Co to jest automatyzacja?

Termin „automatyzacja" został wymyślony w 1940 roku, kiedy inżynier firmy Ford Motor Company użył go do opisania zwiększonej mechanizacji linii montażowych samochodów. Koncepcja automatyzacji powstała jednak znacznie wcześniej.

Starożytni Grecy i Egipcjanie projektowali samodzielne maszyny do praktycznych zastosowań i rozrywki, w tym zegary wodne i mechaniczne zwierzęta. Pomysły te rozwinęły się dalej w średniowieczu i epoce renesansu, kiedy Ismail al-Jazari i Leonardo di Vinci wynaleźli maszyny do automatyzacji zadań ręcznych, takie jak pompy łańcuchowe, automatyczny system nawijania nici i wózek samobieżny.

Automatyzacja nabrała jednak prawdziwego rozpędu dopiero w czasie rewolucji przemysłowej. Udoskonalenie zasilania wodą, parą wodną i węglem w XVIII wieku doprowadziło do wynalezienia nowych maszyn, takich jak maszyny tkackie i przędzalnicze, które zostały zaprojektowane w celu zastąpienia ludzkiej pracy i maksymalizacji produkcji. Spowodowało to upadek wiejskiej, rzemieślniczej gospodarki oraz zakłóciło pracę i życie domowe milionów ludzi.

Postęp w technologii produkcji stali, elektronice i technologii cyfrowej zapoczątkował kolejne rewolucje przemysłowe w XIX i XX wieku, a one przyspieszyły automatyzację i poprawiły standard życia na całym świecie. Żyjemy obecnie w erze czwartej rewolucji przemysłowej - w epoce inteligentnej automatyzacji, napędzanej przez rozwiązania takie jak chmura, robotyka i sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja (AI)

AI jest inteligentną formą automatyzacji, wykorzystującą oprogramowanie do naśladowania, a nawet przekraczania ludzkiej inteligencji. Wykorzystuje algorytmy i logikę do wyszukiwania wzorców w danych i symulacji kognitywnych procesów człowieka, takich jak rozwiązywanie problemów. Jedną z najpopularniejszych form sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe, które uczy się i ulepsza na podstawie doświadczenia, bez konieczności programowania czy interwencji człowieka.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wykorzystywane są w celu:

• uproszczenia obsługi klienta, np. przez chatboty
• przewidywania ryzyka finansowego, oszustwa lub wyników
• wykrywania złośliwej lub nietypowej aktywności sieci
• analizy danych, pozwalającej ustalić trendy sprzedaży i marketingu
• identyfikowania osób lub obiektów na obrazach i filmach
• diagnoz medycznych i przewidywania stanu zdrowia
• określania pozytywnej lub negatywnej wymowy tekstu
• rozpoznawania mowy i wykonywania działań lub identyfikacji języków
• przewidywania preferencji klientów i rekomendacji produktów
• wzbogacania interfejsu APIdzięki funkcjom AI, dzięki czemu staje się on bardziej inteligentny i bezpieczny

Sztuczna inteligencja może być budzić kontrowersje, ale może też wspierać ludzkość w sposób, który do tej pory był niemożliwy do wyobrażenia. Sztuczna inteligencja jest w stanie zautomatyzować skomplikowane zadania i przeprowadzić obliczenia, których mózg ludzki nie jest w stanie wykonać, zatem pewnego dnia będzie stymulować postęp w krytycznych obszarach, takich jak opieka zdrowotna, edukacja, badania naukowe, cyberbezpieczeństwo i zrównoważony rozwój.

Przykłady rozwiązań Enterprise AI to IBM Watson, TensorFlow, Salesforce Einstein i Azure Machine Learning Studio.

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) - oprogramowanie pozwalające przedsiębiorstwom na tworzenie i zarządzanie robotami programowymi. Boty te są zaprogramowane do automatyzacji prostych zadań back-office, takich jak wypełnianie arkuszy kalkulacyjnych lub wysyłanie e-maili. Pozwala to oszczędzić czas i skoncentrować się na bardziej innowacyjnych projektach. Boty RPA często uczą się przez rejestrowanie procesów lub screen scraping (np. przez pobieranie informacji, które widzą na ekranie i używanie ich do wypełniania formularzy później). Inne przykłady rozwiązań RPA to Blue Prism i Power Automate.

