У компаний, занимающихся управлением грузоперевозками, в двадцать первом веке больше возможностей для максимизации эффективности, чем когда-либо прежде. Внедрение технологий в повседневную жизнь открыло множество возможностей для автоматизации процессов. Компании автоматизируют рабочий процесс, объединяя общие процессы в оптимизированную взаимосвязанную систему.
Однако, как и предсказывали Джетсоны, это не конец того, что может произойти в двадцать первом веке. Теперь компании могут использовать различные технические инструменты для обработки данных, что позволяет сэкономить время американцам, занимающимся грузовыми перевозками.
Что такое оптическое распознавание символов (OCR), роботизированная автоматизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)?
OCR (оптическое распознавание символов) — это метод извлечения текста из документов на основе изображений и преобразования их в редактируемый текст. Например, даты, цены и другие данные могут быть извлечены из отсканированных счетов-фактур и быстро скопированы и вставлены в систему OCR. Эта технология строго ограничена написанными пользователями руководствами и правилами, которые необходимо использовать для придания смысла и контекста данным.
RPA (роботизированная автоматизация процессов) развивает технологию, позволяя использовать компьютерную автоматизацию на основе правил. Способность RPA работать с различными задачами, интегрированными во многие системы, является одним из ключевых различий между RPA и OCR. В результате RPA в секторе морских перевозок вышла за рамки системы управления документами и теперь включает круглосуточное отслеживание грузов, интеграцию платежей и даже сбор данных с собственных веб-сайтов перевозчиков. Компании могут использовать RPA для автоматизации регулярной трудоемкой работы сотрудников, что дает им больше времени для принятия более важных решений.
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология, состоящая из встроенных устройств, имитирующих человеческое мышление, способности и интеллект. ИИ может использоваться для подпитки различных типов технологий, придавая им человеческую способность воспринимать контекст и принимать решения. Например, качественные чат-боты на базе искусственного интеллекта могут помочь в решении проблем и взаимодействии с клиентами в режиме реального времени.
Машинное обучение (МО) – это разновидность ИИ, в которой машины могут обучаться на основе данных без программирования. Эта технология ищет отличительные и действенные шаблоны данных, используя алгоритмы и другую статистику. Компании, как правило, используют машинное обучение для автоматизации рабочих процессов, что может достигать таких целей, как мониторинг общей производительности бизнеса.
Почему для успешного использования любой технологии необходима комплексная автоматизация?
Несмотря на то, что четыре перечисленные выше технологии различаются по своему назначению и характеру, компании в значительной степени полагаются на все из них в плане их способности обрабатывать информацию в режиме реального времени. Во многих случаях одну технологию нельзя изолировать от другой, чтобы она функционировала должным образом. OCR может включать некоторый ML, чтобы лучше фильтровать контекст. Комплексная система RPA может включать в себя высокофункциональный ИИ, который может взаимодействовать, обеспечивать точность в процессе и искать решения, когда логистика обнаруживает проблему. RPA и OCR можно четко различать по основным видам деятельности, но их функции могут перекрываться, когда в качестве основы используются другие технологии.
Несмотря на это, современные логистические операции требуют большей автоматизации. По своей сути логистика — это просто организация обмена информацией. Все рассмотренные выше технологии еще более ограничены, чем их кодирование без существенной автоматизации. Логистический метод управления общей информацией может отслеживать полезные данные с помощью автоматизации по всем направлениям. Эти полезные данные могут варьироваться от выявления повторяющихся ненужных расходов до повышения точности доставки заказов и запасов и даже устранения глобального недоразумения при бронировании.
С Technodysis вы можете использовать всю мощь полностью автоматизированных процессов.
По данным McKinsey and Company, статистика окупаемости инвестиций для организаций, использующих RPA, «колеблется от 30 до 200 процентов в первый год». Однако ценность квалифицированного RPA выходит далеко за рамки денежного вознаграждения. Преимущество RPA также проявляется в часах повторяющейся нагрузки, которую предприятия могут исключить из рабочих дней, чтобы высвободить их для деятельности, основанной на человеческом разуме. Запланируйте демонстрацию с Technodysis прямо сейчас, чтобы увидеть потенциал автоматизации процессов в действии.
