IT-automatisering forklarer bruk av teknologi for å effektivisere og automatisere repeterende og manuelle operasjoner for å øke effektiviteten, redusere kostnadene og forbedre kundeopplevelsen.
Innholdsfortegnelse
IT-automatisering: en oversikt
IT-automatisering bruker teknologi og intelligente systemer for å modernisere og optimalisere oppgaver, prosesser og operasjoner. Automatisering bruker skripting til den nyeste teknologien, som kunstig intelligens (AI), Machine Learning (ML) og Robotic Process Automation (RPA).
Den utfører regelbaserte oppgaver med eller uten menneskelig innblanding.
Hovedmålet med IT-automatisering er å automatisere aktiviteter som krever maksimal menneskelig innsats for å redusere feil, øke produktiviteten og kostnadsreduksjoner og forbedre kundeopplevelsen.
Ulike bransjer, som helsevesen, detaljhandel, produksjon, logistikk, etc., tar i bruk automatisering for å jevne ut manuelle og repeterende aktiviteter, som igjen styrker beslutningstaking og identifisering av anomalier.
Ved å automatisere manuelle oppgaver kan IT-team fokusere på verdifullt arbeid, for eksempel innovasjon og strategiske mål, for å tilføre verdi til organisasjonen.
På grunn av teknologiske fremskritt er IT-automatisering ikke begrenset til lokale systemer. Likevel har det gått over til skybaserte tjenester, containerisering og mikrotjenester, slik at bedrifter kan allokere ressurser effektivt og skalere driften.
Denne delen vil utforske IT-automatiseringsverktøyene og -teknologiene som får gjennomslag i markedet og blir stadig mer tatt i bruk.
Nye IT-automatiseringstrender
IT-automatiseringsfeltet formes kontinuerlig av nye trender som omfatter nye teknologier, praksiser og tilnærminger. Disse trendene er drevet av fremskritt innen områder som AI, NLP (Natural Language Processing), ML, RPA, cloud computing og andre relevante områder.
I følge Statistaer det anslått at den globale automasjonsindustrien vil nå et svimlende beløp på 265 milliarder amerikanske dollar.
La oss fortsette med å se på noen av disse viktige nye IT-automatiseringstrendene.
Lav kode og ingen kode
Lavkodeplattformer hjelper IT-fagfolk, kodere og utviklere med lave kodeferdigheter til å lage tilpassede applikasjoner. Omvendt gir plattformer uten kode bedriftsbrukere uten kodekunnskap i stand til å håndtere deres spesifikke utviklingsbehov uavhengig.
Tatt i betraktning den enkle og raske utviklingen av applikasjoner gjennom plattformer med lav kode og ingen kode, forventes det globale lavkodemarkedet å nå rundt 65 milliarder USD innen 2027, i henhold til Statista.
Disse plattformene tilbyr brukere visuelle grensesnitt og ferdige komponenter. De gir enkeltpersoner mulighet til å enkelt lage arbeidsflyter, automatisere oppgaver og sømløst integrere ulike systemer uten behov for omfattende koding. Målet er å effektivisere driften og minimere innsatsen.
Organisasjoner og enkeltpersoner som mangler utviklingskompetanse, men som har som mål å holde tritt med automatisering og digital akselerasjon i moderne tid, kan utnytte plattformer som gjør dem i stand til å holde seg konkurransedyktige.
Disse plattformene har en rekke fordeler, inkludert kostnadsreduksjon, tidsbesparelser, økt produktivitet og mer. Eksempler på plattformer med lav kode og ingen kode er Microsoft Power Apps og IBM Watson Orchestrate.
AI Hyperautomatisering med NLP og ML
Hyperautomation, en ny trend innen automatisering, har fått anerkjennelse fra Gartner som en av de fremste teknologiske trendene. I motsetning til standard automatisering, kombinerer hyperautomatisering avanserte teknologier som AI, ML, RPA, NLP, etc.
Disse banebrytende teknologiene forbedrer automatiseringsprosessen for å effektivt håndtere komplekse og uventede oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens eller intervensjon.
