COVID-19 팬데믹으로 인해 자동화는 전 세계적으로 큰 파장을 일으키며 비즈니스를 변화시키고 조직의 성장 및 개발 주기에 큰 영향을 미쳤습니다. 지능형 자동화, 초자동화, 챗봇 등과 같은 자동화 트렌드는 기업에서 대량의 데이터를 처리하고 비즈니스 운영을 자동화하며 더 빠르고 효율적으로 만들기 위해 널리 사용되고 있습니다. 변화하는 고객 요구로 인해 기업은 운영 효율성, 생산성 및 탄력성에 다시 초점을 맞춰 제공 노력을 두 배로 늘리고 있습니다.
최근 Deloitte 보고서에 따르면 조직의 53%가 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 구현하기 시작했습니다. 또한 Gartner는 초자동화로 인해 2024년까지 조직의 운영 비용이 30% 감소할 것으로 예측합니다. 2025년까지 초자동화 소프트웨어 시장 규모는 거의 8,600억 달러에 이를 것입니다.
오늘날 기업에 필요한 것은 민첩성이지만 대부분의 조직은 레거시 기술 인프라로 인해 민첩성을 달성하지 못합니다. 자동화 혁신을 통해 조직은 기존 인프라를 재사용하여 변화하는 고객 요구 사항에 적응하고 비용 효율적인 방식으로 고객 충성도를 얻을 수 있습니다.
로우 코드 및 노코드 플랫폼은 시각적 인터페이스를 사용하여 사용자가 필요 없이 자체 비즈니스 솔루션을 개발할 수 있도록 합니다. 광범위한 코딩 지식을 위해. 비즈니스 사용자는 코드를 작성하거나 프로그래밍 언어를 알 필요 없이 며칠 만에 원하는 솔루션을 쉽게 채택하고 생성하는 방법을 배울 수 있다는 점에서 로우 코드 플랫폼을 칭찬합니다. 플랫폼 코드 자동화를 통해 시장 리더는 2023년 업계 전반에 걸쳐 전 세계적으로 채택될 엄청난 성장 잠재력을 확인하면서 로우코드 및 노코드 플랫폼을 제품 라인에 도입할 수 있습니다.
은 공유된 전문 환경에서 인간과 나란히 상호 작용하는 기계입니다. 이러한 코봇에는 창고의 중장비, 조립 라인의 로봇, 금속 절단에 사용되는 로봇이 포함될 수 있습니다. 협동 로봇은 새로운 작업에 빠르게 적응하고, 반복과 패턴 인식을 통해 학습하고, 작업 흐름을 최적화하는 것으로 알려져 있습니다. 협동로봇은 공유된 환경에 존재하며 인간의 노동을 대체하지 않기 때문에 제조 산업에서 협동로봇에 대한 수요가 증가하고 있으며 앞으로 몇 년 안에 추세가 될 것입니다.
데이터 보안은 항상 다양한 업계의 CIO에게 최우선 과제 중 하나였습니다. 보안 리더들은 조직을 위한 강력하고 탄력적인 프레임워크를 만들기 위한 새로운 방법을 설계하고 있습니다. 많은 정보 보안 OEM은 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 데이터 환경에 대한 지속적인 모니터링을 제공함으로써 사람의 개입이 필요하지 않은 자동화된 보안을 도입했습니다. 또한 사전 정의된 알고리즘을 사용하여 사이버 위협을 탐지하고 해결합니다. 보안 메시는 다양한 보안 서비스를 유연한 프레임워크에 통합할 수 있는 네트워크 보안 메시를 채택하려는 조직과 보안 리더에게 끊임없이 요구되어 왔습니다.
Gartner에서는 위의 아키텍처를 채택하는 조직이 2024년까지 보안 사고로 인한 재정적 영향을 평균 90% 줄일 것이라고 밝혔습니다. 그러나 성공하려면 단일 관리 인터페이스에서 API, 연결 및 자동화 봇을 관리해야 합니다.
하이브리드 작업 모델은 개인 환경과 업무 환경에서 사용되는 기술과 장치 간의 격차를 해소합니다. 재택근무하는 사람들은 스마트 장치에 익숙해졌고 여러 면에서 스마트 장치가 유용하고 효율적이라는 것을 알게 되었습니다. 이러한 스마트 장치는 특정 작업을 효율적으로 완료할 수 있기 때문에 직장에서도 활용될 수 있습니다. 조직에서는 스마트 장치의 잠재력을 인식하고 이를 직장에 도입하여 효율성을 높이기 위해 장치와 사람 간의 협업 환경을 조성하기 위해 노력하고 있습니다. 음성 인식 스마트 장치를 사용하여 일정을 관리하고, 알림을 설정하고, 전화를 걸고, 독서를 도와줄 수도 있습니다.
제조 업계에서는 프로세스와 기계의 이상 현상을 식별하고 사전에 수정하기 위해 예측 유지 관리(PdM) 기술을 사용해 왔습니다. PdM은 연결된 기계 및 애플리케이션의 현재 및 과거 데이터를 조사하여 변화하는 패턴을 식별하고 통제를 벗어나기 전에 교정 조치를 제안합니다. 이 기술은 장비 유지 관리의 자동화로 인해 장애나 가동 중지 시간으로 인해 조직에 미칠 수 있는 잠재적인 비용 영향이 줄어들면서 최근 몇 년간 IoT 공간에서 트렌드가 되었습니다.
Gartner에 따르면 IoT 예측 유지 관리 솔루션의 60%가 2026년까지 기업 자산 관리 제품의 일부로 제공될 예정인데 비해 2021년에는 15%가 제공될 것입니다.
2023년은 기업 자동화의 해가 될 것입니다. 인재 부족, 치솟는 인재 비용, 경쟁으로 인해 조직은 프로세스를 자동화하고 인간 노동에 대한 의존도를 낮추게 될 것입니다. 자동화는 또한 인재 풀이 보다 생산적인 작업에 참여하고 경력 및 기술 성장을 촉진하는 동시에 반복적이고 중복되는 작업으로 인한 피로를 줄이는 데 도움이 됩니다. 2023년 이후에는 전 세계 조직이 생산을 향상하고, 공급망을 관리하고, 운영을 최적화하고, 풍부한 옴니채널 고객 경험을 제공하기 위해 점점 더 혁신적인 자동화 솔루션을 채택할 것으로 예상됩니다.
위 내용은 2023년에 주목해야 할 자동화 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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