释放超自动化：超越RPA转型业务运营

技术如何发挥最大潜力？Gartner在2019年报告《超越RPA交付超自动化》中指出，组织如何将机器人流程自动化（RPA）与其他工具集成缺乏指导。报告也强调业务经理面临压力聚焦自动化简单常规程序，但缺乏将孤岛自动化流程转化为延伸全厂策略。

据全球研究公司，解决方案是超自动化，定义为结合互补技术和人工智能以增强业务流程的端到端自动化。

另见：当前颠覆业务的最热超自动化趋势

超自动化汇聚深度学习、高级分析、机器视觉、自然语言处理和RPA等多解决方案，自动化复杂流程而非单个任务。这让业务经理应对更大挑战、聚焦长期优化策略。

如何区别于自动化？

传统自动化与超自动化主要区别在于：前者倾向聚焦自动化特定流程——如部署协作机器人而非人工进行重复拾取放置应用——后者旨在用整体方法优化整个生产流程。

例如，为降低劣质成本，工厂经理可能决定实施自主机器视觉系统发现生产线缺陷项。这是快速、简易、具成本效益确保彻底质检无需依赖人工检查员的方式。但这不解决根本问题——防止缺陷首次发生。

为做到这点，制造商可能在生产线沿线使用多个质量保证（QA）站，集成基于AI解决方案分析QA过程结果。这将允许根因分析、理解缺陷更频繁发生位置和原因、投资自动化解决方案防患未然。例如，一旦确定油漆缺陷因空气中碎屑过多定期发生，汽车制造商可能决定实施自动加湿系统。可结合智能传感器仅在空气污染物超过可容忍阈值时激活。

此例中，多自动化工具组合端到端应对挑战。制造商可创建多此类生态系统最大化生产每方面效率，从订单获取到最终交付。关键是这些系统必须能相互通信以实现顺畅工作流、保证最佳结果。

我需要它吗？

Gartner预测超自动化将从2020年起成顶级战略技术趋势之一，但不一定意味制造商必须买单炒作。理解端到端自动化能否交付实质业务价值的第一步，是创建清晰对齐业务目标与所需自动化工具的路线图。

Gartner建议考虑三关键目标——收入、成本、风险。据此参数，制造商可思考哪些技术能通过增强客户参与、增加产出、自动化重复任务驱动收入。然后重新设计流程降低劣质成本、精简生产。最后，可能需考虑低效流程合规风险——例如手工向机器送料不仅低效也有风险，可能违反安全法规。

仔细考量这些因素应给制造商更清晰概念：超自动化能否显著提升生产力、给予他们没有它可能缺乏的竞争优势。

遗留设备怎么办？

超自动化基于最新可用自动化技术及其完美互通能力。结果制造商可能认为对关键应用用遗留设备的工厂非可行商业方法。

构成工厂自动化骨干的机器，如可编程逻辑控制器（PLC），可能持续数十年，若仍充分执行且符合最新指南无理由替换。但遗留设备通常缺乏实施超自动化策略所需通信能力。

虽可能涉及额外规划层，使用遗留机械不一定意味端到端自动化无望。若工厂经理能为超自动化开发扎实商业案例，有方法为旧设备加装智能传感器。这样机器可连接工业物联网（IIoT）、发送可用于精简运营、降低成本、提高生产力的宝贵数据。专门过时设备的自动化零件供应商可轻松为制造商提供改装机器、使其适配工业4.0所需硬件。

另一考量是IoT连接机器是否说同种语言。例如，工厂PLC需与现场设备兼容的通信协议。制造商不一定需要同品牌PLC协议——如ProfiBus可连接Allen Bradley全系列PLC，但一些协议互不兼容。这意味实施超自动化，制造商须研究最佳协议确保所有设备能通信。

可能时，基于开源架构（如机器人操作系统ROS）而非专有软件开发系统，可帮助最小化摩擦、确保互操作性。