De nombreuses entreprises ont déjà adopté l’automatisation des processus métier (BPA) pour améliorer leur efficacité et réduire les erreurs humaines. Cependant, dans l’ensemble, l’automatisation industrielle est fragmentée – elle s’applique à des aspects commerciaux spécifiques mais n’est pas encore utilisée dans l’ensemble de l’organisation. La clé pour étendre l’automatisation dans toute l’entreprise est l’hyper-automatisation.
En 2020, Gartner a nommé l’hyper-automatisation la tendance technologique n°1 de l’année. Alors, qu’est-ce que c’est et comment les grandes et les petites entreprises peuvent-elles en bénéficier ? Cet article vous guidera à travers des domaines spécifiques où l’intégration industrielle de l’IoT peut vous aider à accélérer votre rythme d’hyper-automatisation.
Qu’est-ce que l’hyper-automatisation ?
L’hyperautomatisation est l’extension de l’automatisation des processus métier existants au-delà des processus individuels. En combinant les outils d’IA avec la RPA, l’hyper-automatisation peut automatiser presque toutes les tâches répétitives effectuées par les utilisateurs professionnels. Il passe même au niveau supérieur et automatise l’automatisation en détectant dynamiquement les processus métier et en créant des robots pour les automatiser.
Avec une gamme d’outils tels que l’automatisation des processus robotiques (RPA), l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) qui fonctionnent en harmonie pour automatiser des processus métier complexes, l’hyper-automatisation est un moteur d’une véritable transformation numérique.
« L’hyperautomatisation est un état de marché inévitable dans lequel les organisations doivent rapidement identifier et automatiser tous les processus métier possibles. » Gartner
Pour réussir l’hyper-automatisation, les organisations ont besoin de transparence sur l’ensemble de leurs opérations. Avec les solutions industrielles d’Internet des objets (IIoT), vous pouvez capturer et analyser les données des usines, des processus et des produits, permettant ce niveau de visibilité. De plus, en plus de votre solution IoT industrielle, vous pouvez déployer des applications et des fonctionnalités avancées qui vous permettent d’automatiser en continu certains aspects de votre entreprise.
Automatisation vs hyper-automatisation
Les approches traditionnelles de l’automatisation d’entreprise se concentrent sur la meilleure façon de mettre en œuvre l’automatisation dans un contexte spécifique. Ces outils d’automatisation sont très spécifiques au logiciel. Par exemple, l’automatisation de la charge de travail utilise des scripts pour automatiser de nombreux processus répétitifs. Les outils BPM peuvent automatiser des tâches dans le contexte d’un workflow spécifique.
L’IA étend l’automatisation traditionnelle pour prendre en charge davantage de tâches, telles que l’utilisation de la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour lire des documents, le traitement du langage naturel (NLP) pour les comprendre ou la génération du langage naturel (NLG) pour fournir un résumé aux humains. L’hyperautomatisation facilite l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML) dans l’automatisation avec des modules prédéfinis fournis via une boutique d’applications ou un référentiel d’entreprise.
Les outils de développement low-code réduisent l’expérience requise pour construire l’automatisation. L’hyperautomatisation peut encore simplifier la conception de l’automatisation en utilisant une analyse de processus intelligente pour identifier et générer automatiquement de nouveaux prototypes d’automatisation. Aujourd’hui, ces modèles générés automatiquement doivent être affinés par les humains pour améliorer la qualité. Cependant, les améliorations de l’hyper-automatisation réduiront cet effort manuel.
Comment fonctionne l’hyper-automatisation ?
La RPA, enrichie d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, devient la technologie de base permettant l’hyper-automatisation. La combinaison des technologies RPA et AI offre la puissance et la flexibilité nécessaires pour automatiser là où l’automatisation était impossible auparavant : des processus non documentés qui reposent sur des entrées non structurées.
Les technologies avancées utilisées dans l’hyper-automatisation sont les suivantes :
- Des outils d’analyse intelligents pour les processus et les tâches afin d’identifier et de hiérarchiser les opportunités d’automatisation.
- Outils de conception d’automatisation pour réduire l’effort et le coût de l’automatisation. Ceux-ci incluent la RPA, les outils de développement sans code/low-code, la plateforme d’intégration en tant que service (iPaaS) et les outils d’automatisation de la charge de travail.
