第一の変化は、企業が低コストでより収益性の高い方法で拡大できること(手動から機械駆動へ
理想的な事業拡大モデルとは、低いオペレーションコストで高い収益成長を実現するものです。 増加するワークロードには、process automatization効率を上げることで対応できます。 ロボティック・プロセス・オートメーションは、ビジネス拡大のための人間主導のアプローチを機械主導のアプローチに変えました。
ロボティック・プロセス・オートメーションを活用すれば、ビジネスの拡大は、物理的なインフラ、人材、資本の扱い方に依存しすぎることはありません。 ビジネスの拡大は、機械主導ではなく、デジタル主導になります。 人間の仕事が冗長になる代わりに、より多くのエネルギーを戦略的なビジョンと創造性を必要とする仕事にシフトすることができます。
2つ目の変化：ビジネスの意思決定の変化(人間の関与が機械学習に変わっていく
ビジネスに起こりうる最悪の事態は、人々が日々の雑務に追われ、ビジネスにおける戦略的な意思決定ができないほど硬直化してしまうことです。
ロボットのプロセスを自動化することで、意思決定は人間が行うのではなく、機械が推論を学習して行うようになり、今後の働き方を再定義するような変化が起こります。 将来的には、機械が意思決定に関与するようになり、人間はより価値のある仕事に集中できるようになるでしょう。
例えば、メーカーはロボットプロセスを使って新しい部品の発注を直接自動化することで、プロセス全体に人の介入が不要になり、故障の可能性を減らすことができると喜ばれています。 機械、製品サイクル、在庫がコンピュータプログラムで管理されている場合、従業員は、小売店、販売店、サプライヤー、顧客に関する問題など、重要な問題の監視に多くのエネルギーを費やすことができます。
第3の変化：人的資産管理から機械学習へ(手動監視からデータ認識へ
何千人もの従業員が、工場、機械、設備などのインフラを常に管理しています。 従業員は、経営レベルの意思決定や変更を行うために情報を交換します。 しかし、この10年間、生産性は低いままです。
ロボティック・プロセス・オートメーションの助けを借りれば、資産管理はもはや人手に頼るものではなく、デジタルセンサーがビッグデータを収集・分析し、その結果を人間の意思決定者にリアルタイムで報告するものとなります。
生産ラインやセールスチェーンでは、mlプロセスがデータセンサーを介してビッグデータを収集し、分析します。 時間が経てば、これらのプロセスは人の手を介さずに生産プロセスを制御し、判断を下すことができるようになります。
従業員がより幸せに、より仕事に集中し、反復的な日常業務を必要としないようにするためには、楽しく刺激的な環境が不可欠です。 ここでは、ロボットによるプロセスオートメーションが実現する3つの変革について、具体的に説明します。
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