Terangkan secara terperinci kehidupan masa lalu dan masa kini RPA
Pengarang |. Jie Mengmei, Unit: Pusat Operasi Rumah Pintar Bergerak China
Pengenalan Makmal
Kelahiran beberapa konsep dan idea tidak dicapai dalam sekelip mata; akar sejarah. Perkara baharu dikemas kini dan diulang dengan permintaan pasaran, dan RPA tidak terkecuali untuk menyelesaikan masalah perniagaan dan dibangunkan dan diperluas secara beransur-ansur kerana keperluan automasi perusahaan. Artikel ini akan menumpukan pada proses pembangunan RPA dan menerangkan secara terperinci masa lalu dan masa kini RPA.
Bahagian 01 Apakah RPA?
RPA adalah singkatan dari Automasi proses Robotik Menurut prosedur pratetap, robot perisian mengendalikan sejumlah besar tugasan berasaskan peraturan, berulang dan menyusahkan dengan mensimulasikan tugasan Aliran Kerja dan papan kekunci manual mencapai automasi proses. RPA boleh merealisasikan pemprosesan automatik antara sistem (atau aplikasi) tunggal atau berbilang dan mencapai operasi yang cekap melalui penyepaduan pelbagai teknologi seperti perlombongan proses, CV, OCR, NLP dan kod rendah.
Bahagian 02 Sejarah RPA
Kelahiran berturut-turut beberapa konsep dan idea tidak berlaku dalam sekelip mata dan mempunyai akar sejarah. Dalam mengejar kehidupan yang lebih baik, pembangunan objek fizikal sering bergerak ke arah yang lebih cepat, lebih baik, dan lebih mudah perkara baru berubah dengan permintaan pasaran juga boleh dikatakan mematuhi keperluan rakyat dan telah berkembang hingga ke hari ini. Sejarah sebelum kelahiran RPA diringkaskan secara ringkas seperti berikut:
- Untuk mengurangkan kos, barisan pengeluaran automasi proses pertama berjaya dibina; Selepas itu, hala tuju automasi perniagaan menjadi Matlamat yang dikejar oleh perusahaan, tetapi keadaan teknikal tidak tersedia pada masa itu
- Komputer menjadi tersedia secara komersial, dan robot industri mula-mula dicadangkan; ;
- Robot perindustrian pertama dilancarkan;
- Dengan perkembangan sains dan teknologi, perusahaan telah memasuki era automasi komputer, menghasilkan robot perisian untuk membantu orang memproses data dengan cekap
- Pengurusan perusahaan sedang menuju ke arah pengurusan proses perniagaan (BPM).
Apa yang secara langsung mendorong kelahiran RPA ialah BPO. Pada akhir 1990-an, 500 syarikat teratas dunia mula menyumber luar proses perniagaan mereka ke negara kos rendah, dan Penyumberan Luar Proses Perniagaan (BPO) wujud. Walau bagaimanapun, dengan perkembangan masyarakat, kos penyelarasan, kos buruh, dan kos ralat proses telah meningkat secara beransur-ansur pada masa yang sama, pelbagai syarikat secara beransur-ansur menyedari bahawa privasi data adalah lebih penting daripada pemampatan kos daripada menyerahkan data kepada penyumber luar tidak tahu butiran, lebih baik untuk Lebih baik menyerahkan data kepada robot yang aktivitinya terhad kepada intranet, kerana yang terakhir jelas lebih selamat dan terkawal. Akibatnya, 500 syarikat teratas dunia telah secara beransur-ansur menumpukan perhatian mereka kepada automasi proses perniagaan (Automasi Proses Perniagaan, dirujuk sebagai BPA). Selepas itu, BPA digunakan secara meluas dan pelbagai teknologi automasi proses muncul satu demi satu RPA sebagai kaedah amalan terbaik BPA. Jelas sekali, RPA dilahirkan untuk menyelesaikan masalah perniagaan dan berkembang dan berkembang secara beransur-ansur kerana keperluan automasi perusahaan.
Malah, perkembangan RPA di China mempunyai sejarah selama 22 tahun, bermula dari Button Wizard.
Wizard Utama yang muncul pada tahun 2000 boleh dikatakan sebagai kuman PRA domestik Ia adalah perisian yang mensimulasikan tindakan tetikus dan papan kekunci. Dengan membuat skrip, anda boleh membenarkan wizard kekunci menggantikan tangan anda dan secara automatik melakukan satu siri tindakan tetikus dan papan kekunci. "Teknologi membebaskan tangan, dan program merealisasikan impian" ialah slogan Button Wizard, dan ia juga merupakan gambaran sebenar pada masa itu. Button Wizard ialah standard de facto untuk automasi tetikus dan papan kekunci pada masa itu, dan standard de facto untuk rangka kerja teknologi produk RPA ialah suite ujian automatik tiga bahagian. Ujian automatik merujuk kepada menulis kes ujian untuk mensimulasikan ujian manual dengan merakam atau menulis skrip, dan melaksanakan kes ujian dengan memainkan semula atau menjalankan skrip, dengan itu menggantikan pengesahan manual fungsi sistem. Antaranya, gabungan ujian automasi UI Python + Selenium/Appnium + Jenkins, struktur tiga pihak, telah menjadi standard de facto untuk rangka kerja teknologi produk RPA pada masa hadapan. Wizard butang dan ujian automatik boleh dikatakan meletakkan asas teknikal RPA, iaitu badan (set tiga keping) dan anggota badan (tetikus dan papan kekunci) RPA dibina.
