Erfolgreich im Datenzeitalter - mit neuen Maßstäben bei Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit

Künstliche Intelligenz, Advanced Analytics, Cloud Computing und neue Storage-Technologien helfen Unternehmen bei der Problemlösung, Entscheidungsfindung und Skalierung. Erfahren Sie hier, wie Sie mit moderner, effizienter IT-Infrastruktur im Zeitalter der Daten erfolgreich sein können.

Hyperautomation

So heben Sie Automatisierung auf die nächste Ebene

31.08.2022
Mit Hyperautomatisierung lassen sich beeindruckende Business-Vorteile erzielen – aber nur, wenn die zugrundeliegenden Technologien das unterstützen.
In der Fertigung ist Automatisierung das A&O. In Form von Hyperautomatisierung erobern solche regelbasierten Ablaufsteuerungen jetzt auch die Business-Welt.
In der Fertigung ist Automatisierung das A&O. In Form von Hyperautomatisierung erobern solche regelbasierten Ablaufsteuerungen jetzt auch die Business-Welt.
Foto: TierneyMJ - shutterstock.com

Hyperautomation - auch intelligente Prozessautomatisierung genannt - ist die Fortsetzung von Robotic Process Automation (RPA), bei der weitere Technologien, insbesondere KI, zum Einsatz kommen. "Unternehmen nutzen Hyperautomation, um die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die digitale Transformation zu beschleunigen sowie die betriebliche Effizienz zu verbessern", schreibt Gartner-Analystin Cathy Tornbohm in einer Research-Note. Beispiele dafür sind das Case-Management bei Versicherungen, Logistik-Prozesse im ERP-Umfeld oder Marketing- und CX-Maßnahmen.

Vor allem die Kombination von RPA und KI bietet die notwendige Leistung und Flexibilität, um auch undokumentierte Prozesse, die auf unstrukturierten Dateneingaben beruhen, zu automatisieren. Außerdem entsteht eine höhere qualitative Ebene, denn jetzt lässt sich auch die Automatisierung automatisieren, beispielsweise das dynamische Erkennen von Geschäftsprozessen oder das automatische Erstellen von Bots. Entsprechend euphorisch sind die Prognosen. Gartner geht davon aus, dass bis 2024 drei Viertel aller öffentlichen Verwaltungen mindestens drei Initiativen zur Hyperautomatisierung gestartet haben werden.

Zur Hyperautomatisierung gehören viele unterschiedliche Methoden, Tools und Technologien. Beispielsweise:

  • Process-Mining- und Task-Mining-Tools zur Identifizierung und Priorisierung von Automatisierungsmöglichkeiten.

  • Intelligente Business Process Management Suites (iBPMS)

  • Intelligente Dokumentenverarbeitung.

  • Businesslogik-Tools zur Vereinfachung der Anpassung und zur Wiederverwendung von Automatisierungen.

  • KI- und Machine-Learning-Tools, hierzu gehören Natural Language Processing (NLP), optische Zeichenerkennung, maschinelles Sehen, virtuelle Agenten und Chatbots.

  • Tools zur Reduzierung des Aufwands und der Kosten bei der Automatisierungsentwicklung.

  • RPA, No-Code/Low-Code-Tools, iPaaS für die Integrationen und vor allem eine leistungsstarke Workload-Automatisierung.

Basistechnologien sind entscheidend

Das alles erfordert eine Reihe an unterstützenden Basistechnologien, etwa eine wirksame Workload-Optimierung, wie sie von der Intel®-Tochter Granulateangeboten wird. Damit lassen sich die Antwortzeiten in einer Hybrid-Cloud-Umgebung um bis zu 40 Prozent reduzieren und gleichzeitig der Durchsatz verfünffachen. Granulate funktioniert sowohl in lokalen Umgebungen, als auch in verschiedenen Clouds, einschließlich Microsoft Azure und AWS. "Granulat bewirkt eine autonome Optimierung auf Siliziumebene, das bedeutet mehr Leistung und höhere Produktivität, ohne dass die IT-Ressourcen zusätzlich belastet werden", lautet die Funktionsbeschreibungvon Daniel Newman, Analyst bei Futurum Research.

Hinzu kommen weitere Features, die zur Performance-Steigerung bei Hyperautomationsanwendungen sinnvoll sind. Beispielsweise ein detailliertes Monitoring aller Leistungsdaten. Im Gegensatz zur Bewertung der Gesamtperformance eines Systems erlaubt die sogenannte Hardware-Telemetrieeine Analyse einzelner, dedizierter Komponenten in Fast-Echtzeit. Dafür müssen die Systemkomponenten über entsprechende Einrichtungen zur Generierung der entsprechenden Messwerte verfügen. Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorenverfügen über solche Performance Monitoring Units, die die Taktfrequenzen, die Cache-Nutzung und ähnliche Parameter überwachen und bieten so eine hardwareseitig implementierte Grundlage für die Telemetrie. Und schließlich: Vor allem was die Bild- und Objekterkennung sowie das Verarbeiten von NLP-Algorithmen angeht, hat der skalierbare Intel Xeon Prozessor der 3. Generation eine Menge zu bieten. Das hat unter anderem mit speziellen Funktionen wie Intel® Deep Learning Boost(Intel® DL Boost) zu tun, womit die KI-Daten sehr viel schneller verarbeitet werden können.

Hyperautomation im Marketing

Eine besonders interessante Anwendung stammt vom Intel-Partner New Era AI Robotic. Das Unternehmen hat für das philippinische Einkaufszentrum SM Supermalls eine KI-Roboterlösung entwickelt, die den Kundenbesuch vereinfacht und personalisiert. Der sprachinteraktiven Smart-Service-Roboter basiert auf Intel-Technologien und bietet Wegbeschreibungen, Filmvorführungszeiten und individuelles Marketing. "Unsere Besucher finden die Robotik-Lösung unterhaltsam, ansprechend und nützlich. Das macht den Besuch und den Aufenthalt in unserer Mall effizienter und angenehmer", sagt Joaquin L. San Agustin, Senior Vice President Marketing bei SM-Supermalls.

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