기존의RPA의 과제

RPA(Robotic Process Automation)는 가장 널리 채택된 자동화 기술이지만 디지털 인력이 실제로 영향을 미칠 수 있는 효율적인 전사적 지능형 자동화(IA) 환경을 관리하고 확장하는 데는 훨씬 많은 시간이 걸립니다.

RPA의 주요 과제는 다음과 같습니다.

 

프로세스가 아닌작업을 자동화함

기존의RPA 는 전사적 프로세스를 자동화하지 않고 작업 기반 자동화를 제공합니다.

확장 불가능

기업 수준으로 확장되지 않습니다. 확장 성이 없으면 기업은 큰 투자를 정당화 할 수 없습니다.

높은 통합 비용

기존의 RPA는 OCR/ICR 및 AI/ML 기술 제공 업체와 통합해야 하는데, 매우 비용이 많이 드는 제안일 수 있습니다.

RPA 는 구조화 데이터를 필요로 함

구조화 데이터의 가용성에 크게 의존합니다. 비구조화 또는 반구조화 데이터를 처리해야 할 때 흔들립니다.

 

디지털 인력 관리(DWM)를 통한 터보차지 RPA 강화

ANTstein TM 통합 자동화 플랫폼의 일부인 DWM은 전사적으로 디지털 혁신과 효율성을 강화합니다. DWM은 인간과;가상; 근로자를 효과적으로 혼합하여 직원들에게 독창성, 창의성, 공감력을 사용할 수 있는 기회를 제공하고 협업합니다.

DWM 능력

DWM 을 사용하면 비교적 저렴한 비용으로 낮은 코드/무코드 환경에서 쉽고 빠르게 디지털 인력을 구축할 수 있습니다. 사용 가능:

  • 운영 환경의 변화에 동적으로 반응하는 인지BOT

  • 다양한 기술을 갖춘 BOT을 실시간으로 관리 및 배포하여 사람의 개입 없이 다양한 작업을 수행

  • 다중 BOT가 단일 시스템에 상주하고 여러 프로세스를 동시에 수행할 수 있는 멀티 테넌시(Multi-tenancy)

 

DWM는 다음을 제공합니다:

  • 뛰어난 데이터 보안을 위해 암호화되는 매우 안전한 인증 금고

  • 모든 인프라 장애로부터 자가 복구를 허용하는 비즈니스 연속성 계획

지능형 자동화에 대한 '지능'을 제공하고 쉽고 빠르게 인력 및 디지털 인력을 통합 구축

DWM이 기업에 어떻게 도움이 되는가

DWM은 RPA, 인공지능, 기계 학습의 장점을 합성하고 있지만 그것이 실제로 비즈니스 이익 측면에서 무엇을 의미합니까?

전사적 확장성

RPA의 작업 기반 사고 방식에서 벗어나 전사적으로 자동화를 확장합니다.

구현의 용이성 및 속도

구현 속도 및 효율성 향상 및 신속한 ROI 를 보장합니다

협업 인력

인력 및 디지털 인력을 모두 활용하는 작업 환경을 구축합니다

비즈니스 연속성

실시간 비즈니스 연속성을 지원하고 디지털 직원의 위험 관리를 자동화합니다.

테크 비트 _ 주요 특징

각 QueenBOT 은 최대 50개의 ANTbots를 구성할 수 있는 용량을 가지고 있습니다. 낮은 코드/무코드 BOT 개발 환경, 다단계 아키텍처, 인지 대응성 및 실시간 디지털 인력 관리를 제공합니다.

  • QueenBOT은 자동화된 프로세스의 모든 단계의 실행 결과를 기록할 수 있어 비즈니스 성장을 위한 유례 없는 감사 및 분석 기능을 제공합니다
  • 다운타임을 최소화하여 지능형 BOTS를 통해 디지털 운영 관리 및 데이터 전송을 가능하게 합니다
  • 인식 BOT로 운영 환경 변화에 동적으로 대응하는 BOT로 생산성을 최고 수준으로 유지합니다
  • 다중 숙련된 BOT는 단일 BOT를 사용하여 여러 프로세스를 수행할 수 있는 프로파일 유연성을 제공합니다
  • 가용성 기반 트리거 및 메시지 기반 BOT 트리거와 같은 기능을 구현할 수 있는 BOT 생산성이 내장되어 있습니다.
  • 멀티테넌시 아키텍처는 여러 개의 BOT가 동일한 머신에 상주하고 서로 다른 프로세스를 동시에 수행함으로써 IT 인프라 투자의 가치를 극대화할 수 있음을 의미합니다
  • 장애 조치를 통해 네트워크, 데이터베이스 또는 하드웨어 다운타임과 같은 인프라 장애로부터 자가 복구하여 비즈니스 연속성을 보장합니다
  • 프로세스 검색을 통해 프로세스 적합성 분석을 가속화하기 위해 사용자 작업을 기록, 집계, 애니메이션화 및 분석할 수 있습니다
Ash

“프랙탈 과학에 의해 구동되는 유일한 기계 학습 엔진은 기계 학습의 채택을 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. 과학적으로, 높은 학습 수율과 배치를 위한 더 가벼운 인프라를 제공하여 더 작은 데이터 세트로 확장되어, 기업에게 기계 학습을 더 저렴하고 더 쉽고 더 빠르게 구현할 수 있게 해줍니다.”

애쉬쉬 메라(Asheesh Mehra),

AntWorks 그룹CEO이자 공동 창립자
 

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