Neljä askelta onnistuneeseen ohjelmistorobotiikkaprojektiin
Onko yrityksenne tavoitteena aloittaa ohjelmistorobotiikkaprojekti (Robotic Process Automation, RPA)? Ennen robotiikka- ja tekoälyprojektin käynnistämistä olisi hyvä huomioida neljä projektin askelmaa. Alkuun pureudutaan itse prosessiin, seuraavaksi pyritään hyödyntämään olemassa olevat järjestelmät tehokkaasti. Tämän jälkeen aletaan luomaan ohjelmistorobottia, joka tarvittaessa rikastetaan tekoälyllä, jos ohjelmistorobotin (lue: sen kehittäjän) rahkeet eivät riitä ratkaisemaan jotain prosessin kannalta oleellista ongelmaa tai päätelmää.
RPA-projektin vaiheet
1. Määrittele prosessi ja sen vaiheet
Ensinnäkin, ohjelmistorobotteja kannattaa rakentaa vain tarpeeseen, jos mitään hyötyä halutaan saavuttaa. Tunnistettu tarve ohjelmistorobotille on yleensä jokin prosessi, joka työllistää ihmisiä, mutta sen suorittamiseksi ei tarvita juurikaan inhimillistä päättelykykyä tai kommunikointia.
Paljon voidaan saada aikaan jo pelkän prosessin kehittämisellä. On hyvä selvittää ja pohtia sisältääkö prosessi vaiheita, jotka eivät tuota mitään arvoa kenellekään, mutta niin on totuttu toimimaan? Luodaanko prosessissa esimerkiksi raportteja, joita kukaan ei koskaan lue? Tai tallennetaanko prosessissa tiedostoja levyn kulmalle ilman, että kukaan niitä mihinkään oikeasti tarvitsee, koska samaan tietoon pystyy porautumaan järjestelmän sisälläkin.
2. Selvitä voidaanko olemassa olevia järjestelmiä hyödyntää paremmin
Kun automatisoitava prosessi on käyty läpi vaihevaiheelta ja todettu, että kaikille prosessin sisältämille toimille löytyy aito tarve, voidaan siirtyä tarkastelemaan järjestelmiä, joissa prosessia suoritetaan. On hyvä selvittää, pystytäänkö olemassa olevia järjestelmiä hyödyntää tehokkaammin prosessin kannalta. Onko järjestelmiin julkaistu ominaisuuksia, joita ei ole otettu käyttöön tai onko saatavilla esim. maksullisia lisäosia, jotka suoraviivaistavat prosessia merkittävästi?
3. Määrittele prosessi ohjelmistorobotille
Kun järjestelmän toiminnallisuudet on kartoitettu ja ominaisuudet arvioitu prosessin tarpeiden kannalta, voidaan järjestelmän mahdollisia puutteita lähteä paikkaamaan ohjelmistorobottien avulla. Ohjelmistorobotit pystyvät käyttämään järjestelmiä käyttöliittymän kautta varsin monipuolisesti. Ohjelmistorobotit myös kommunikoivat rajapintojen kautta järjestelmien kanssa. Ohjelmistorobotti on monesti parhaimmillaan esimerkiksi integroimassa kahta järjestelmää, joista toinen ei sisällä mitään mahdollisuuksia rajapintojen kautta tehtävään integraatioon. Tällöin ohjelmistorobotti kommunikoi modernimman järjestelmän kanssa rajapinnan läpi ja toista järjestelmää ohjelmistorobotti käyttää käyttöliittymän kautta.
4. Selvitä tarvitaanko tekoälyä
Ohjelmistorobotti pystyy suoriutumaan omatoimisesti prosesseista, joissa tarvittavat päätökset ovat kuvattavissa perinteisten ehtolausekkeiden avulla ja päätöksiin tarvittava informaatio on digitaalisessa sekä rakenteellisessa muodossa. Näin ei kuitenkaan aina ole. Silloin on tarpeen pohtia voiko jokin olemassa oleva tekoälytoteutus tarjota ratkaisun tai pyritäänkö tunnistettu päätöksenteko ratkaisemaan koneoppisen avulla luodun toiminnallisuuden avulla.
Valmiita tekoälyratkaisuja löytyy jo nykypäivänä paljon erilaisia ja niiden lukumäärä kasvaa jatkuvasti. Mm. Microsoftilta ja Googlelta löytyy kattavasti työkaluja tekstin analysointiin, kääntämiseen ja tunnistamiseen vaikkapa kuvasta. Nämä ovat kuitenkin työkaluja hyvin yleisiin ongelmiin eivätkä siis tarjoa apua yksittäisen yrityksen yksittäiseen päätöksentekoon, jota prosessissa pitäisi pystyä tuottamaan. Silloin ratkaisua voidaan hakea koneoppimisesta.
Koneoppiminen osana robotiikkaprojektia
Kuten termistä koneoppiminen saa jo vihiä on silloin tarkoitus opettaa kone tekemään päätöksiä. Useimmiten kone saadaan opetettua tekemään päätöksiä ennakkopäätösten avulla. Eli esimerkiksi ihminen tai ryhmä ihmisiä on tehnyt vastaavia päätöksiä osana prosessia aiemmin ja nyt kone opetetaan tekemään vastaavia päätöksiä noiden päätösten perusteella. Jotta konetta voidaan opettaa, täytyy tuon päätöksen tekemiseen vaadittavat syötteet sekä syötteistä ihmisen päättelemät lopputulokset olla tallessa sekä käytettävissä. Nämä kaksi asiaa eli syötteet ja päätökset yhdistämällä voimme lähteä opettamaan konetta ja saavuttaa toiminnallisuus, joka tuottaa päätöksiä tarpeeksi korkealla luotettavuudella prosessin kriittisyys huomioiden.