Business Process Automation (BPA)

Oprogramowanie Business Process Automation (BPA) służy do automatyzacji złożonych procesów biznesowych o wielu częściach składowych. System ten jest kontrolowany przez centralne API, ponieważ wiąże się z budowaniem automatycznych przepływów pracy i integracją z innymi obszarami infrastruktury IT. Firmy często korzystają z BPA do automatyzacji procesów HR i finansowych, takich jak onboarding pracowników lub przetwarzanie faktur. Popularny jest również wśród zespołów sprzedaży i marketingu, które wykorzystują rozwiązania CRM oparte na BPA do automatyzacji i zarządzania ciągami procesów sprzedaży, planowaniem połączeń, kampaniami mailowymi i mediami społecznościowymi. Przykłady rozwiązań BPA to HubSpot, Nintex, Kissflow i Mailchimp.

IT Process Automation

Ta metoda automatyzacji wykorzystuje oprogramowanie lub skrypty do usprawnienia zadań i procesów informatycznych. Stała się on centralnym elementem transformacji cyfrowej, napędzając zwinność i upraszczając skomplikowane procesy. Narzędzia do automatyzacji procesów IT wykorzystują system do monitorowania uprzednio zdefiniowanych zdarzeń, takich jak rutynowe zadania informatyczne, problemy techniczne lub szkodliwe działania. Kiedy narzędzie wykryje zdarzenie, uruchamia się automatyczny przepływ pracy w celu wykonania zadań lub rozwiązania problemu.

Automatyzacja obejmuje wiele zadań IT, w tym:

•     monitoring zabezpieczeń
•     pisanie zapytań SQL
•     procesy DevOps
•     backup chmury
•     wsparcie klienta
•     zarządzanie hasłami
•     zarządzanie obciążeniem w chmurze
•     Infrastructure as a Service (IaaS)
•     monitorowanie plików i dziennika zdarzeń
•     zarządzanie siecią i bazami danych

Popularna staje się również zaawansowana forma automatyzacji procesów IT, zwana orkiestracją. Polega ona na koordynowaniu i zarządzaniu kilkoma zadaniami, systemami lub aplikacjami jednocześnie, prowadząc do jednego procesu lub przepływu pracy. Stosowana jest często przez zespoły DevOps do przyspieszania wprowadzania produktu na rynek, ale może być również używana w przypadku chmury, serwerów, kontenerów, baz danych, zarządzania incydentami i wielu innych.

Przykłady rozwiązań do automatyzacji procesów IT to Puppet, Ansible, Jenkins, Kubernetes, VMware, Darktrace i Selenium.

Automatyzacja przemysłowa

Automatyzacja przemysłowa korzysta z fizycznego sprzętu, takiego jak maszyny i robotyka. Jest powszechnie stosowana w fabrykach i magazynach, napędza bardziej efektywną produkcję masową albo wykonuje skomplikowane lub niebezpieczne zadania. Przykładem automatyzacji przemysłowej jest wykorzystanie ramion robotycznych w fabrykach motoryzacyjnych do spawania i malowania samochodów.

Istnieją trzy kategorie automatyzacji przemysłowej: stała, programowalna i elastyczna. Maszyny wykorzystujące stałą automatyzację są zaprogramowane do wykonania jednego zadania, co może być nieelastyczne, ponieważ aby zaprogramować nowe zadanie, należy zakupić nowe maszyny. Automatyzacja z możliwością programowania oferuje większą elastyczność, umożliwiając użytkownikom programowanie nowych zadań w zależności od potrzeb. Jest to powszechne w produkcji seryjnej, na przykład gdy jedna partia produktu ma inny projekt w porównaniu z kolejną. Elastyczna automatyzacja pozwala również na łatwe przeprogramowanie maszyn i ma też dodatkową zaletę, jaką jest zerowy czas przestoju między programami i możliwość masowej produkcji bez potrzeby dzielenia produkcji na partie.