지식 근로자를 도와주는 자동화 기술

포스트 코로나 시대를 맞아 수많은 기업들이 가능한 모든 프로세스를 자동화하는 초자동화(Hyperautomation) 개념을 수용하고 있습니다. 그러나 자동화할 수 있는 프로세스를 결정하고 자동화 우선순위를 설정하는 것은 비즈니스 운영의 복잡한 특성으로 인해 어려운 작업입니다. 이러한 노력에 수반되는 육체 노동과 의사소통은 자동화의 진전을 방해하고 있습니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해 초자동화를 추구하는 기업에서는 인공지능을 사용하여 자동화할 수 있는 작업을 지능적으로 식별하는 '자동화 자동화'라는 아이디어를 모색하고 있습니다.
기술의 광범위한 존재는 부인할 수 없지만 많은 지식 근로자는 자동화의 이점을 완전히 활용하기 위해 기술의 힘을 효과적으로 활용하려고 노력하고 있습니다.
자동화가 생산성을 향상시킨다는 사실은 널리 알려져 있으며, 이를 뒷받침하는 다양한 자동화 기술이 이미 존재합니다

 

자동화는 1913년 Henry Ford가 자동차 제조 공정에 조립 라인을 도입하면서 시작되었습니다. 완벽한. Ford는 자동차 제조 공정을 일련의 개별 작업으로 보고 자동화를 사용하여 다음을 수행합니다. 프로세스는 45단계에 걸쳐 일관된 속도로 지연 없이 진행되며, 모델 T의 조립 시간은 93분이 걸립니다.

 

당시 조립라인은 자동으로 자동차를 스테이션으로 배치했지만, 작업자는 수동으로 계속 작업이 진행됩니다. 이후 개인작업 등을 위한 산업용 로봇이 제작되면서, 특정 작업은 자동화될 수 있었으며 제조 프로세스 자동화는 점차 가속화 되고 개선을 통해 예측 가능하고 일관된 완제품 품질을 얻을 수 있었습니다.

 

오늘날 현대적인 사무실 환경에서 프로세스가 발생하고 이를 가능하게 하는 도구 컨베이어 벨트가 아니라 ERP, CRM, HRMS와 같은 비즈니스 애플리케이션에 있습니다. 사전 설정된 워크플로 및 워크플로 자동화 시스템입니다. 공장의 로봇 자동화는 효과적으로 활용되고 있지만 사무실에 적용하는 것은 쉽지 않습니다.

 

오스트리아의 경영 컨설턴트이자 교육자이자 작가인 피터 드러커(Peter Drucker)는 지식 근로자의 개념을 얘기하며, 그는 이 직업의 어려움도 설명했습니다. 확립된 절차에 따르는 공장 근로자와 달리 지식 근로자는 일반적으로 원하는 결과의 형태로 업무를 지시 받으며, 이를 실현할 수 있는 자신만의 방법을 찾아야 합니다. 이러한 특성은 지식 근로자의 작업을 자동화를 매우 어렵게 만듭니다.

 

특정 작업의 자동화

 

단순 루틴 자동화 vs 지능적 업무 자동화

지식 근로자가 직면한 장애물을 해결하려면 업무에 대한 예측 가능성, 반복성 및 중요성을 확립하는 것이 중요합니다. 순차적 작업과 인간의 판단과 의사결정이 필요한 보다 역동적인 작업을 구별하는 것이 중요합니다.
예를 들어 구매 주문에 대한 송장을 생성할 때 구매 주문 세부 정보를 ERP/회계 시스템에 입력합니다.
명세서가 기록되고 승인된 후 직원은 송장을 생성하고 발송하기 위해 모든 프로토콜을 부지런히 준수합니다. 송장을 발행할 수 있는 능력을 보유하고 있을 것으로 예상됩니다.
더욱이 구매 주문의 대부분은 이해와 처리 작업에 사람의 개입이 필요한 서면 문서의 형태로 전달됩니다. 구매 주문을 받고 처리하는 이전 단계에서도 필요한 정보를 추출하는 것이 필수적이므로 사람의 개입이 필요합니다.
지식을 습득하는 것이 나의 목표입니다. 이 작업은 겉으로는 간단해 보이지만 다양한 구매 주문 양식에서 정확한 정보를 추출해야 합니다.
이 작업의 복잡성을 과소평가하지 마십시오. PO 번호는 일관되게 상단에 위치하며 총액은 다음과 같습니다.
자동화된 기술은 눈에 보이지 않는 데이터를 효율적으로 캡처하고 읽고 정확하게 문서화합니다. 이 과정에서 확인이 필요합니다.
지능형 정보 기술(IA)의 주요 목적은 인간의 의사 결정을 향상하고 지식 근로자의 작업을 지원하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 지능형 자동화라고 통칭되는 여러 자동화 솔루션이 개발되었습니다. 지능형 자동화의 주목할만한 사례로는 로봇을 통신 프로세스에 통합하고 스마트 문서 센터 내에서 프로세스 검색 도구를 구현하는 것이 있습니다.

 

지능형 문서처리

스마트 문서 처리 솔루션은 OCR(광학 문자 인식) 기술과 기계 학습을 활용합니다.
번호가 포함된 구매주문서 등의 문서를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
모두. 내용이 불분명할 경우 직접 확인이 필요할 수 있습니다. 자동화된 애니메이션 Wear IQ Bot은 단지 문서화를 위한 것이 아니며 최근까지 자동화 대상으로 간주되지 않았습니다.
중요한 프로세스도 처리할 수 있습니다.

 

봇과 커뮤니케이션하기

머신은 자연어 처리 기술을 활용해 사람의 의사소통을 이해하고, 이런 의사소통을 자동화 봇이 수행할 수 있는 구조화된 요청으로 전환한다. 시리(Siri)와 알렉사(Alexa)도 이러한 방식으로 동작한다. 이와 유사한 기술이 업무 환경에 도입되면서, 지식 근로자가 봇과 소통할 수 있게 됐다.
오토메이션애니웨어의 디지털 어시스턴트 AARI(Automation Anywhere Robotic Interface)는 백 오피스와 프런트 오피스를 비롯한 모든 부서에서 사람과 봇이 여러 애플리케이션과 환경에서 보다 간편하게 협업할 수 있게 하는 솔루션이다.

 

프로세스 디스커버리

자동화에는 기술의 역할이 중요합니다. 모든 자동화 프로젝트의 첫 단계는 프로세스를 '현 상태 그대로' 문서화하고 최적으로 자동화된 '희망하는 상태' 프로세스를 설계하는 것입니다. 프로세스 검출 기술을 사용하면 팀의 지식 종사자가 어떻게 비슷한 작업을 수행하는지 분석하고 그 작업을 수행하기 위한 최선의 방법을 팀 전체에서 공유할 수 있습니다.
반복 프로세스 전문가와 자동 리뷰도 프로세스에 존재하는 자동화 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 이러한 지능형 솔루션을 이용함으로써 사용자는 생산성을 향상시키고 가치 높은 작업에 집중할 수 있습니다.