Täytyy muistaa, että kone oppii varsin tehokkaasti tekemään samanlaisia päätöksiä kuin sille on opetusaineistona annettu eli myös ristiriitaiset ja virheelliset päätökset opitaan ja ne vaikuttavat toteutuksen tuottamiin päätöksiin. Opetusaineiston laatuun onkin siis syytä kiinnittää huomiota. Vaikka usein puhutaan, että opetusaineiston määrä ratkaisee tekoälyn laadun niin ennemmin rajataan kokoa ja varmistetaan, että opetusaineiston sisältämät päätökset ovat mahdollisimman yhdenmukaisia ja virheettömiä siihen nähden millaisia päätöksiä toteutuksen halutaan tulevaisuudessa omatoimisesti tekevän. Kun kone on opetettu tekemään päätöksiä ja tämä toiminnallisuus yhdistetään projektin aiemmassa vaiheessa luotuun ohjelmistorobottiin, aletaan puhua älykkäästä automaatiosta.
Ohjelmistorobotti on hyvä liikuttamaan dataa järjestelmissä ja niiden välillä. Ohjelmistorobotti selviytyy yksinkertaisista päätöksistä, mutta tekoäly ja koneoppiminen on oiva työkalu saamaan kaiken irti prosessiin liittyvästä datasta, kun prosessi on tarvetta automatisoida ja prosessin kannalta oleellista päätöksentekoa on käytännössä mahdoton ohjelmoida perinteisin menetelmin.
Lisätietoja
Tagit
Erikoisosaaminen
Ohjelmistorobotiikka | |
Tekoäly (AI) ja koneoppiminen |
Tarjonnan tyyppi
Konsultointi | |
Toteutustyö |
Omat tagit
ohjelmistorobotiikka
UiPath
robotiikka
Staria - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Kai Kortteinen
Finland Country Manager
NetSuite-järjestelmäratkaisut. ERP-, BI-, talous- ja palkkapalvelumme tukevat kansainvälistä kasvua. Staria on Pohjoismaiden johtava NetSuite-kumppani.Menestyksemme perustuu .. | |
kai.kortteinen@staria.com +358 44 7609 432 |
|
Staria - Muita referenssejä
Staria - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Laura - Mobiilikehittäjä, Android
- Laura - Ohjelmistoarkkitehti, Tampere/Oulu
- Laura - Development Team Manager, Sports Games
- Taito United Oy - Senior Full Stack -kehittäjä
- Webscale Oy - Head of Sales, Cloud Services
- Laura - Hankinta-asiantuntija, tietohallinto
- Laura - Development Manager, Operations
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- SD Worx - Kehitystyö SD Worxin kanssa takaa Clas Ohlsonille parhaat palkanmaksun prosessit kasvun tiellä
- Digiteam Oy - Case Esperi Care Oy: Ketterä kumppanuus vei Esperin verkkosivu-uudistuksen maaliin sujuvasti ja aikataulussa
- Kisko Labs Oy - Howspace Hub - Mukautuva oppimisen hallintajärjestelmä kasvaviin oppimisalustavaatimuksiin
- Kisko Labs Oy - Sanoma Pro: Multimediasisältöjen hallinnan uudistaminen
- Kisko Labs Oy - Svean helppokäyttöinen palvelu asiakkaan verkko-ostosten hallintaan
- Kisko Labs Oy - Yhtenäinen käyttöliittymä luovien alojen ammattilaisille
- Codemate - Digitaalisen murroksen nopeuttaminen Flutterin avulla
Tapahtumat & webinaarit
- 27.11.2024 - Green ICT -ekosysteemitapaaminen III: Ohjelmistojärjestelmien virrankulutuksen mittaaminen ja kasvihuonepäästöjen arviointi
- 27.11.2024 - Digitaalisen asiakaskokemuksen uusi aikakausi
- 28.11.2024 - Webinaari: Keskity myyntityön laatuun!
- 28.11.2024 - Copilot-webinaari – Mielekkäämpää tietotyötä turvallisesti
- 04.12.2024 - Kuinka oikea matka- ja kululaskujärjestelmä tehostaa prosesseja?
- 05.12.2024 - Green ICT VICTIS -hankkeen kick off -tilaisuus
- 15.01.2025 - Datavastuullisuuden valmennus: hanki valmiudet vastuulliseen datan ja tekoälyn hyödyntämiseen
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Kisko Labs Oy - Heroku: Millaisiin projekteihin se sopii ja mitkä ovat sen todelliset hyödyt ja haitat?
- Zimple Oy - Pipedrive vai Hubspot? Kumpi kannattaa valita?
- SC Software Oy - Jatkuvat palvelut – asiakaslähtöistä kumppanuutta projekteista ylläpitoon
- Timeless Technology - Ohjelmoitavat logiikat (PLC): Ratkaisevat työkalut automaatioon ControlByWebiltä.
- Kisko Labs Oy - Heroku: Ohjelmistokehittäjän ykköstyökalu skaalautuvien sovellusten rakentamiseen
- SD Worx - Näin luot vakuuttavan Business Casen palkkahallinnon ulkoistukselle
- Timeless Technology - Kyberriskien tunnistaminen Profitap IOTA verkkoanalysaattorin avulla.
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |