กระบวนการทำงานด้วยหุ่นยนต์แบบอัตโนมัติ (Robotic Process Automation หรือ RPA) หมายถึง การใช้หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์หรือ “บอท” (bots) ทำงานที่มีลักษณะซ้ำๆ ให้ดำเนินไปอย่างอัตโนมัติ ซึ่งโดยปกติเป็นการดำเนินกิจวัตรที่ทำเป็นประจำด้วยมนุษย์ งานเหล่านี้มักมีความเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับระบบดิจิทัลและแอปพลิเคชันในลักษณะที่มีโครงสร้างและอิงกฎ (คล้ายกับวิธีที่ Minitab ใช้ AI) RPA ถูกใช้อย่างแพร่หลายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบในกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ
RPA ที่ใช้ในปัจจุบันขยายขอบเขตไปไกลกว่างานที่ทำซ้ำๆ โดยใช้ประโยชน์จาก “ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ” (Intelligent Automation หรือ IA) เพื่อเรียนรู้และจดจำข้อความรวมถึงตัดสินใจด้วยการใช้ความน่าจะเป็นภายใต้สถานการณ์ที่ไม่แน่นอน นี่คือจุดที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์(predictive analytics)สามารถเพิ่มคุณค่าทางธุรกิจของ RPA ได้มากขึ้น
RPA ใช้สำหรับอะไร (What is RPA used for?)
โดยทั่วไป RPA ถูกใช้เพื่อทำงานอัตโนมัติของงานที่มีลักษณะที่ต้องทำเป็นประจำ เช่น การป้อนข้อมูล การคัดลอกไฟล์ การย้ายไฟล์ การกรอกแบบฟอร์ม การดึงข้อมูล และการประมวลผลธุรกรรม ซึ่งถือเป็นงานที่น่าเบื่อของพนักงานที่รับผิดชอบ เพื่อให้งานเหล่านี้มีประสิทธิภาพและช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ รวมถึงทำให้การประมวลผลมีความรวดเร็วขึ้น และ ได้ให้พนักงานมีเวลาที่จะไปใช้กับกิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่อาจสร้างมูลค่าเพิ่มมากขึ้นกว่านี้
ได้มีการนำ RPA ไปประยุกต์ใช้มากมายในส่วนต่างๆ ขององค์กร
ในด้านการเงินและการบัญชี สามารถช่วยทำให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้ บัญชีเจ้าหนี้/ลูกหนี้ และการรายงานทางการเงินให้เกิดขึ้นอย่างอัตโนมัติ
ในด้านการบริการลูกค้า RPA สามารถจัดการกับคำถามของลูกค้า ประมวลผลคำสั่งซื้อ และจัดการข้อมูลลูกค้าได้ ในด้านทรัพยากรบุคคล RPA สามารถช่วยในการประมวลผลเงินเดือนและการบริหารสวัสดิการ
ในด้านงานห่วงโซ่อุปทาน RPA สามารถทำให้การจัดการสินค้าคงคลังและการติดตามด้านโลจิสติกส์เกิดขึ้นอย่างอัตโนมัติ
การเรียนรู้จดจำข้อความมักถูกสร้างเข้าไปใน RPA เพื่อทำให้เกิด “ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
เป็นเรื่องปกติมากที่ระบบ RPA จะใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้จดจำข้อความเพื่อเพิ่มขีดความสามารถ ทำให้สามารถอ่านเอกสารและทำงานที่ซับซ้อนและงานที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างอัตโนมัติ การเรียนรู้จดจำข้อความเกี่ยวข้องกับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมากเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมาย จับคู่วลีและตัดสินใจ โดยนอกเหนือจากที่ว่านี้ RPA ยังได้นำไปใช้ในการเรียนรู้จดจำข้อความเพื่อวิเคราะห์อีเมลและเอกสาร เพื่อเข้าใจความรู้สึกของข้อเสนอแนะจากลูกค้า เพื่อประมวลผลและจัดหมวดหมู่เอกสารจำนวนมาก และเพื่อตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
แต่ควรมีการนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้งานร่วมด้วย