- Des outils de logique métier pour faciliter l’adaptation et la réutilisation de l’automatisation, notamment la gestion intelligente des processus métier, la gestion des décisions et la gestion des règles métier.
- Des outils d’IA et de ML pour renforcer l’automatisation. La boîte à outils dans ce domaine comprend la PNL, l’OCR, la vision par ordinateur, les agents virtuels et les chatbots.
Écosystème d’hyper-automatisation
L’hyper-automatisation fait référence à une approche apprise de l’automatisation. La pratique de l’hyper-automatisation comprend :
- Déterminer les types de travail à automatiser.
- Choisir les bons outils d’automatisation.
- Augmenter la flexibilité en réutilisant des processus automatisés.
- En les dotant de différentes variétés d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Les initiatives d’hyperautomatisation sont souvent coordonnées via la R et D qui aide à piloter les efforts d’automatisation.
L’objectif de l’hyper-automatisation n’est pas seulement de réduire les coûts, d’augmenter la productivité et d’augmenter l’efficacité grâce à l’automatisation, mais également de bénéficier des données collectées et créées grâce à des processus numérisés. Les organisations peuvent utiliser ces données pour prendre des décisions commerciales plus éclairées et plus opportunes.
Plutôt que de se référer à une seule technologie ou à un seul outil standard, l’hyper-automatisation se concentre sur l’ajout de plus d’intelligence et sur une approche systémique plus large pour faire évoluer les efforts d’automatisation. Cette approche met l’accent sur l’importance de trouver le bon équilibre entre le remplacement de l’effort manuel par l’automatisation et l’optimisation des processus complexes pour éliminer les étapes.
La question clé est de déterminer qui devrait être responsable de l’automatisation et comment cela devrait être fait. Les employés de première ligne peuvent mieux identifier les tâches ennuyeuses qui peuvent être automatisées. Les experts en processus métier peuvent mieux identifier les capacités d’automatisation.
Intelligence des processus analyse les journaux de logiciels d’entreprise à partir de logiciels de gestion d’entreprise tels que les systèmes CRM et ERP pour créer une vue des flux de processus.
Exploration de tâches utilise un logiciel de vision par ordinateur exécuté sur le bureau de chaque utilisateur pour créer une vue des processus couvrant plusieurs applications.
Jumeaux numériques permettent aux organisations de visualiser comment les fonctions, les processus et les KPI interagissent pour créer de la valeur. Ils peuvent aider les organisations à évaluer comment les nouveaux outils d’automatisation créent de la valeur, ouvrent de nouvelles opportunités ou créent de nouveaux goulots d’étranglement qui doivent être résolus.
Composants AI et ML vous permettent d’automatiser vos interactions avec le monde de diverses manières. Par exemple, OCR vous permet d’automatiser le traitement de texte à partir de documents PDF. NLP peut extraire et organiser des informations à partir de documents, par exemple déterminer quelle entreprise est facturée et à quoi elle sert, et saisir automatiquement ces données dans le système comptable.
La plate-forme d’hyper-automatisation peut se situer au sommet de la technologie dont disposent déjà les entreprises. L’une des voies vers l’hyper-automatisation est la RPA, et tous les principaux fournisseurs de RPA ajoutent la prise en charge de l’intégration de l’IA, de l’exploration de processus, de l’analyse des travailleurs numériques, etc.
En outre, d’autres types de plates-formes d’automatisation à faible code, y compris les packages de gestion des processus métier (BPMS / BPMS intelligent), ajoutent également la prise en charge de composants supplémentaires de la technologie d’hyper-automatisation.
Pourquoi l’hyper-automatisation est-elle importante pour la croissance et la résilience des entreprises ?
Alors que les entreprises adoptent l’hyper-automatisation, il existe de nombreuses façons d’utiliser cette discipline pour améliorer les opérations commerciales. En termes de médias sociaux et de fidélisation de la clientèle, une entreprise peut utiliser la RPA et l’apprentissage automatique pour générer des rapports et extraire des données des plateformes sociales afin de déterminer le sentiment des clients. Vous pouvez concevoir un processus pour mettre ces informations à la disposition de l’équipe marketing, qui pourrait ensuite créer des campagnes ciblées pour les clients en temps réel.
Si une entreprise lance un produit rapidement et que les mesures d’automatisation numérique montrent une forte demande des clients, le produit peut évoluer rapidement pour aider l’entreprise à augmenter ses revenus. A l’inverse, si une analyse approfondie montre que le produit n’est pas demandé par les clients, l’entreprise peut minimiser les pertes en l’abandonnant rapidement.
Les principaux avantages de l’hyper-automatisation sont les suivants :
- Réduit le coût de l’automatisation.
- Améliore la cohérence entre l’informatique et l’entreprise.
- Réduit le besoin de shadow IT, ce qui améliore la sécurité et la gouvernance.
- Favorise l’introduction de l’IA et du ML dans les processus métier.
- Améliore la capacité de mesurer l’impact de la transformation numérique.
- Aide à hiérarchiser les futurs efforts d’automatisation.
Cas d’utilisation de l’hyper-automatisation
La surveillance de l’état est une analyse des paramètres clés d’un actif, éliminant la possibilité d’un jugement humain lorsque des défauts sont détectés. En pratique, votre application de maintenance conditionnelle peut identifier une pièce ou un actif trop vibrant fonctionnant à des températures élevées.
Dans de nombreux cas, ces anomalies sont les premiers signes d’un dysfonctionnement pouvant conduire à une panne. Avec une application de surveillance des conditions, vous pouvez mettre en place des alarmes automatiques qui avertiront vos équipes lorsqu’une anomalie se produit. La surveillance de l’état peut être appliquée aux actifs, aux installations et aux systèmes.
La surveillance de la santé de l’IoT industriel peut être effectuée à distance ou localement pour réduire les temps d’arrêt des équipements et améliorer la fiabilité de l’usine.
La mise en œuvre de la surveillance des conditions via l’implémentation IIoT s’avère plus efficace que d’autres méthodes, car l’IIoT fournit un flux précis et continu de données de paramètres en temps quasi réel.
La maintenance préventive est une solution IoT industrielle qui collecte et analyse en continu et en temps réel les données sur la santé et les performances des actifs pour comprendre la cause première des problèmes de qualité et de fabrication.
Avant la mise en œuvre de l’Internet industriel des objets (IoT), la maintenance des actifs de fabrication suivait généralement une approche de maintenance calendaire ou opérationnelle. Les deux approches peuvent entraîner des frais généraux et des perturbations. À l’inverse, l’analyse de maintenance prédictive détermine le moment et la fréquence optimaux pour entretenir les actifs, évitant ainsi les temps d’arrêt. En automatisant les décisions sur le moment et la fréquence de maintenance des actifs, votre équipe peut passer plus de temps à mettre en évidence les zones qui diffèrent les unes des autres.
L’utilisation d’un jumeau numérique crée une boucle de rétroaction fermée pour mieux comprendre comment les produits et les processus fonctionnent dans des situations réelles. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un produit ou d’un processus physique.
Les jumeaux numériques peuvent être considérés comme une extension de l’hyper-automatisation, car ils découvrent des données auparavant indisponibles et agissent sur les données de performance des produits IoT. Ces capacités fournissent des informations claires pour aider les organisations industrielles à optimiser la prise de décision. En tirant parti des données IoT pour comprendre comment les produits et les processus fonctionnent dans le monde réel, vous pouvez prendre des mesures pour améliorer l’utilisation, l’efficacité et la disponibilité des actifs, et tester de nouveaux processus, le tout sans compromettre la production.
Défis d’hyper-automatisation
Avant de vous lancer dans la voie complète de l’hyperautomatisation, vous devez prendre en compte plusieurs problèmes :
- Trouver des moyens de mesurer le succès (votre outil de choix fournit-il des analyses avancées ?).
- Calcul du retour sur investissement.
- Choisir la bonne infrastructure hyper-automatique.
- Obtenir le soutien de vos parties prenantes et de vos employés (une intégration solide peut vous aider ici).
- Manque d’informations préalables sur les processus métier, ce qui complique et ralentit la mise en œuvre de l’hyper-automatisation, etc.
Malgré ces défis, cependant, l’hyperautomatisation offre des avantages significatifs et mesurables. Il s’agit notamment de la productivité, des fonctionnalités et de l’optimisation du flux de travail de niveau supérieur que l’hyper-automatisation offre à votre organisation. Il permet aux employés de travailler plus intelligemment et d’éviter les tâches répétitives, et il offre également à votre entreprise une gamme d’outils pour assurer sa présence dans le futur !