Allsidigheten til hyperautomatisering gjelder for ulike bransjer, inkludert helsetjenester, forsyningskjedestyring, bank, finansielle tjenester (BFS) og detaljhandel, blant andre. Markedsstørrelsen forventes å nå USD 118,66 milliarder i 2030 fra USD 35,08 milliarder i 2022, pr. Grandviewresearch.
Hyperautomatiseringsprosessen forbedrer effektiviteten, produktiviteten og beslutningsevnen betydelig. Automatisering av ulike prosesser, mønstre og arbeidsflyter gir en betydelig forbedring i ytelsen.
ML forbedrer kontinuerlig ytelsen til hyperautomatisering, noe som resulterer i dens bemerkelsesverdige effektivitet i mønstergjenkjenning og trendprediksjon. I tillegg gir NLP oppgaver som involverer forståelse av skrevet tekst, forståelse av språknyanser og tilrettelegging for meningsfulle interaksjoner.
Hyperautomatiseringsløsninger gir en rekke fordeler til ulike bransjer. Ved å forenkle prosesser og automatisere oppgaver, øker disse løsningene effektivitet, presisjon og kundetilfredshet. Dessuten gir de organisasjoner mulighet til å takle forretningsutfordringer og holde seg konkurransedyktige på sine respektive felt.
Skyautomatisering
Skyautomatisering innebærer bruk av ulike metoder og verktøy for å optimalisere administrasjon, distribusjon og drift av skybaserte eiendeler og tjenester. Den er avhengig av programvare og skript som automatiserer oppgaver som tidligere ble utført manuelt av IT-administratorer.
Det primære målet med skyautomatisering er å forbedre effektiviteten, minimere menneskelige feil og raskt skalere skyressurser basert på nye krav.
Automatisering av ulike aspekter av skymiljøet omfatter et bredt spekter av oppgaver, inkludert å tildele ressurser, sette opp konfigurasjoner, administrere distribusjoner, sikre sikkerhet og samsvar, overvåke ytelse og skalere ressurser.
Markedsstørrelsen på Cloud Automation anslås å nå USD 414,85 milliarder innen 2030 fra et marked på USD 53 milliarder i 2021, basert på en rapport fra verifisert markedsforskning.
Blant oppgavene som kan automatiseres er å lage virtuelle maskiner, konfigurere lagring, installere programvare, justere sikkerhetstiltak, optimalisere ytelsen, distribuere kode og overvåke applikasjoner.
For å oppnå skyautomatisering inkluderer noen metoder klare til bruk skyadministrasjonsverktøy eller bruk av infrastruktur, for eksempel kode (IaC) og Orchestration-verktøy. Det er imidlertid viktig å vurdere organisasjonens krav og faktorer, for eksempel størrelsen på skymiljøet og ønsket automatiseringsnivå, før du implementerer noen automatiseringsløsninger.
Det er fordeler med å omfavne skyautomatisering. Det gir økt smidighet til organisasjoner ved å øke tiden til markedet for produkter eller tjenester. I tillegg fører det til kostnadsbesparelser ved å optimalisere ressursutnyttelsen. Dessuten muliggjør det skalerbarhet basert på forretningsbehov.
Mange toppleverandører tilbyr skyautomatiseringsløsninger, inkludert Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation og andre.
Moderne orkestreringsplattform
Orkestrering, i dagens moderne teknologiske verden, fungerer som et verktøy for organisasjoner som gir dem mulighet til å strømlinjeforme og overvåke komplekse arbeidsflyter. Ved å velge type orkestrering kan bedrifter forbedre effektiviteten, fleksibiliteten og skalerbarheten.
Orkestrering omfatter i hovedsak koordinering og administrasjon av datasystemer, applikasjoner og tjenester for å oppnå arbeidsflyter eller prosesser. Disse arbeidsflytene automatiserer ulike oppgaver som databehandling, applikasjonsdistribusjon, infrastrukturtilførsel, maskinlæring og automatisering av forretningsprosesser.
Organisasjoner kan utnytte forskjellige orkestreringstyper i henhold til deres krav. Eksempler på slike typer inkluderer skyorkestrering, applikasjonsorkestrering, arbeidsflytorkestrering, tjenesteorkestrering og dataorkestrering.
Orkestrering av datapipeline
Å administrere komplekse datapipelines kan være utfordrende, med en rekke oppgaver å håndtere og potensialet for feil. Heldigvis tilbyr datapipeline-orkestrering en løsning ved å automatisere disse oppgavene for å sikre pålitelighet og effektivitet.
Datapipeline-orkestrering innebærer automatisering av utførelse og overvåking av datapipelines. Det inkluderer å koordinere oppgaveavhengigheter som utfører oppgaver i ønsket rekkefølge, oppdage og løse feil, eller generere varsler og logger. Uten et orkestreringssystem på plass, blir det svært vanskelig å vedlikeholde data.
Verktøy som brukes for datapipeline-orkestrering er Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service, etc.
Totalt sett kan organisasjoner utnytte datapipeline-orkestrering som et verktøy for å forbedre åpenhet og synlighet i prosessene deres. Det muliggjør datastyring og kostnadseffektivitet gjennom hele livssyklusen til rørledningene deres.
Selvbetjent automatisering (SSA) innebærer å bruke teknologi og programvareløsninger for å gjøre det mulig for brukere å utføre oppgaver uavhengig og få tilgang til ressurser. Det eliminerer behovet for menneskelige operatører eller IT-støttepersonell, og lar brukerne strømlinjeforme driften ved å håndtere rutineoppgaver på egenhånd. Denne bemyndigelsen reduserer behovet for manuell intervensjon og fremmer effektiviteten.
Selvbetjeningsautomatisering i IT-operasjonsteam
Selvbetjent automatisering (SSA) innebærer å bruke teknologi og programvareløsninger for å gjøre det mulig for brukere å utføre oppgaver uavhengig og få tilgang til ressurser. Det eliminerer behovet for menneskelige operatører eller IT-støttepersonell, og lar brukerne strømlinjeforme driften ved å håndtere rutineoppgaver på egenhånd.
Denne bemyndigelsen reduserer behovet for manuell intervensjon og fremmer effektiviteten.
Innenfor ulike felt som IT, kundeservice, menneskelige ressurser og økonomi, brukes selvbetjent automatisering. ITSM, kundestøtte, HR og finanssektorer bruker det til å forbedre brukerinteraksjoner.
Ved å redusere direkte involvering og manuell intervensjon, kutter det kostnader, minimerer menneskelige feil og øker produktiviteten.
Ledende organisasjoner som tilbyr selvbetjent automatisering inkluderer Freshworks, Aisera, ServiceNow og HelpScout.
Innovative chatbots
Innovative chatbots er et skritt foran tradisjonelle ettersom de er mer avanserte og interaktive. Disse banebrytende chatbotene bruker AI-teknologi for å forbedre svarene sine ved å lære av brukerinnspill. De har evnen til å forstå språk og gi svar på spørsmål.
Chatbots har potensial til å fullstendig transformere kundeinteraksjoner ved å tilby døgnkontinuerlig service, adressere forespørsler og legge til rette for salg. Ettersom AI fortsetter å utvikle seg, kan vi forvente en økning i antall chatbots i fremtiden.
En rapport fra presedensforskning uttaler at den globale chatbot-markedet forventes å nå rundt 4,9 milliarder dollar innen 2032 fra 0,84 milliarder dollar i 2022.
Noen kjente eksempler på kommersielt distribuerte chatbots inkluderer Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (en plattform for chatbot-utvikling) og Amazon Lex (en chatbot utviklet av Amazon Web Services).
Ved å inkorporere AI-funksjoner forbedrer disse chatbotene funksjonaliteten deres. Tilby intelligente opplevelser mens du effektivt forstår språk og gir svar på komplekse spørsmål. Dessuten kan de tilpasses etter preferanser.
Noen få nyere eksempler på AI-drevne chatbots inkluderer LaMDA, utviklet av Google AI, ChatGPT, av OpenAI, og Metas nye AI-modell kalt Llama 2.
Datasikkerhet
Vi har sett og lest automatisering på ulike felt, men datasikkerhet står ikke bak. Automatisering innen datasikkerhet innebærer å bruke teknologi for å automatisere sikkerhetsoppgaver, som å skanne etter sårbarheter, svare på hendelser, administrere patcher, planlegge oppdateringer, klargjøre brukere, administrere konfigurasjoner og mer.
Denne typen automatisering er implementert i store virksomheter for å støtte et stort antall sikkerhetsrelaterte forekomster eller aktiviteter som finner sted på daglig basis.
Nedenfor er noen fordeler med automatisering av datasikkerhet
- Reduserer volumet av støttebilletter
- Øker hastigheten og effektiviteten av sikkerhetsoperasjoner
- Lar støtteteamet fokusere på strategisk ansvar.
- Reduserer manuelle feil
- Forenkler overholdelse av sikkerhetsforskrifter
De øverste verktøyene som brukes for å automatisere datasikkerhet består av SIEM (Security Information and Event Management), SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) og CMDB (Configuration Management Database).
Selskapene som er ledende i denne sektoren inkluderer Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM, etc.
Digital tvilling
En digital tvilling er en modell av et objekt eller system som speiler dets funksjoner via faktiske data. Det muliggjør testfri utforskning av produktforbedringer og løsninger. Data fra sensorer, enheter og sammenkoblinger er integrert for å lage digitale tvillinger, som oppdateres i sanntid for å matche gjeldende forhold og ytelse.
Digitale tvillinger har forskjellige bruksområder i sektorer som produksjon, helsevesen, transport og energi. De gir fordeler som forbedret produktivitet, tilpassede helsebehandlinger, effektive transportoperasjoner og proaktivt energivedlikehold.
Det globale digital tvilling markedsstørrelsen forventes å vokse svimlende CAGR på 42,6 % fra 2023 til 2030, og øke markedsstørrelsen til 137,67 milliarder dollar fra 11,51 milliarder dollar.
Integreringen av IoT, AI og programvareanalyse hever brukeropplevelsen for disse tvillingene.
Noen store fordeler med tvillinger omfatter overvåking av systemer eller prosesser i sanntid, analysering for å forutsi fremtidige trender eller problemer, og forståelse av komplekse systemer eller prosesser gjennom simuleringsbaserte representasjoner med fjernkontrollfunksjoner.
Noen brukstilfeller: Digitale tvillinger er ansatt i helsevesenet for å simulere pasienter og planlegge operasjoner. Digitale energitvillinger forbedrer energisystemer, og digitale tvillinger i produktet vurderer produktets ytelse. Digitale tvillinger fra fabrikken optimerer produksjonsplanene ved å identifisere flaskehalser og forbedre energiutnyttelsen.
For mer informasjon kan du besøke delen Digital tvillingteknologi.
Service Orchestration and Automation Platforms (SOAPs)
Tjenesteorkestrerings- og automatiseringsplattformer (SOAPs) automatiserer IT-prosesser i hybride miljøer. Disse plattformene gjør det mulig for ledere av Infrastructure and Operations (I&O) å implementere forretningstjenester uten problemer ved å integrere arbeidsflytorkestrering, arbeidsbelastningsautomatisering og ressursforsyning.
Kilde: bmc.com
De Gartner rapporten forutsier at rundt 80 % av organisasjoner som for tiden bruker automatisering av arbeidsbelastning, sannsynligvis vil omfavne SOAP-er innen 2025. Disse SOAPene vil muliggjøre orkestrering av arbeidsbelastninger på tvers av IT- og forretningsdomener.
SOAPs tilbyr en sentralisert administrasjonskonsoll og en orkestreringsmotor som effektivt håndterer arbeidsbelastninger, datapipelines og applikasjonsarbeidsflyter. De overgår konvensjonell arbeidsbelastningsautomatisering ettersom de omfatter datapipelines, skybasert infrastruktur og applikasjonsarkitekturer.
Noen eksempler på SOAP-bruk er: å gjøre det mulig for programvareselskaper å automatisere distribusjon av programvareutgivelser til klienter, automatisere behandling av lånesøknader for finansielle tjenestefirmaer og automatisere planlegging av pasientavtaler for helseinstitusjoner.
Følgende er noen av de beste selskapene som tilbyr SOAP-løsninger:
- Amazon Web Services (AWS) trinnfunksjoner
- BMC TrueSight Orchestration
- OpenText Operations Orchestration
- ServiceNow Now-plattformen
- VMware Aria Automation
SOAPs balanserer DevOps-verktøykjeder, og øker kundefokusert smidighet, kostnadsreduksjoner, operasjonell effektivitet og prosessstandardisering.
