Intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen

Ein Geschäftsprozess ist eine Reihe von Aufgaben, mit denen ein bestimmtes Unternehmensziel erreicht wird. Wenn diese Aktivitäten und Aufgaben abgeschlossen sind, wird dem Kunden eine Dienstleistung oder ein Produkt geliefert. Der Prozess umfasst klar definierte Inputs und einen einzigen Output. Diese Inputs setzen sich aus Faktoren zusammen, die zum Mehrwert eines Outputs, d.h. einer Dienstleistung oder eines Produkts, beitragen.

Robotik Prozessautomatisierung

Robotic Process Automation (RPA) automatisiert den Prozess mit der Absicht, den menschlichen Aufwand bei der Ausführung sich wiederholender Aufgaben zu reduzieren. RPA übertrifft die traditionelle Automatisierung aufgrund ihrer Funktionalität, Genauigkeit, Effizienz und Robustheit bei der Optimierung von Geschäftsprozessen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können die Mitarbeiter produktiver arbeiten als bei einer Tätigkeit, die weniger menschlichen Einsatz und Innovation erfordert.

Hier sind einige Anwendungsfälle für die Fähigkeiten von RPA:

• Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Beim Senden von Daten an mehrere Benutzer oder Anwendungen.
• Regelbasierte oder sich wiederholende aufgabenbasierte Richtlinien.
• Wenn der Prozess einfach, aber langwierig ist.
• Wenn der Prozess kompliziert ist, aber kürzer dauert und anfällig für menschliche Fehler ist.

Robotic Process Automation ist ein strukturierter Automatisierungsprozess. Jeder beliebige Geschäftsprozess kann automatisiert werden, sofern ein Flussdiagramm oder Schritte des Prozesses vorliegen. RPA bietet plattformunabhängige Automatisierungslösungen, unabhängig von Desktop- oder Webanwendungen.

 Es gibt mehrere Tools für die RPA-Implementierung wie:

• UiPath
• Blaues Prisma
• Automatisierung überall
• Weiches Motiv
• Pega
• Arbeitsfusion
• NICE

UiPath, Automation Anywhere und Blue Prism sind jedoch die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Automatisierungstools. Blue Prism ist ein desktopbasiertes Tool. Es eignet sich gut für die Automatisierung von Backend-Anwendungen, während UiPath ein robustes Tool mit vielen eingebauten Funktionen ist.

In Bezug auf die Flexibilität ist UiPath vorteilhafter, aber Blue Prism bietet mehr Sicherheit bei der Automatisierung von Prozessen. Die meisten RPA-Tools basieren auf der .Net-Architektur. In Blue Prism können wir C#, J# und Visual Basic verwenden, während wir in UiPath nur Visual Basic verwenden.

UiPath besteht aus drei Hauptkomponenten:

• Studio: Es ist ein fortschrittliches Tool, das Sie bei der Gestaltung und Entwicklung von Automatisierungsprozessen auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen unterstützt.
• Roboter: Er wird verwendet, um den im Studio erstellten Prozess in benutzerdefinierten Maschinen auszuführen.
• Orchestrierung: Der Orchestrator wird verwendet, um die Bots entsprechend den Geschäftsanforderungen einzusetzen und zu planen.

Einfach ausgedrückt: RPA automatisiert den Prozess mithilfe von Pseudocode, Flussdiagramm und Sequenz. Wir kümmern uns nicht um den Code, den das Tool am Back-End erzeugt. Um RPA-Kenntnisse zu erwerben, ist es jedoch gut, die folgenden Themen zu kennen:

• HTML
• Webdienste
• Datenformate
• Datenbank
• OOPs

RPA ist in der Lage, Aufgaben auszuführen, kann aber im Gegensatz zu Menschen keine Entscheidungen treffen. Um intelligente Entscheidungen zu treffen, benötigen wir ein Gehirn. An dieser Stelle kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel. Mit maschinellem Lernen und Deep Learning können wir intelligente Bots erstellen, die den menschlichen Verstand und das menschliche Verhalten imitieren können - und in der Lage sind, in Ihrem Namen Entscheidungen zu treffen.

 Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Satz von Algorithmen, die Daten lesen, daraus lernen und auf der Grundlage des Gelernten intelligente Entscheidungen treffen können.

Die meisten Methoden des maschinellen Lernens werden oft als überwachtes oder unbeaufsichtigtes Lernen kategorisiert. Es gibt zwei weitere Kategorien: Halbüberwachtes und Verstärkungslernen.

