Chi lavora nella logistica ed ha già raggiunto un buon livello di digitalizzazione magari starà già affidando parte delle sue decisioni ad un’intelligenza artificiale.
Nessun ritardo nella risposta alle richieste, questo è l’obiettivo dei big per rimanere competitivi.
I lavoratori, sempre più qualificati, intervengono apportando valore, laddove una macchina non risulterebbe alquanto efficace.
Cos’è l’iperautomazione?
L’evoluzione dell’Automazione Robotica dei Processi (vedi approfondimento).
L’obiettivo è quello di creare sistemi completamente autonomi capaci di svolgere attività molto più impegnative come la predizione di scenari futuri o complessi processi decisionali.
La premessa è che si deve automatizzare qualsiasi processo aziendale, specialmente l’elaborazione digitale di tutti i tipi di dati, strutturati e non.
L’iperautomazione promuove la trasformazione digitale.
L’automazione intelligente dei processi crea agilità nei processi, valorizza il talento umano, rende scalabili le soluzioni, riduce i costi e protegge le infrastrutture.
Differenze tra RPA e iperautomazione
L’automazione robotica dei processi (RPA) (vedi approfondimento) ha rappresentato un passo decisivo verso la robotizzazione delle attività, soprattutto amministrative, nell’ambito aziendale.
Questi robot effettuano molteplici procedimenti senza errori, ma eseguono azioni basate su una serie di regole previamente definite.
L’iperautomazione è l’evoluzione della RPA, poiché si creano flussi dove i robot lavorano autonomamente. La loro capacità analitica e predittiva gli permette di prendere decisioni in autonomia.
Si tratta sempre di risultati di calcoli pregressi, ma con la sofisticazione e il numero di dati che questi robot riescono a processare, è possibile reagire istantaneamente agli eventi.
L’iperautomazione per prendere delle decisioni si basa sull’integrazione della RPA con tecnologie come :
– l’intelligenza artificiale per imitare l’intelligenza umana,
– il machine learning per interpretare i dati esterni e imparare da essi
– e i big data ossia la possibilità di processare un gran volume di dati, strutturati e non.
Ecco alcuni esempi di iperautomazione che si possono applicare alla supply chain.
Back office:
estrapolando dai documenti le informazioni rilevanti si genera automaticamente l’azione successiva corrispondente, come ad esempio la schedulazione di un ordine di produzione.
Pianificazione:
il report statico è ora un agente commerciale che impegna asset economici sulla base delle sue previsioni di mercato.
Puntualità:
oltre alle informazioni interne si aggiungono quelle esterne all’azienda come ad esempio il traffico o la disponibilità della materia prima dai fornitori.
Informazione iterativa:
collegata e relazionata con ogni aspetto della vita aziendale, le informazioni circolano tra fornitori, aziende e clienti permettendo un costante processo di miglioramento continuo.
A partire da una serie di condizioni definite in precedenza siManufacturing può coordinare la miglior decisione possibile in ogni momento, contribuendo a raggiungere un’organizzazione efficiente e priva di errori.
Le aziende diventano così disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e capaci di soddisfare le esigenze dei clienti.
Il valore aggiunto del personale sarà impiegato nel controllare le decisioni che suggerirà la tecnologia.