RPA จะทำงานตามกฎที่ระบุเพื่อช่วยให้กระบวนการทำงานอย่างอัตโนมัติ แต่จะไม่ดีกว่าหรือถ้า RPA สามารถขยายความสามารถในการตัดสินใจที่เชื่อถือได้ภายใต้สภาวะการณ์ที่ไม่รู้ค่าแน่ชัด ซึ่งตรงนี้สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขยายความสามารถของ RPA ในสภาวะการณ์นี้ นอกจากที่ว่ามาตอนนี้มีการใช้ RPA มาทำงานร่วมกันกับเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลของกระบวนการ (เช่น SAP Signavio หรือ Celonis) เพื่อระบุกระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพหรือกระบวนการที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน ขั้นตอนต่อไปคือการเพิ่มการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขยายความสามารถของ “ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ” ให้เพิ่มความสามารถต่างๆ เช่น การคาดการณ์ ดัชนีความเสี่ยง และการส่งสัญญาณให้ RPA ดำเนินการลดความเสี่ยงล่วงหน้า
ตัวอย่างที่ 1: การจัดการสินค้าคงคลัง
ลองนึกภาพระบบ RPA ซึ่งไม่ได้ทำงานพียงแค่การสั่งซื้อสินค้าคงคลังแบบอัตโนมัติตามเกณฑ์สต็อกที่ตั้งไว้เท่านั้น แต่ยังสามารถตัดสินใจสั่งซื้อโดยวิเคราะห์รูปแบบที่คาดการณ์ไว้โดยใช้ข้อมูลเพิ่มเติมจากระบบ ERP ได้ด้วย
เราทุกคนทราบดีว่าการสั่งซื้อย้อนหลังเกิดขึ้นเพราะการปรับปรุงสินค้าคงคลังให้เหมาะสมไม่ได้ขึ้นอยู่กับปริมาณที่มีอยู่เท่านั้น การใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลร่วมกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยปรับปรุงปริมาณสินค้าคงคลัง(optimize inventory)และผลกำไรให้เกิดความเหมาะสมได้ เมื่อคุณมีข้อมูลเชิงลึกและตัวแบบการคาดการณ์แล้ว คุณสามารถนำตัวแบบไปใช้ใน RPA โดยใช้โซลูชัน เช่น Minitab Model Ops® เพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้น
ตัวอย่างที่ 2: การป้องกันการฉ้อโกง
จุดประสงค์หลักของ RPA คือ การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและประมวลผลได้เร็วขึ้น แม้ว่าจะสามารถกำหนดกฎบางอย่างได้ เช่น จำนวนธุรกรรมต่อบัญชี ขนาดของธุรกรรม ฯลฯ แต่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุรูปแบบในข้อมูลธุรกรรมและพฤติกรรมของลูกค้าที่สามารถแจ้งเตือนหรือบล็อกกิจกรรมที่ฉ้อโกงได้ เมื่อคุณดำเนินการตามขั้นตอนที่เหมาะสมในการตรวจจับการฉ้อโกง(detect fraud)และสร้างตัวแบบของคุณแล้ว ให้นำตัวแบบไปใช้กับ RPA เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจของระบบ
รับประโยชน์จากข้อมูลและ RPA ของคุณให้มากขึ้น
องค์กรใดๆ ที่นำ RPA มาใช้ย่อมเข้าใจถึงความสำคัญของประสิทธิภาพ และ “การนำตัวแบบไปใช้งาน” เพราะพวกเขากำลังนำตัวแบบที่อิงกฎไปใช้อย่างมีประสิทธิผล การรวมและการนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไปใช้ร่วมกับ RPA จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
คุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่? คุณสามารถพูดคุยกับ Minitab เพื่อเริ่มต้นได้
ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่ พูดคุยกับ Minitab เพื่อเริ่มต้น
บทความต้นฉบับ : How Predictive Analytics and Model Deployment can Make Your RPA Even Better
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นำพาเจริญ,
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