• Algorithmen des überwachten Lernens arbeiten mit markierten Daten und können verwendet werden, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage dieser Daten vorherzusagen. Während des Trainings erzeugt der Algorithmus für maschinelles Lernen eine abgeleitete Funktion, um Vorhersagen über den Zielwert zu machen. Nach dem Training ist das System in der Lage, Zielwerte für jede neue Eingabe zu liefern.
• Algorithmen für unüberwachtes Lernen werden verwendet, wenn die zum Training verwendeten Informationen nicht beschriftet sind. Er leitet eine Funktion zur Beschreibung einer versteckten Struktur aus nicht markierten Daten ab. Der Algorithmus findet nicht die korrekte Ausgabe heraus, sondern er erforscht die Daten und kann aus Datensätzen Rückschlüsse ziehen, um versteckte Strukturen aus unmarkierten Daten zu beschreiben.

Kognitive Dienste

Cognitive Services sind eine speziell entwickelte Sammlung von KI-Algorithmen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), die Entwicklern helfen, Websites, Apps und KI-Agenten mit KI-Funktionen auszustatten.

Cognitive Services ermöglichen es Unternehmen, die nicht über das notwendige KI-Forschungspersonal, die Infrastruktur und das Budget verfügen, KI-Tools für ihre Bedürfnisse auszuwählen.

Unternehmen, die kognitive Dienstleistungen anbieten, sind:

• Microsoft
• Google
• IBM
• Amazon
• Stanford

Python und RPA (UiPath)

Mit dem wachsenden Markt für RPA wollte jedes RPA-Unternehmen eine intelligente Lösung für seine Kunden entwickeln, und dazu mussten sie das Gehirn des Bots entwerfen. Als naheliegende Wahl für die Integration entschieden sich die Unternehmen für Python - eine Open-Source-Programmiersprache, die mehrere Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning unterstützt.

UiPath ist eines der führenden RPA-Tools, das eine einfache Integration mit Python ermöglicht. Die Integration ist unkompliziert, da wir bei der Integration unseres Python-Codes und des UiPath-Bots einige einfache Standards befolgen.

Hinweis: Ab sofort unterstützt UiPath (v2018.2.3) Python 3.x < 3.7 (32-bit).

Python

• Für eine einfache Installation von Python verwenden Sie Anaconda 32-Bit-Version.
• Wenn Sie Code schreiben, verwenden Sie den absoluten Pfad der Datei im Python-Code oder übergeben Sie den Pfad als Parameter von UiPath.
• Verwenden Sie in Python-Code nur doppelte Anführungszeichen ".
• Verwenden Sie eine globale Variable, um die gleichen Variablen in mehreren Funktionen zu verwenden.
• Verwenden Sie das Modul json (mit allen Werten in "), um mehrere Werte zurückzugeben.

# Bibliotheken importieren

math importieren

json importieren

 

# definieren Sie die Funktion init

def init(dateipfad=Nein)

globaler Pfad, Summe

 

if(filepath != None):

   Pfad = Dateipfad

sonst:

   Pfad = "./"

 

# Funktion ausführen definieren

def run(argumnetA, argumentB):

Summe = math.pow(ArgumentA, ArgumentB)

 

with open(Pfad+"Datenbank.txt") as file:

   json.dump(Summe, Datei)

 

return(json.dumps(sum))

 

if __name__ == "__main__":

init()

laufen(2,3)

UiPath

• Verwenden Sie zum Integrieren den Wurzelpfad des Python/Conda-Installationsordners.
• Von UiPath unterstützte Aktivitäten:
• Python Scope - Ein Container, der Raum für Python-Aktivitäten bietet.
• Python-Methode aufrufen - Hilft Ihnen, eine bestimmte Methode aus einem Python-Skript direkt in einem Workflow auszuführen.
• Python-Skript ausführen - Ermöglicht es Ihnen, Python-Code auszuführen. Sie können den Code direkt in die Aktivität eingeben oder einen Dateipfad für ihn angeben.
• Python-Objekt laden - Konvertiert Ihren Python-Code in eine PythonObject-Variable.
• Get Python Object - Ruft den Wert innerhalb eines Python-Objekts als .NET-Typ ab, der in einem Workflow verwendet werden kann.
• Logik aus einem externen Python-Skript kann mit der Aktivität Python-Methode aufrufen verwendet werden.
• Konvertieren Sie das Rückgabeobjekt von Invoke Python Method in einen String, bevor Sie json deserialisieren.