Automatizace patří mezi často užívané výrazy nejen ve výrobní sféře. Nejde však o prázdný výraz; bez ní se už lze jen těžko vyrovnávat se zostřující se konkurencí a nedostatkem kvalifikovaných lidí. Co všechno lze dnes automatizovat a jaké trendy se aktuálně derou do popředí?
Analytici očekávají, že trh v oblasti automatizace vzroste v roce 2026 na 19,6 miliardy USD, tedy zhruba na dvojnásobek hodnoty, jakou vykázal v koronavirovém roce 2020 (9,8 miliardy USD), kdy zaznamenal zvýšený růst poptávky všude tam, kde protipandemická opatření značně omezovala výrobu. Tehdejší statistiky a průzkumy napříč segmenty prokázaly, že více automatizované provozy čelí následkům pandemie výrazně lépe.
V podobné situaci se ocitly rovněž firmy, jejichž výrobní potenciál byl omezen v souvislosti s úbytkem ukrajinských zaměstnanců, kteří odjeli bránit svou vlast. Otázkou tedy není, zda zavést automatizaci do svých výrobních či obchodních operací, ale spíše jakým trendům automatizace procesů věnovat větší pozornost, protože tento proces nespočívá jen v osazení robotu. Jde tedy o celou řadu procesů technologií a opatření, které třeba zavádět postupně všude tam, kde to dává ekonomický smysl, ušetří těžkou monotónní práci a dovolí přesměrovat lidské zdroje na činnosti, při nichž lze lépe využít jejich potenciálu. Zkrátka většina společností přichází na to, kde má smysl automatizovat postupně, a průběžně se tak učí, co všechno automatizace znamená a kde všude může být prospěšná.
I když se zaměstnanci stále obávají, že je stroje a softwary nahradí, a očekávané scénáře recese i obavy ze ztráty zaměstnání jejich obavy umocňují, praxe ukazuje, že automatizace procesů a činností je prakticky nikde k propouštění nevede. Naopak je může ochránit před pracovním vyhořením a zlepšit jejich produktivitu bez zvýšené zátěže, a to nejen fyzické, ale i psychické.
Management může využít i výhod automatizace prodeje a tím pádem i eliminovat zbytečné chyby v opakujících se procesech. Automatizace lze využít také k přilákání nových talentů.
Přínosy robotizace výrobních prostředků si většina firem uvědomuje mnohem více, než je tomu u automatizace administrativních procesů. V následujícím textu se proto zaměříme hlavně na ně.
ZVÝŠENÁ HYPERAUTOMATIZACE
V loňském roce slovníček módních výrazů a zkratek rozšířila RPA (robotic process automation). Jak už to u takových novinek v oborových slovnících bývá, nejde o převratnou novinku, která by přinášela něco zásadně nového, ale spíše o zdůraznění posilování schopností. A jelikož je právě v této oblasti značný potenciál a zaměřuje se na ni řada inovativních firem a startupů, bude letos čím dál více užíváno i slovo hyperautomatizace.
RPA totiž automatizuje jednoduché procesy, jako je odeslání odpovědi na sociální sítě. Hyperautomatizace jde však dále a využívá umělou inteligenci (AI — artificial intelligence) a strojové učení (ML — machine learning) k rozšíření toho, co může RPA zvládat. Nejde tedy jen o schopnost využívat předem připravené odpovědi na známé situace, ale schopnost učit se reagovat na nové situace po vzdoru svých lidských vzorů či vyhodnocování úspěšnosti zvolených řešení.
POSILOVÁNÍ CHATBOTŮ
Tento trend pochopitelně prostupuje také do automatizace služeb zákazníkům, jejichž základem jsou tzv. chatboty. Ty už se v mnohých oblastech staly běžnějším způsobem komunikace společností se zákazníky v kteroukoli denní nebo noční dobu bez potřeby „živé“ obsluhy.
Výzkum ukazuje, že asi 40 % zákazníků dává přednost interakci s chatboty před virtuálními agenty, jejichž přednosti zatím nejsou dostatečně doceňovány, respektive dávají smysl zatím jen v omezených oblastech využití.
Také chatboti dnes používají AI a další technologie k zodpovězení otázek a řešení problémů, tedy alespoň pro první kontaktní fáze, u nichž se potřeby zákazníků prakticky opakují. Ušetří tak kapacity lidského týmu zákaznické podpory, který má více času a možností věnovat se situacím, které už chatboti nezvládají, nebo tam, kde se už kontakt s klientem bez osobního individuálního přístupu neobejde.
AUTOMATIZACE BEZ TECHNICKÝCH ZNALOSTÍ
Technologie umělé inteligence jsou základem také pro rozvoj řešení automatizace procesů se sníženými nároky na programátorské kapacity, někde dokonce i zcela bez nich. Vizuální modelování a testování bez potřeby znalosti programování zkrátka umožňuje rychlou produkci a rozvoj nástrojů automatizace. I testeři bez rozsáhlých technických znalostí tedy mohou navrhovat a testovat scénáře a napomáhat automatizaci opakujících se úloh. Řeší se tak kritický nedostatek odborně vzdělaných lidí a jde zároveň také o odpověď na otázku obav ze ztráty zaměstnání. Tady zkrátka automatizace ubere práci v oblasti opakujících se nudných úkolů, a naopak zaměstná uvolněné kapacity ke zlepšování kvality procesů s využitím jejích nejlepších zkušeností. A to i bez náročné rekvalifikace.
VZESTUP KOBOTŮ
Jak bylo výše napsáno, roboty jsou součástí procesů automatizace výroby již poměrně dlouho. Převzaly od lidí řadu opakujících se úkolů, například v automobilovém průmyslu. Jejich zavádění někde skutečně vedlo i ke snížení počtu pracovních míst, a tedy i k částečnému naplňování obav ze ztráty zaměstnání (ve skutečnosti však většinou spíše nahradily lidi tam, kde jich byl nedostatek, nebo tam, kde činnosti byly pro člověka příliš náročné či nebezpečné). Nyní je však na vzestupu spíše trend nasazování kolaborativních robotů, tedy kobotů, které kombinují schopnosti robotů a lidského potenciálu a představují tak příležitost přinést automatizace i tam, kde by samotný robot dostatečně neuspěl, ale kde může přispět ke zlepšení pracovních výkonů, zpřesnění procesů a ulehčení práce.
Lidé a roboty v minulosti vedle sebe z bezpečnostních důvodů dříve nepracovali. Koboty však tento přístup změnily a nadále mění, protože jsou navrženy tak, aby fyzicky s lidmi interagovaly.
Jak zdůrazňuje časopis Forbes: „Místo nahrazování lidí autonomními protějšky koboty rozšiřují a vylepšují lidské schopnosti super silou, přesností a datovými schopnostmi, aby mohli dělat více a poskytovat organizaci větší hodnotu.“
PREDIKTIVNÍ ÚDRŽBA
Technologie dnes umožňují identifikovat problémy dříve, než dojde ke zbytečné škodě a zastavení výroby v nevhodnou dobu. O řadě z nich ostatně píšeme na stránkách Technického týdeníku často. Praxe ukazuje, že jde o technologie, které opravdu umějí předcházet nákladným prostojům a sekundárním škodám, a proto jejich význam i letos výrazně poroste.
Prediktivní údržba (PdM — predictive maintenance) a monitoring stavu strojů a jejich částí (CM — condition monitoring) jsou založeny na hledání anomálií. Nástroje PdM s využitím CM zkoumají a porovnávají aktuální data s těmi předchozími, aby odhalily problémy dříve, než se vymknou kontrole. Jsou něco jako zkušený automechanik, který už podle anomálií ve zvuku motoru odhaluje problémy dříve, než se vůz porouchá, ale mnohem dokonalejší. Tyto technologie se často používají na zařízeních připojených k internetu (internet věcí) a s využitím cloudových služeb mohou porovnávat i chování další strojů, i jejich problémů před tím, než nastane porucha. Dokážou detekovat podivné vibrace, přehřívání i další podivnosti, díky jimž lze odhalit, že stroj není v optimální kondici.
Cenová výhoda spočívá v tom, že namísto provádění běžné pravidelné údržby všech zařízení se můžete spolehnout na to, že PdM zajistí včasnou údržbu, když ji stroj skutečně potřebuje. Samozřejmě vám také může ušetřit peníze při nákladnějších poruchách a ztrátě produktivity.
