人工智能和自动化在完全物联网世界中融合

即使在人工智能时代，人们也是不可替代的，提供人工智能和机器学习无法替代的细微差别。智能流程自动化主要侧重于自动化和优化涉及人员和文档的业务流程，而不是与制造自动化相关的流程。该技术正在创建基本功能，通过解决工作流，表单和移动应用程序来改善业务流程自动化。它还在扩展到新兴领域，如机器人过程自动化，过程和机器智能，AI和机器学习。随着技术的不断发展，它也在提供物联网价值链中缺失的环节。潜在的是，可以使用一整套工具来利用物联网数据，洞察力，决策和行动的良性循环。这些工具将推动持续改进和更全面优化的业务运营。但人们在哪里适应?

人工智能长期以来一直是开发人员从事高性能计算和基于云的系统的工具。人工智能改变了网络监控方式，电子邮件扫描方式，甚至是我们与手机和设备交互的方式。虽然AI和机器学习总是感觉像是一个生活在实时嵌入式系统之外的遥远工具，但机器学习正在基于微控制器的系统中实现，事实上，它已经存在!

“通过智能流程自动化，我们可以看到死记硬背的手动任务被替换，而且 - 对于需要人工智能，创造力，战略思考或决策的任务 - 人类通常仍在做出决策，但在计算机的支持下，” Nintex首席营销官Matt Fleckenstein告诉设计新闻。“随着时间的推移，趋势是这将合并到一个人们将推迟到机器进行更多决策的地步。我们目前处于成熟度曲线的早期阶段，机器可以了解如何达成决策，并可以创建一个模型来做出具体决策。“

Fleckenstein表示，智能过程自动化的使用也正在扩展，用于供应链管理和优化制造过程。一个例子是电子商务，网站可以提供令人难以置信的购物和结账体验，但一旦出现问题就会出现问题，例如客户被运送错误的商品。尽管部分流程是高度自动化的，但购买后的所有流程都是手动处理的，并且通常效率极低。

“在物联网领域，我可以在容器和系统上安装RFID标签，以帮助进行集装箱管理，”他补充说。“但是，如果产品延迟时发生的过程不会与人和机器结合起来自动化，那么公司就无法从系统中获得可实现的价值。缺乏自动化会以多种方式影响消费者体验和客户体验。“

物联网很有意思，因为物联网领域的大部分讨论都涉及关键任务用例以及对生产和流程高效运行的关注。物联网的真正价值在于用户还可以在整个企业中利用该数据的价值，这意味着将信息交到人们手中处理它。

“一旦数据变得可行，组织就需要知道要采取什么行动以及如何使用系统来指导人们完成特定任务，”Fleckenstein说。“在边缘捕获数据，减少传输数据和将信号与噪声分离，更少关于识别受影响的过程以及需要如何改变的过程。最终，有一个问题是内部流程如何变得更加自动化，以实现物联网带来的全部价值。“

对于公司而言，物联网的目标不仅仅是生成数据，分析数据，甚至是启用数据驱动的决策。这就是所有这些。但是，实现可以不断改进并由此优化的数据驱动的操作更为重要。这种不仅能实现自动化，而且能够实现复杂流程的编排和优化的能力是智能流程自动化的首要战略优势。

根据Nintex的观点，以业务优化为目标，一个关键的策略是通过定义可以产生具体的近期结果的离散IPA项目来开始。这种方法可以在企业内建立对IPA的认识和支持，并创建组织中其他人可以模仿的示例。因此，新的工作流程可以创建自己的需求并在整个企业中传播。

他们的看法是，尽管物联网已经收到了所有关注，但它仍然处于早期阶段，部分原因是企业仍在确定物联网在何处以及如何使其受益。随着他们逐渐了解IPA支持的物联网在优化业务中的作用，将采用稳定的方式。