超自动化描述了先进技术的混合——机器人技术、人工智能、机器学习——目前被用于使自动化过程更加高效并增强人类。它包含一系列可以自动化的工具，尤其是自动化的更复杂方面，包括分析、发现、设计、测量、监控和重新评估。

为了正常运行，所使用的工具必须设计为能够相互工作和通信。理想情况下，超自动化用于结合技术先进的工具并创造新的工作方式。

超自动化工具的设计应根据战略目标确定需要自动化的流程的优先级和目标。例如，一个目标可能是增加某种产品的产量或改善质量控制——或两者兼而有之。使用超自动化，可以使用机器学习和自动化工具的混合来执行低价值任务。通过正确的设计，生产可以自动进行，以最少的人工干预高效运行。使用超自动化的人可以创建一个灵活、敏捷的工作场所，利用数据获得洞察力，以便快速高效地做出决策。

虽然超自动化听起来很容易，但它的执行可能既困难又复杂。超自动化需要智能规划。涉及多种技术，它们必须兼容并能够相互通信。选择易于使用的工具，与其他系统和员工进行良好的沟通是很重要的。可扩展并提供“即插即用”解决方案的研究软件工具可能非常有用。可以接受来自不同来源的数据并使用 API 与现有软件进行通信的工具也很有帮助。为了尽量减少混淆，重要的是要理解术语“人工智能”可以指代人工智能，例如机器学习、图像识别、自然语言处理、语音转文本等等。

机器学习和RPA
超自动化的一个方面被称为机器人过程自动化 (RPA）。机器人技术在 1960 年代开始流行，尤其是在制造业中。超自动化将智能业务管理软件与人工智能创造一个极具竞争力、成本效益高的制造工艺。机器人用于通过遵循基于规则的流程来执行低级别的重复性任务。通过遵循一系列重复步骤，可以对机器人进行编程以构建产品。

机器学习是与超自动化合并的人工智能的一个分支。机器学习指能够识别模式并从中学习的系统。它通常不需要人工干预，使用模式识别来决定其下一步行动。该系统的算法首先使用训练数据进行教育，这反过来又创建了一个模型，用于更多地了解生产。

超自动化使用机器学习来自动遵循某些程序，在减少错误的同时节省人类的时间和金钱。联邦快递和亚马逊等公司已经彻底接受了自动化。他们使用超自动化来改善客户体验并执行与管理相关的任务。

超自动化中使用的其他人工智能技术
自动化可以被描述为使用机械臂更快地执行任务并且错误更少。相比之下，超自动化可以被描述为使用机器人大脑 以更智能的方式执行任务。这一附加的智能层通常包括各种人工智能技术。当这些技术与自动化软件相结合时，更大灵活性的潜力会显着提高。

寻找与系统配合良好的技术和工具对于超自动化的成功至关重要。不幸的是，许多自动化平台要求其用户读写代码。选择对用户更友好的工具和平台可以为企业带来显着优势。超自动化中使用的一些人工智能技术列表如下：

计算机视觉：这可用于分析视觉信息，从社交媒体的面孔到物体的化学成分。
语音识别：这个AI的细分可以用于实时交流，可以测量各种参数，例如口音、语言和语气。
自然语言处理： 简称 NLP，通常描述使用人类语言来处理计算机与人类之间通信的软件。
生物信息学：这使用信息技术开发用于理解生物学问题的方法和软件。
分析：与 RPA 结合使用时，它可以成为智能的催化剂。分析可以在结构化和非结构化内容（聊天记录、语音文件、电子邮件、图像和视频）中找到模式。它还可以用来发现欺诈行为。
案例管理： Appian 提供的软件可以映射人员、数据、流程和内容之间的交互。它使用图形设计格式来关联关系并提供关系的可视化图像。
光学字符识别：这个转换图像用于机器人/AI 的可读文本。
数字孪生： 数字模型组织的有形资产和设备。它可用于预测目的和概念验证模型。
用例
STL，数据网络创新者，面临着处理比其原始设计能力大十倍的增长的挑战。由于他们的客户需要更高速度的更多数据，STL 选择以指数方式扩展并合并敏捷哲学来处理他们的成长问题。目标是在不增加劳动力的情况下提高产量和效率。更快、无错误的流程成为扩大规模的重要组成部分。

UiPath提供了包含自动化发票流程的 RPA 解决方案，并帮助 STL 实现了业务转型的变革。

Mohit Mathur，流程转型负责人和STL 的 RPA，表示：

“我们意识到必须采用变革性方法并部署先进的尖端技术以实现敏捷性和增长。这是考虑使用机器人流程自动化以最优化和最具成本效益的方式自动化我们的关键流程的主要原因。”

Ziotis 开发了一种概念验证（或 PoC），为其亚太地区的一个客户提供“零接触、自动提供服务”。PoC 将接口与 Juniper MX480 和 Cisco ASR9K 等遗留系统合并，并提供统一的控制平台和单一的硬件无关系统。

Shahin Arefzadeh 博士，首席技术官齐奥蒂斯， 说：

“当今的电信服务提供商正面临收入减少和复杂性急剧增加的挑战。这个概念验证是区块链和自动化如何在复杂的第 1 层系统和数据环境中用于零接触自动化的重要演示，我们很高兴能够进入生产环境。”

MAS Holdings 是南亚领先的纺织品和服装制造商，拥有超过 99,000 名员工。经过全面的研究，他们选择采用机器人过程自动化。MAS Holdings 制造过程需要大量的人工干预。他们能够使用“机器人”进行制造修正，并将劳动力成本降低 13,000-14,000 天。

Jayantha Peiris，首席信息官MAS控股，表示：

“我们在客户服务、采购和财务方面拥有庞大的前端流程和关键流程。我们设想的增长要求我们在生产力、效率和成本节约方面实现更大的业务成果——如果没有这些流程的自动化，这些成果是不可能实现的。我们知道，RPA 必须成为我们数字化转型议程的基础，才能真正产生影响。”

超自动化的好处
超自动化提供了一种提高组织效率的方法。高德纳预测到 2024 年，组织将通过结合超自动化技术和重新设计的运营流程将运营成本降低多达 30%。超自动化可以通过以下方式帮助优化业务增长：

使用经过精确校准的机器将人为错误的风险降至最低
提高生产力和产量
使用来自流程挖掘和发现工具的分析，通过自动化来衡量、跟踪和改进业务成果。（流程挖掘基本上是对应用程序事件日志的分析。事件日志分析器用于提供分析。事件包含有关完成了什么、谁做了、为谁完成、何时、何地等信息。）
通过发现工具，了解团队的工作方式、应该自动化什么以及应该增强谁
帮助人和机器人在基本流程和复杂、长期运行的业务项目上协同工作
理想情况下，启动一个不间断的优化周期。这些平台提供了强大的分析工具，可以跟踪绩效、确定需要改进的领域并衡量自动化流程改进
规划超自动化
有必要对流程和基础设施进行彻底的内部评估。还应评估投资回报。应培训员工使用新的自动化服务。超自动化需要与人类合作。人类是重要的决策者，在解释数据和应用逻辑方面非常有用。

超自动化需要战略规划和架构。考虑组织的短期和长期目标很重要。考虑一个平台是否真正为超自动化而设计，以及它是否支持提供连续生产流程所需的组件和集成。

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