AUTOMATIZACE A NAVYŠOVÁNÍ BEZPEČNOSTI IT A OT
S digitalizací a přibývajícími počty kybernetických útoků roste i význam bezpečnosti dat, které jsou pro společnosti klíčové. Také tuto oblast je možné automatizovat.
Ačkoliv ze zpráv by se možná mohlo zdát, že se kybernetické útoky týkají téměř výhradně velkých a významných korporací či institucí, ohroženy jsou i malé podniky. Ztráta klíčových dat může ohrozit existenci prakticky jakékoliv firmy bez ohledu na její velikost a náprava škod způsobených kybernetickými útoky může být velmi nákladná.
Statistiky z USA pocházející z předloňského roku ukazují, že náklady na nápravy nahlášených škod způsobených kybernetickými útoky nebo jinou formou ztráty dat u 41 % malých podniků přesáhly 100 000 USD. Mnoho podniků přesto doposud ani nemá stanovený rozpočet na kybernetickou bezpečnost.
K zajištění kybernetické bezpečnosti přitom není vždy nutné mít vlastní IT specialisty. Trendem současnosti jsou totiž automatizovaná zabezpečení, která jsou ve střehu 24 hodin denně, 7 dnů v týdnů. Automatizace (opět s přispěním AI a ML) zde navíc vede ke zefektivnění bezpečnostních procesů. I tady lze, podobně jako u předvídání poruch zařízení, detekovat nestandardní způsoby chování, kterými je navíc možné odhalit nejen útočníka zvenku, ale i ohrožení zevnitř, ať už jde o úmyslné, nebo jen nedbalostní chování zaměstnance. Využíván je také software k detekci a řešení kybernetických hrozeb pomocí předem stanovených strategií.
Speciální kapitolu pak tvoří systémy, které vytvoří jakýsi datové pasti. Umělou inteligencí vytvářená data, která se z pohledu útočníka jeví jako důležitá, přitom slouží jen k odlákání jeho pozornosti a zaměstnají ho natolik, aby mohl být polapen. Většina sofistikovaných útoků totiž není otázkou několika chvil, jak se to často může zdát z různých filmů a seriálů. Útočníci se často ve firemních sítích pohybují po delší dobu, aby zjistili, která data jsou důležitá nebo kde lze podniku nejvíce uškodit. A pokud už útočník najde cestu, jak se do firemní sítě dostat, je lepší ho zaměstnat a získat čas k jeho odhalení a dopadení. Pouhé překažení útoku by totiž mohlo vést k útokům novým, a pro útočníka díky lepším znalostem prostředí z předešlých pokusů i účinnějším. Pokročilé systémy tak umějí takového útočníka zaměstnat, zdržet na datech, která firmu neohrožují, a poskytnout mezitím čas specialistům, aby zdroj nebezpečí vypátrali. I tuto část však bude možné časem do značné míry automatizovat.
DIGITÁLNÍ DVOJČATA
Ani digitální dvojče nepatří u čtenářů Technického týdeníku mezi neznámé pojmy. Jde o digitální (počítačový) model reálného, například výrobního automatizovaného zařízení, na němž lze simulovat jeho fungování, komunikaci mezi jeho složkami atd. Může se učit z různých zdrojů a adaptovat na měnící se podmínky. Virtuální replika reálných zařízení pomáhá odhalit různé chyby a nesrovnalosti ještě předtím, než se dané zařízení uvede do provozu, případně simulovat uvažované změny a optimalizovat procesy. Trendem pak je přecházet od digitálních dvojčat jednotlivých strojů či výrobních linek k digitálním dvojčatům celých výrobních komplexů, tedy výrobních hal i celých podniků, či dokonce korporací.
Digitální dvojče se tak postupně dostává do role digitální „kopie“ celé firmy, která se aktualizuje v reálném čase pomocí dat ze skutečných operací, a díky níž lze optimalizovat a rozvíjet celý byznysový model. Takové dvojče může např. pomoci testovat nové produkty a předvídat, jak si povedou na trhu. Digitální dvojče lze také použít ke zlepšování dodavatelských řetězců či k vyhledávání slabin interních operací. Digitální modely firem pomohou s automatizací obchodních procesů, s řešením komplikovaných problémů a snižováním rizik.
