Chuỗi giải pháp: Tự động hóa giúp nâng cao trưởng thành dữ liệu

Ngày nay, hầu hết các tổ chức đã hoàn thành bước đầu trong quá trình “chuyển đổi số.” Tuy nhiên, cũng giống như hầu hết các tiến bộ công nghệ, công việc này chưa bao giờ thực sự kết thúc. Đối với nhiều doanh nghiệp, bước tiếp theo là tận dụng dữ liệu hiện có nhờ vào quá trình chuyển đổi này. Đây là khái niệm mà các chuyên gia gọi là “trưởng thành dữ liệu”; nhưng đối với các công ty nhỏ và vừa với ít hoặc không có nguồn lực CNTT, con đường này có thể cảm thấy đầy thách thức. Ngược lại, các tổ chức lớn thường gặp khó khăn với khối lượng dữ liệu khổng lồ hoặc việc dữ liệu bị chôn vùi trong một hệ thống công nghệ phức tạp và rời rạc.

Tự động hóa có thể giúp gì?

Giống như việc tự động hóa các công việc vật lý, phân tích dữ liệu tự động và trí tuệ doanh nghiệp có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho năng suất và thành công tổng thể. Hơn nữa, vì hầu hết các giải pháp tự động hóa ngày nay không chỉ cung cấp dữ liệu giá trị mà còn giúp nhân viên hiểu và hành động dựa trên dữ liệu đó, trưởng thành dữ liệu hoàn toàn nằm trong tầm tay.

Giải pháp 1: Tích hợp học máy

Bạn nỗ lực rất nhiều để học hỏi từ kết quả kinh doanh (dù tốt hay xấu), vậy tại sao tự động hóa của bạn không làm điều tương tự? Các công nghệ mới hiện đã có khả năng này với khả năng học sâu và tính năng tự phục hồi (autonomic).

Trong khi hành vi tự phục hồi thường thấy trong các ứng dụng CNTT, Gartner dự đoán rằng sẽ có sự gia tăng sử dụng trong “các hệ thống vật lý như robot, máy bay không người lái, máy móc sản xuất và không gian thông minh.”

Các ứng dụng ở đây gần như không giới hạn: từ hệ thống kiểm soát chất lượng có khả năng phân loại, phân đoạn và phát hiện bất thường trên dây chuyền sản xuất (đến mức mà trước đây dường như không thể) đến các nhận diện ký tự quang học (OCR) đáng tin cậy hơn để khắc phục các vấn đề với máy đọc mã vạch trong logistics và phân phối.

Giải pháp 2: Cân nhắc đến điện toán đám mây

Các giải pháp tự động hóa dựa trên phần mềm đám mây đang làm cho việc quản lý dữ liệu lớn trở nên dễ dàng hơn, vì người dùng có thể nhanh chóng thu thập và chia sẻ dữ liệu trong tổ chức của họ để có báo cáo tốt hơn.

Quan trọng hơn (và khác với các giải pháp điện toán biên), đám mây cho phép các hệ thống tự động vật lý cung cấp dữ liệu cho các nền tảng phần mềm AI bên ngoài. Điều này có thể cho phép trí tuệ doanh nghiệp và báo cáo sâu hơn, phân tích dự đoán tinh vi và điều khiển từ xa dễ dàng hơn. Nó cũng cho phép các tổ chức loại bỏ các silo vật lý, chuyển dữ liệu từ nhiều hệ thống và địa điểm về một chương trình trung tâm để phân tích và báo cáo.

Giải pháp 3: Robot trở nên thông minh

Thế còn nếu robot của bạn có thể phân tích và hành động dựa trên dữ liệu cho bạn? Chúng đang hướng tới điều đó, với những khả năng tự phục hồi đã đề cập. Trên thực tế, robot được kết nối IoT có thể “giao tiếp” và đánh giá hoạt động của hệ thống theo thời gian thực để ưu tiên và phân công lại nhiệm vụ giữa các thành phần riêng lẻ. Theo cùng một cách, các hệ thống tự động có thể tự động gửi cảnh báo bảo trì dự đoán hoặc đưa ra dự đoán về nhu cầu cung cấp hàng dựa trên lịch sử sản xuất trước đó.

Nguồn: Automate