Walaupun RPA telah mempengaruhi banyak perusahaan secara halus dan dibangunkan dan diterapkan secara beransur-ansur, ia sentiasa hangat. Sehingga 2018, dua pusingan pembiayaan, UiPath dan Automation Anywhere, meledakkan industri RPA global Dengan pendedahan media yang berterusan, industri RPA dikenali di dalam dan di luar industri Saiz pasaran mencapai pertumbuhan eksponen dan digemari oleh modal.
Bahagian 03 Kelebihan RPA
RPA boleh difahami secara ringkas sebagai robot perisian, atau robot maya, yang menyepadukan perniagaan Selepas proses dibahagikan, proses itu boleh diautomasikan dengan mensimulasikan operasi papan kekunci dan tetikus manual untuk melaksanakan operasi berulang yang volum besar. Ia bersamaan dengan tenaga buruh maya yang tidak kelihatan yang melakukan kerja barisan pemasangan.
Berikut ialah perbandingan kes mudah: tapisan resume dan penyenaraian pendek calon.
Tidak sukar untuk melihat bahawa industri RPA digemari oleh modal dan sememangnya mempunyai kelebihannya sendiri, dan gabungan masa depan dengan AI juga akan menjadikannya mampu melakukan tugas yang kompleks.
❖ Kelebihan perniagaan utama RPA:
- Membebaskan tenaga kerja. RPA boleh membantu dan meningkatkan kerja pekerja korporat, membebaskan mereka daripada proses perniagaan yang berulang dan kerap untuk melibatkan diri dalam kerja kreatif yang lebih bernilai dan memberikan permainan sepenuhnya kepada inisiatif subjektif mereka
- meningkatkan kecekapan. Bekerja 24/7, stabil, tepat dan responsif. Hilangkan ketidakpastian yang disebabkan oleh faktor manusia dan pastikan kepantasan, ketepatan dan ketekalan penyiapan tugas;
- Menyediakan sokongan sumber data yang diperlukan untuk peningkatan dan operasi digital
- Tingkatkan kelajuan tindak balas dan kepuasan pengguna.
❖ Kelebihan teknikal utama RPA:
- Penggunaan teknologi yang tidak mengganggu. Apa yang dipanggil tidak mengganggu bermakna ia bebas daripada sistem sedia ada, tidak memerlukan pengubahsuaian sistem sedia ada atau pembangunan antara muka, tidak memerlukan penyepaduan sistem, dan tidak akan memusnahkan seni bina IT asal perusahaan.
- Menyediakan keselamatan privasi data.
Bahagian 04 Perbezaan dan hubungan antara RPA dan robot pintar tradisional dan AI
- RPA & robot pintar tradisional
Sebagai robot perisian atau robot maya, RPA terikat untuk mengingatkan orang ramai tentang robot pintar tradisional. Secara intuitif, robot pintar boleh dilihat, manakala RPA tidak kelihatan dan tidak ketara, tetapi ia boleh membantu atau menggantikan manusia dalam melaksanakan operasi dan menyelesaikan kerja melalui program pratetap. Sudah tentu, terdapat kaedah klasifikasi yang berbeza untuk robot pintar dari segi fungsi dan tahap kecerdasan Dari segi bidang, seperti robot kimpalan arka dalam bidang robot industri dan robot perkhidmatan awam pintar dalam bidang robot perkhidmatan, tugas-tugas ini. memerlukan entiti untuk melaksanakan RPA tidak boleh diganti. Walau bagaimanapun, berdasarkan kelahiran RAP, RAP sendiri adalah penyelesaian teknikal yang dilahirkan untuk mengautomasikan proses perniagaan, memfokuskan pada automasi beberapa proses perniagaan berulang di peringkat komputer. Jadi ini bukan persoalan siapa yang lebih baik, tetapi aplikasi pelengkap dan bersepadu dalam senario aplikasi yang berbeza.
- RPA&AI
Apabila bercakap tentang hubungan antara RPA dan AI, kita perlu menyebut profesional pertama Alat RPA Sejak kemunculannya, evolusi dan pembangunan RPA telah melalui empat peringkat berikut:
Tiga teknologi utama produk RPA moden Ia adalah pengikisan skrin, pengurusan automasi proses perniagaan dan kecerdasan buatan. Walaupun produk RAP arus perdana semasa berada di antara peringkat 2.0 dan 3.0, beberapa gergasi industri RAP telah mula menerokai RPA 4.0. Produk RPA yang digabungkan dengan AI adalah seperti robot maya yang dikurniakan otak, dilengkapi dengan keupayaan kognitif, pembelajaran dan membuat keputusan, serta akan dapat mengendalikan tugas yang lebih kompleks dalam proses perniagaan. RPA dilahirkan sebagai tindak balas kepada permintaan pasaran, dan di bawah jangkaan pasaran, ia akhirnya akan bergerak ke arah AI.
Bahagian 05 Prospek RPA
Pada masa ini, apabila trend penuaan menjadi semakin jelas, dividen demografi pelbagai negara juga menghadapi dilema hilang Di bawah trend umum, kerja proses mekanikal dan berulang pasti akan digantikan secara beransur-ansur oleh robot keseluruhan mesin Arah aliran pembangunan automasi tidak dapat dihalang, semuanya berkembang ke arah yang lebih pintar, dan penyepaduan dan pembangunan AI juga merupakan trend yang tidak dapat dielakkan. Penganalisis Forrester Lu Guannan berkata dalam "Laiye Lead 2020": Jangkaan pasaran untuk RPA semakin tinggi dan alat RPA tanpa keupayaan AI akan diganti. RPA akan menggabungkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menjana cerapan dan berkembang ke arah yang pintar, iaitu apa yang dipanggil IPA (Automasi Proses Perisikan).
Atas ialah kandungan terperinci Terangkan secara terperinci kehidupan masa lalu dan masa kini RPA. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
