I software RPA (Robotic Process Automation) possono essere un elemento di notevole beneficio per le imprese manifatturiere, sebbene non sia così evidente.
Sfruttando gli algoritmi di Machine Learning, Data Mining e Deep Learning, una volta modellati ed installati, tali software (in gergo chiamati robot) snelliscono le pratiche più comuni e ripetitive ed aiutano le aziende in termini di velocità e qualità del lavoro svolto dagli esseri umani.
Come spiegato in un articolo di Industria Italiana, i software robot
- inseriscono dati nel Crm o nell’Erp e li preparano per analisi predittive in Cloud,
- redigono contratti dell’e-procurement,
- verificano le fatture e rispondono alle domande degli utenti tramite Chat bot.
Oltre a svolgere i compiti ripetitivi e non-core della fase di produzione, raccogliere ed interpretare Big Data, dialogare con Crm ed Erp, le Chat bot sono un utile strumento per gli utenti. Sono infatti un canale di comunicazione diretta con l’azienda e utilizzano un linguaggio comune che sfrutta l’esperienza raccolta e gli algoritmi per capire l’intento di chi scrive. Inoltre, sono attive 24 ore al giorno, tutti i giorni, e il livello di errore è veramente basso e riducibile con l’esperienza accumulata dal sistema cognitivo.
L’RPA è anche un ottimo aiuto nella spend analytics: richiede tempo ed energie, infatti, calcolare quanto e come viene speso il capitale aziendale. L’automazione esamina e mette in relazione–confronto i dati, e in più si occupa della scrittura dei contratti e degli ordini di acquisto, oltre che della verifica delle fatture.
È però da sottolineare che stilare una lista di tutte le attività che l’RPA è in grado di compiere è poco utile, in quanto nuove applicazioni vengono “inventate” di continuo.
Uno degli elementi di principale implementazione della RPA è l’Intelligenza Artificiale (AI), che sfrutta gli algoritmi, ovvero elenchi finiti di istruzioni che risolvono problemi attraverso un numero di passi elementari. Nello specifico, una delle tecniche della AI è il Machine Learning, per cui il sistema impara grazie all’esperienza raccolta. L’aspetto più interessante è che si possono gestire anche dati non strutturati e l’automazione dei processi è in continua evoluzione, perciò l’attività di insegnamento–apprendimento è crescente e costante nel tempo. Il Deep Learning è uno dei metodi di apprendimento utilizzati dalle macchine in cui l’output del livello precedente viene utilizzato come input per quello successivo. In particolare, un’architettura tipica è quella delle reti neurali, funzioni matematiche che ricalcano il funzionamento del cervello umano: grazie a questa tecnica, le informazioni non sono centralizzate in maniera statica, ma sono distribuite in tutti i nodi grazie a delle interconnessioni.
Nonostante sia evidente il vantaggio che le tecnologie di Intelligent Automation offrono, sono ancora poco adottate nella manifattura italiana e sono molto meno diffuse rispetto ad altri settori dell’economia (come, ad esempio, i servizi). Ciò è perlopiù dovuto all’alto livello di investimenti che la manifattura deve dedicare all’automazione “meccanica” rispetto a quella software o digitale. Questo approccio negli investimenti tecnologici deve cambiare e cambierà proprio sulla spinta dell’efficienza di produttività necessaria per restare competitivi, spinta che l’automazione intelligente può sostenere molto efficacemente.
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