Samarbeidsroboter (cobots)
Samarbeidende roboter, referert til som Cobots, er med hensikt designet for å jobbe sammen med mennesker mens de prioriterer sikkerhet. I motsetning til vanlige roboter, er Cobots mindre, lettere og utstyrt med funksjoner som tar sikte på å minimere risikoen for å forårsake skade på mennesker. Disse funksjonene inkluderer kraftbegrensningsmekanismer, myke materialer og sensorer.
Kilde: abb.com
Cobots har en rekke bruksområder på tvers av bransjer som produksjon, helsevesen og logistikk. De kan påta seg oppgaver inkludert montering, sveising, maling og pakking. Ved å automatisere disse oppgavene, tidligere utført av mennesker, bidrar Cobots til økte produktivitetsnivåer, forbedrede sikkerhetstiltak, forbedrede kvalitetskontrollprosesser og kostnadsreduksjon.
Global forskningsside markeder og markeder forutsi Cobots markedsstørrelse vil øke fra 1,2 milliarder USD i 2023 til 6,8 milliarder USD i 2029, med en imponerende 34,3 % CAGR.
Ettersom kunstig intelligens (AI) utvikler seg videre i fremtiden, kan vi forutse fremveksten av avanserte Cobots. Disse neste generasjons Cobots kan ha datasynsevner. Inkluder maskinlæringsalgoritmer sammen med robotteknologi. Denne integrasjonen vil gjøre dem i stand til å utføre ulike oppgaver med økte sikkerhetstiltak og presisjon.
Følgelig vil denne transformasjonen omforme forretningslandskapet. Fusjonen av kunstig intelligens (AI) med teknologier forbedrer mulighetene til Cobots ved å integrere datasynsteknikker, maskinlæringsalgoritmer og robotteknologi.
Denne integrasjonen gir Cobots mulighet til å implementere strategier for å unngå kollisjoner samtidig som de tilegner seg ferdigheter gjennom forbedrede tilkoblingsmuligheter. Følgelig hever dette ytelsesnivåene til disse systemene betydelig.
Ledende selskaper innen samarbeidende robotutvikling, konstruksjon og løsningstilbud inkluderer Universal Robots, ABB, Fanuc og andre.
Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) har raskt fått gjennomslag innen automasjonsfeltet. Det er en ekte game-changer for bedrifter, uavhengig av størrelse, siden det forenkler oppgaveadministrasjon og automatisering. RPA opererer på forhåndsbestemte regler, noe som resulterer i økt effektivitet, økt produktivitet og reduserte kostnader totalt.
RPA bruker roboter som etterligner menneskelige handlinger for å automatisere oppgaver som prosesser, arbeidsflyter, datautvinning, innholdsoppretting, administrere kommunikasjon, støtte kunder og levere data.
I henhold til forskning, forventes RPA-markedet å vokse betydelig i det neste tiåret. Markedsstørrelsen var $2,659M i 2022 og forventes å nå rundt $66,079M innen 2032, som er omtrent 37,9% CAGR.
På grunn av sin utrolige fleksibilitet, er den bredt omfavnet i ulike sektorer som IT, finans, helsevesen, detaljhandel og produksjon. Den brukes blant annet til å automatisere arbeidsflyter og prosesser, effektivisere lånegodkjenninger, organisere avtaleplanlegging, oppfylle bestillinger og spore produksjon. Dessuten øker RPA presisjonen og sikrer overholdelse ved å redusere sjansene for menneskelige feil.
Kjente industriledere innen RPA inkluderer Microsoft Power Automate, en fantastisk skybasert RPA-plattform; IBM Robotic Process Automation; SAP Build Process Automation; Uipath Business Automation-plattform, etc.
Siste ord
Ovennevnte automasjonseksempler viser ganske enkelt de økende trendene innen IT-automatisering. IT-feltet utvikler seg kontinuerlig med nye fremvoksende teknologier, og tilnærmingen til automatisering former landskapet til ulike bransjer.
Bedrifter tar ivrig i bruk disse trendene for å optimere driften, øke produktiviteten og utmerke kundeopplevelser.
Deretter kan du sjekke ut populære Robotic Process Automation (RPA)-verktøy.