اتوماسیون در اینترنت اشیا (IOT) مهم است. اینترنت اشیا دستگاه‌های متصل را گرد هم می‌آورد تا داده‌های زیادی را در سراسر شرکت جمع آوری کند. از آنجا، نرم افزار می‌تواند براساس اطلاعات کشف شده به طور خودکار و بر اساس آن داده‌ها عمل کند یا هشدارهایی را برای کاربران نهایی ارسال کند. نرم افزار مدیریت فرآیند کسب و کار (BPM) قبلاً برای تسهیل این فرآیند تکامل یافته است و یادگیری ماشین می‌تواند این قابلیت را به سطح دیگری برساند.

اگر قبلاً از نرم افزار مدیریت فرآیند‌های کسب و کار (BPM) در گردش‌کارهایتان استفاده کرده‌اید، شاید با مزایای آن آشنایی داشته باشید: کاهش کاغذ، استفاده کارآمدتر از منابع و بهبود نتایج کسب و کار.

حال تصور کنید که با هر موردی که اجرا می‌کنید، روند کار شما قدرتمندتر شود. اگر بتوانید با استفاده از پیشرفت‌های تکنولوژیکی که داده‌های فرآیند و تصمیم‌گیری دقیق و فزاینده را ترکیب می‌کند، فرآیندها را به طور خودکار بهینه کنید؟ تلفیق نرم افزار BPM با یادگیری ماشین می‌تواند این کار را انجام دهد.

گزارش اخیر هاروارد بیزینس ریویو توضیح داد که کسب و کارها مدت‌هاست که بر اساس داده‌هایی که در سازمان کشف می‌کنند، فرایندها را بهینه و خودکار می‌کنند. در بیشتر موارد، از داده ها برای اطلاع از روند تغییرات و تصمیماتی که به صورت دستی گرفته می‌شوند، استفاده می‌شود. با حرکت به جلو، یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا بسیاری از تغییرات فرآیند به طور خودکار کنترل شوند.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر توسعه داده شده است. یادگیری ماشین متشکل از الگوریتم‌هایی است که با استفاده از داده‌های ماشینی، بهبودها و الگوها را محاسبه می‌کند و در واقع یک حلقه بازخورد مثبت بهینه‌سازی فرآیند را ایجاد می‌کند. ابزارهای یادگیری ماشین موجود کتابخانه‌هایی را در اختیار دارند که می‌توانند با برنامه های  BPM ترکیب شوند کنند و بلافاصله بهبود فرایندها را شروع کنند.

چرا یادگیری ماشین و مدیریت فرآیندهای کسب و کار BPM با هم خروجی بهتری دارند؟

نرم افزار BPM از قبل اطلاعات دقیق فرآیند پیاده‌سازی شده در هر مورد را جمع آوری و ذخیره می‌کند. داده‌های فرایندی همراه با یادگیری ماشین، می‌توانند با شناسایی الگوهای پیشرفت فرآیند از طریق گردش کار، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند. فرایندهایی که با یادگیری ماشینی ایجاد می شوند، الگوها را تشخیص داده و انتخاب‌هایی را انجام می‌دهند که انسان آن‌ها را کشف نمی‌کند یا محاسبه آن‌ها مدت زمان زیادی طول می‌کشد. پیش بینی فروش، تقاضای مصرف کننده و کشف تقلب تنها چند روش برای استفاده از یادگیری ماشین در فرایندهای خودکار با نرم افزار BPM است.

یک مطالعه انجام شده توسط HBR، نشان داد که ۹۶ درصد از پاسخ دهندگان موافق یا کاملاً موافقند که یادگیری ماشین منجر به تغییرات خودکار فرآیند می‌شود. در این مرحله، پذیرندگان اولیه از این استراتژی به دو روش اصلی استفاده می‌کنند:

خود سازگاری: تنظیم دقیق فرآیندها به طور خودکار به عنوان الگوهای داده، فرصت‌های ایجاد تغییرات کوچک را ایجاد می‌کند.

ترمیم خودکار: شناسایی روند داده‌ها که ناکارآمدی را در نقشه راه فرآیندها برجسته می‌کند و برای رفع آن‌ها تغییراتی ایجاد می‌کند.

رابطه بین یادگیری ماشین و اتوماسیون

قبل از این‌که بتوانیم از ربات‌های نرم‌افزاری‌ استفاده کنیم، باید آن را درک کنیم. ربات‌های نرم‌افزاری کالبد و یادگیری‌ ماشین مغز یک تسک است.

اتوماسیون خالص نمی‌تواند پیش بینی و تحلیل کند. ما برای آن نیاز به  ML(یادگیری ماشین) داریم. در ادامه کار این تمایز را در ذهن داشته باشید.

بعضی از کارها می‌توانند از ML بهره‌مند شوند و بعضی دیگر به سادگی متناسب با آن نیستند.

 

رابطه بین یادگیری ماشین و اتوماسیون‌سازی

قبل از این‌که بتوانیم از ربات‌های نرم‌افزاری‌ استفاده کنیم، باید آن را درک کنیم. ربات‌های نرم‌افزاری کالبد و یادگیری‌ملشین مغز یک تسک است.

اتوماسیون خالص نمی‌تواند پیش بینی و تحلیل کند. ما برای آن نیاز به  ML(یادگیری ماشین) داریم. در ادامه کار این تمایز را در ذهن داشته باشید.

بعضی از کارها می‌توانند از ML بهره‌مند شوند و بعضی دیگر به سادگی متناسب با آن نیستند.

 

وظایفی که می‌توانند از ML سود ببرند:

  • وابسته به نیروی کار زیاد: به افراد و زمان زیادی نیاز دارد.
  • تکرار پذیر: نیاز است که همان کار بارها و بارها انجام شود.
  • کسل کننده: نیاز به پردازش دستی مقادیر زیادی از داده‌ها داشته باشد.

گردش کار زیر را در نظر بگیرید.

  1. جمع‌آوری داده از سیستم‌عامل‌ها و کانال های مختلف به صورت دستی.
  2. تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت دستی.
  3. داده‌ها را تفسیر کنید و در مورد آن‌ها به صورت دستی تصمیم‌گیری کنید.
  4. تدوین گزارش برای ارائه به مالک محصول به صورت دستی.

با نگاهی به تجزیه و تحلیل گردش کار، می‌بینیم که چگونه هر چهار فرآیند می‌تواند شامل بسیاری از منابع انسانی، اقدامات تکراری و کار خسته کننده باشد. گردش کارهایی از این دست می‌توانند به صورت خودکار و از طریق ML  انجام شوند.

در صورتی که ما می‌توانیم جمع‌آوری داده و تدوین گزارش را از طریق ربات‌های نرم‌افزاری انجام دهیم و تجزیه و تحلیل داده و همچنین تصمیم‌گیری در مورد یافته‌ها را از طریق یادگیری ماشین انجام دهیم.

قابلیت‌ یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای BPM به کسب و کارها کمک می‌کند تا جمع آوری داده‌ها را به اطلاعات ویژه‌ای در مورد بهترین اقدامات از شناسایی و حل‌مسئله تا پاسخ مشتری و توصیه محصول تبدیل کنند. نرم‌افزار از داده‌های خام به منظور ارزیابی زمینه، پیش بینی مشکلات، شناسایی فرصت‌ها و پیش بینی نتایج در فرایندهای سازمانی یاد می‌گیرد. این قابلیت‌ها همچنین می‌توانند تشخیص کلاهبرداری یا دقت ارزیابی ریسک، نتایج کمپین‌ بازاریابی و … را بهبود ببخشند.

منبع: https://bpmtraining.net

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *