従来のRPAの課題

RPA(Robotic Process Automation)は間違いなく最も広く採用されている自動化テクノロジーですが、デジタルワーカーが本当に影響を与える事ができる効率的なエンタープライズ規模のIntelligent Automation(IA)環境の管理とスケーリングにはさらに多くの時間がかかります。

RPAの主な課題は次のとおりです:

 

プロセスではなくタスクを自動化します

従来のRPAは、企業全体のプロセスを自動化できるのではなく、タスクベースの自動化を提供します。

スケーラブルではありません

RPAは企業レベルに拡張できません。スケーラビリティがなければ、企業は多額の投資を正当化できません

高い統合コスト

従来のRPAはOCRICRおよびAI / MLテクノロジープロバイダーと統合する必要がありますが、これは非常にコストのかかる提案です。

RPAには構造化データが必要

RPAは、構造化データの可用性に大きく依存しています。半構造化データまたは非構造化データを処理する必要がある場合に、動作が不安定になります。

 

Digital Workforce Management(DWM) を使用したRPAの加速

ANTsteinTM統合オートメーションプラットフォームの一部である DWMは、企業全体のデジタルトランスフォーメーション(DX)とその効率を加速します。DWMは、人間と「仮想」のワーカーを効果的に融合させ、従業員に彼らの創意工夫、創造性、共感を活用し、協力する機会を与えます。

DWM機能

DWMを使用すると、低コード/コードなしの環境で、比較的低コストで簡単かつ迅速にデジタル労働力BOTSを構築できます。以下を有効にできます:

  • 動作環境の変化に動的に応答する認知BOT

  • 人間の介入なしで多くの異なるタスクを実行するためのマルチスキルBOTのリアルタイム管理と展開

  • 複数のBOTを単一のマシンに常駐させ、複数のプロセスを同時に実行できるマルチテナンシー

 

DWMは以下を提供します:

  • 優れたデータセキュリティのために暗号化された安全性の高いクレデンシャル情報保管

  • インフラストラクチャの障害からの自己回復を可能にするビジネス継続性計画

インテリジェント自動化に「インテリジェンス」をもたらし、人間とデジタルの労働力を簡単かつ迅速に構築

DWMのあなたの会社へのメリット

さて、DWMはRPA、人工知能、機械学習の最高の部分を統合しています...しかし、実際にはビジネス上のメリットという意味ではどういう意味ですか?

企業全体のスケーラビリティ

RPAのタスクベースの考え方から脱却し、企業全体の自動化を拡大します。

実装の容易さと速度

実装の速度と効率を高め迅速なROIを確保します。

 

 

コラボレーティブワークフォース

人間とデジタルの両方の従業員を活用する作業環境を作成します。

ビジネス継続性

リアルタイムのビジネス継続性を実現し、デジタルワーカーのリスク管理を自動化します。

技術的側面 - 主な機能

各QueenBOTには、最大50個のANTbotを構成する能力があります。低コード/コードなしのBOT開発環境、マルチテナンシーアーキテクチャ、認知応答性、リアルタイムのデジタル労働力管理を提供します。

  • 自動化されたプロセスのすべてのステップの実行結果を記録するQueenBOTの機能は、ビジネスを成長させるための前例のない監査および分析機能を提供
  • ダウンタイムを最小化する事により、インテリジェントなBOTSを通じてデジタル運用管理とデータ転送を可能にします
  • Cognitive BOTを使用すると、操作環境の変化に動的に応答するBOTSで最高レベルの生産性を維持できます
  • マルチスキルBOTSはプロファイルの柔軟性を提供し、単一のBOTを使用して複数のプロセスを実行します
  • BOTの生産性が組み込まれており、可用性ベースのトリガーやメッセージベースのBOTトリガーなどの機能がすぐに導入可能
  • マルチテナンシーアーキテクチャにより、複数のBOTが同じマシンに存在し、異なるプロセスを同時に実行する事で、ITインフラストラクチャ投資の価値を最大化できます
  • フェールオーバーは、ネットワーク、データベース、ハードウェアのダウンタイムなどのインフラストラクチャ障害から自己回復を提供し、ビジネス継続性を確保します
  • Process Discoveryを使用すると、ユーザーアクションを記録、集計、アニメーション化、分析して、プロセスの適合分析を加速できます「当社独自の機械学習エンジンは、フラク
Ash

"ル科学を活用した唯一のものであり、機械学習の採用をより効率的にしています。科学として、それは展開のためのより高い学習とより軽いインフラストラクチャのためのより小さなデータセットに役立ち、機械学習を企業にとってより手頃な価格にし、展開をより簡単かつ迅速にします。」"

Asheesh Mehra

AntWorks Group CEOおよび共同設立者
 

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