Řada analytických firem očekává, že trh s digitálními dvojčaty přejde v letošním roce ke strmému růstu, v jehož rámci z hodnoty 8,9 miliardy USD (v roce 2022) zamíří k objemu 96,5 miliardy USD do roku 2029.
ROZŠÍŘENÍ OKRUHU PRŮMYSLOVÝCH ODVĚTVÍ
Zatímco v současné době lze za tahouny automatizace považovat výrobní podniky, především automobilový a zdravotnický sektor, postupně bude silně růst i v dalších odvětvích.
Zpráva od společnosti Gartner například uvádí, že finanční oddělení může ušetřit 25 000 hodin manuální práce ročně s využitím automatizace procesů (což představuje roční úsporu téměř 880 000 USD).
V roce 2023 bude pravděpodobně automatizaci procesů ke zvýšení produktivity využívat více zaměstnavatelů v oblasti bankovnictví, IT, maloobchodu a vzdělávání.
Posun nastává obecně v oblasti řízení podnikových procesů (BPM — business process management), což je holistický přístup k vývoji automatizačních strategií založe-ných na analýze a zkoumání cyklů end-to-end workflow. BPM často zahrnuje použití nástrojů k vizualizaci a vytváření nových pracovních postupů, které zahrnují výše zmíněnou robotickou automatizaci procesů (tedy RPA — robotic process automation), automatizaci obchodních procesů (BPA — business process automation) a další pokročilá řešení, jako je analytický software.
RPA využívá specifického typu softwaru k vytváření automatických „robotických“ programů založených na pravidlech, které efektivně provádějí základní manuální úkoly. Bere tyto úkoly z lidských rukou a provádí je rychleji, přesněji a bez nutnosti dělat přestávky. Zahrnuje úkoly, které se odehrávají na stole jednotlivého zaměstnance, spíše než součet veškeré práce, kterou zaměstnanci dělají společně.
Představte si znalostního pracovníka v back office, který je zodpovědný za údržbu desítek tabulek Microsoft Excel s informacemi, které kopíruje z webových portálů nebo podnikového softwaru. Tyto úkoly zaberou spoustu času, mají vysoký potenciál pro náhodné zavedení chyb a přesměrují čas zaměstnance na relativně nekvalifikované úkoly. RPA může tato negativa eliminovat napodobováním lidských akcí na počítači. Software RPA pozoruje a učí se sled událostí, které provádějí lidští zaměstnanci, a poté je replikuje mnohem větší rychlostí — a prakticky s nulovou pravděpodobností chyby. Tato ilustrace je pouze jedním příkladem toho, jak může RPA fungovat. Existuje mnoho úloh vhodných pro zefektivnění pomocí těchto nástrojů.
RPA můžete použít pro práci se vzdělávacími systémy, abyste odstranili nebo urychlili úkoly, které byly dříve prováděny ručně. Tyto úkoly zahrnují vše od vyřizování papírování až po sledování pokroku. Tyto automatizované procesy mohou dokonce odhalit plagiátorství. Nebo mohou odhalit nesrovnalosti v osobních a zabezpečených údajích.
Rovněž BPA, tedy automatizace obchodních procesů, využívá softwarové nástroje k automatizaci úloh, které by jinak vyžadovaly manuální zásah člověka. Rozsah BPA je však větší a složitější než RPA. Namísto použití softwarového robotu ke kopírování a vkládání textu může nasadit automatizaci, aby byl celý proces efektivnější. Hlavním účelem BPA a nástrojů, které umožňují její implementaci, je zefektivnění celých procesů od začátku do konce.
V pracovních postupech totiž často existují kroky, které zahrnují více obchodních oddělení. V těchto krocích je z toho či onoho důvodu nutnost ručního lidského zásahu. Dokončený proces v jednom oddělení může například vyžadovat předání jinému týmu nebo data musí proudit mezi samostatnými počítačovými systémy. Zatímco RPA může integrovat automatizaci na individuální úrovni, BPA může eliminovat „neviditelná“ zpomalení propojením těchto jednotlivě automatizovaných kroků dohromady.
Představte si, že BPA slouží jako režisér na natáčení filmu a RPA jsou herci, kteří recitují své repliky. BPA vede všechny tyto samostatné procesy dohromady, aby vytvořila zcela automatizovaný pracovní postup, přičemž analyzuje výkon a identifikuje příležitosti ke změně a zlepšení.