalışır?

RPA öncelikle sunum katmanındaki uygulamalarla etkileşime girerek, Grafik Kullanıcı Arayüzleri (GUI'ler) aracılığıyla insan tıklamalarını ve klavye vuruşlarını taklit ederek veya daha sağlam entegrasyon için mevcut olduğunda Uygulama Programlama Arayüzlerinden (API'ler) yararlanarak çalışır. Geliştiriciler botları, botun elektronik tablolar, veritabanları, web uygulamaları veya kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımı gibi belirli uygulamalarla nasıl etkileşime gireceğini belirleyen adım dizileri ve iş kuralları olan önceden tanımlanmış iş akışlarını takip edecek şekilde yapılandırır. RPA'nın önemli bir avantajı, arka uç sistemlere derin entegrasyona ihtiyaç duymadan veya altta yatan BT altyapısını değiştirmeden mevcut uygulamalarla çalışabilmesi ve hedeflenen süreçler için dağıtımı nispeten hızlı hale getirmesidir. Önde gelen RPA platformları arasında UiPath ve Automation Anywhere gibi araçlar bulunmaktadır.

Robotik Süreç Otomasyonu ve Yapay Zeka

RPA'yı Yapay Zeka'dan (AI) ayırmak çok önemlidir. Her iki teknoloji de otomasyonu teşvik ederken, işlevleri önemli ölçüde farklılık gösterir:

• RPA: Açık talimatları takip ederek yapılandırılmış, kural tabanlı görevleri otomatikleştirmeye odaklanır. RPA botları süreçleri tam olarak programlandığı gibi yürütür ve kendi başlarına öğrenmez veya uyum sağlamaz. Yüksek hacimli, öngörülebilir iş akışlarını otomatikleştirmek için mükemmeldirler.
• YZ: Öğrenme, muhakeme, problem çözme, algılama ve karar verme gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmayı içerir. YZ'nin bir alt kümesi olan Makine Öğrenimi (ML), sistemlerin açık programlama olmadan verilerden öğrenmesini sağlayarak nesne algılama ve doğal dil işleme (NLP) gibi görevleri güçlendirir.

Genellikle, RPA ve AI, RPA botlarının süreç yürütmeyi ele aldığı ve AI bileşenlerinin bilişsel yetenekler sağladığı "Akıllı Otomasyon" veya"Hiperotomasyon" oluşturmak için birleştirilir. Örneğin, bir AI modeli bir e-postanın duyarlılığını analiz edebilir ve bir RPA botu daha sonra AI'nın analizine göre yönlendirebilir.

Robotik Süreç Otomasyonu ve Robotik

Bir diğer önemli ayrım ise RPA ve Robotik arasındaki ayrımdır.

• RPA: Bilgisayar sistemleri içindeki dijital görevleri otomatikleştiren yazılım botları ile ilgilenir. Fiziksel bir bileşen yoktur; "robotlar" tamamen yazılım tabanlıdır.
• Robotik: Fiziksel dünya ile etkileşime giren makineler olan fiziksel robotların tasarımı, yapımı ve işletimini içerir. Bu robotlar, üretim veya lojistik gibi alanlarda görevleri yerine getirirken çevrelerini algılamak ve gezinmek için genellikle Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görme (CV) teknolojilerini kullanır. CV'yi robotik alanına entegre etme hakkında daha fazla bilgi edinin Ultralytics YOLO11.

Uygulamalar ve Kullanım Örnekleri

RPA, yüksek hacim, tekrarlayan doğa, kural tabanlı mantık ve insan hatasına yatkınlık ile karakterize edilen görevler için çeşitli endüstrilerde yaygın olarak benimsenmiştir. Yaygın uygulamalar şunları içerir:

• Müşteri Hizmetleri: Basit sorgulara verilen yanıtların otomatikleştirilmesi, müşteri kayıtlarının güncellenmesi.
• Finans ve Muhasebe: Fatura işleme, rapor oluşturma, veri mutabakatı. Finans alanında yapay zekayı keşfedin.
• İnsan Kaynakları: Yeni çalışanları işe alma, bordro verilerini yönetme. CV'nin İK iş akışlarını nasıl geliştirdiğini görün.
• Tedarik Zinciri Yönetimi: Sevkiyatları takip etmek, envanter seviyelerini yönetmek, siparişleri işlemek. Tedarik zincirlerini yapay zeka ile yeniden şekillendirme hakkında bilgi edinin.
• Sağlık hizmetleri: Hasta kaydı, faturalandırma, talep işleme. Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki rolünü keşfedin.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Robotik Süreç Otomasyonu

Farklı olmakla birlikte RPA, yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarında, özellikle de Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) alanında değerli bir destekleyici teknoloji olarak hizmet vermektedir:

• Veri Hazırlama Otomasyonu: RPA botları, makine öğrenimi modelleri için gereken eğitim verilerinin toplanmasını ve yapılandırılmasını otomatikleştirebilir. Örneğin, bir bot, web kazıma veya Optik Karakter Tanıma (OCR) araçlarıyla entegrasyon gibi teknikler kullanarak PDF'ler, eski sistemler veya web siteleri gibi çeşitli kaynaklardan veri ayıklayabilir ve ardından model eğitimi için Ultralytics HUB gibi platformlara alınmak üzere tutarlı bir şekilde biçimlendirebilir. Bu, veri toplama ve ek açıklamadaki manuel çabayı önemli ölçüde azaltır.
• Otomatik Model Dağıtımı ve İzleme: RPA, model dağıtım hattındaki adımları otomatikleştirebilir. Örneğin, bir model bir kez Ultralytics YOLO model istenen performans ölçümlerine ulaştığında, bir RPA botu dağıtım komut dosyalarını tetikleyebilir veya yapılandırma dosyalarını güncelleyebilir. Benzer şekilde botlar, model izleme ile ilgili uyarılar için gösterge tablolarını veya günlük dosyalarını izleyebilir (örneğin, veri kaymasını veya performans düşüşünü tespit etmek) ve dağıtım için en iyi uygulamaları izleyerek ekipleri bilgilendirmek veya önceki bir sürüme geri dönmek gibi önceden tanımlanmış eylemleri otomatik olarak başlatabilir.

RPA, AI/ML işlem hatlarının tekrarlayan, kural tabanlı kısımlarını ele alarak veri bilimcilerinin ve mühendislerinin temel modelleme ve analiz görevlerine odaklanmasına olanak tanır ve genel geliştirme ve operasyonel yaşam döngüsünü hızlandırır.