Automatisierung ist die Anwendung von Technologien, Programmen, Robotern oder Prozessen, um mit minimalem menschlichen Einsatz Ergebnisse zu erzielen.
Automatisierung wird in der modernen Welt immer allgegenwärtiger und hat unzählige Anwendungen, darunter: Unternehmensanwendungen wie Geschäftsprozessautomatisierung (BPA), AIOps und Unternehmensautomatisierung, industrielle Automatisierungsanwendungen wie die Robotik in der Automobilproduktion und Verbraucheranwendungen wie die Heimautomatisierung.
Automatisierungssoftware und -technologien werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, vom Finanzwesen bis zum Gesundheitswesen, von Versorgungsunternehmen bis zur Verteidigung und praktisch überall dazwischen. Automatisierung kann in allen Aspekten von Geschäftsfunktionen eingesetzt werden, und Unternehmen, die sie am effektivsten einsetzen, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen.
Unternehmen nutzen die Automatisierung, um die Produktivität und Rentabilität zu steigern, den Kundenservice und die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Kosten und Betriebsfehler zu reduzieren, Compliance-Standards einzuhalten, die betriebliche Effizienz zu optimieren und vieles mehr. Automatisierung ist eine wichtige Komponente der digitalen Transformation und ist von unschätzbarem Wert für die Skalierung von Unternehmen.
Dieses E-Book soll mit den Mythen um die Observability aufräumen und ihre Rolle in der digitalen Welt aufzeigen.
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Bei der Basis- oder Aufgabenautomatisierung werden einfache Routineaufgaben automatisiert. Mithilfe einer grundlegenden Automatisierung werden manuelle Aufgaben digitalisiert, rationalisiert und zentralisiert, beispielsweise die Verteilung von Onboarding-Materialien an neue Mitarbeiter, die Weiterleitung von Dokumenten zur Genehmigung oder das automatische Versenden von Rechnungen an Kunden.
Der Einsatz von Automatisierung anstelle menschlicher Arbeitskräfte zur Erledigung dieser Aufgaben hilft, Fehler zu vermeiden, das Tempo der Transaktionsarbeit zu beschleunigen und die Mitarbeiter von zeitraubenden Aufgaben zu befreien, damit sie sich auf höherwertige, sinnvollere Arbeiten konzentrieren können.
Bei der Prozessautomatisierung werden komplexere und wiederholbare mehrstufige Prozesse (die manchmal mehrere Systeme umfassen) automatisiert. Die Prozessautomatisierung trägt zu einer größeren Einheitlichkeit und Transparenz der Geschäfts- und IT-Prozesse bei.
Prozessautomatisierung kann die Unternehmensproduktivität und -effizienz steigern, neue Erkenntnisse über geschäftliche und IT-Herausforderungen liefern und durch regelbasierte Entscheidungsfindung Lösungen aufzeigen. Process Mining, Workflow-Automatisierung, Business Process Management (BPM) und Robotic Process Automation (RPA) sind Beispiele für Prozessautomatisierung.
Intelligente Automatisierung ist eine fortschrittlichere Form der Automatisierung, die Funktionen von Künstlicher Intelligenz (KI), Business Process Management und Robotic Process Automation kombiniert, um die Entscheidungsfindung unternehmensweit zu optimieren und zu skalieren.
Zum Beispiel können virtuelle Agenten, die auf Technologien wie natürlicher Sprachverarbeitung, intelligenter Suche und RPA basieren, die Kosten senken und sowohl Mitarbeitern als auch externen Kunden mehr Möglichkeiten bieten. Diese Automatisierung trägt zu einer höheren Produktivität und einer optimalen Customer Experience bei. AIOps und KI-Assistenten sind weitere Beispiele für intelligente Automatisierung in der Praxis.
Die Verwendung einer Reihe sich wiederholender Prozesse kann die Produktivität und Effizienz steigern und menschliche Fehler reduzieren. Automatisierung kann in zahlreichen Bereichen einen Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen, z. B:
Geschäftsautomatisierung bezieht sich auf Technologien zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Prozesse, um die Workflows von Geschäfts- und Informationstechnologiesystemen (IT) zu optimieren. Diese Lösungen können speziell auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden.
Content-Management-Lösungen erfassen, speichern, aktivieren, analysieren und automatisieren Geschäftsinhalte.
Dokumentenverarbeitungslösungen nutzen Technologien der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Verarbeitung von Geschäftsdokumenten zu optimieren.
Dokumentenmanagement-Lösungen erfassen, verfolgen und speichern Informationen aus digitalen Dokumenten.
Lösungen zur Workflow-Automatisierung verwenden regelbasierte Logik und Algorithmen, um Aufgaben mit begrenzter oder ganz ohne menschliche Interaktion durchzuführen.
Entscheidungsmanagement-Lösungen modellieren, verwalten und automatisieren Geschäftsentscheidungen durch maschinelles Lernen.
Lösungen für Prozesszuordnungen können die Abläufe verbessern, indem sie Engpässe identifizieren und eine unternehmensübergreifende Zusammenarbeit und Orchestrierung ermöglichen.
IT-Automatisierung ist die Erstellung und Implementierung automatisierter Systeme und Software anstelle zeitaufwändiger manueller Aktivitäten, die zuvor menschliche Eingriffe erforderten. Die Automatisierung der IT trägt dazu bei, die Bereitstellung und Konfiguration von IT-Infrastrukturen und -Anwendungen zu beschleunigen und die Prozesse in jeder Phase des betrieblichen Lebenszyklus zu verbessern.
Observability-Lösungen verbessern die Funktionen zur Überwachung der Anwendungsleistung und bieten ein besseres Verständnis der Systemleistung und des Kontextes, der für eine schnellere Lösung von Vorfällen erforderlich ist.
Cloud-Automatisierungslösungen verringern oder eliminieren die manuelle Arbeit, die mit der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung von Cloud-Umgebungen verbunden ist. Die Cloud-Automatisierung trägt zur Effizienzsteigerung in der Cloud bei und ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile des Cloud Computing voll auszuschöpfen, z. B. die Möglichkeit, bei Bedarf auf Cloud-Ressourcen zuzugreifen.
Lösungen zur Optimierung der Hybrid-Cloud-Kosten tragen dazu bei, das Rätselraten bei der Cloud-Ressourcenbeschaffung durch kontinuierliche Automatisierung zu beseitigen, die Zeit spart und die Kosten optimiert.
Lösungen für das Netzwerk-Performance-Management optimieren den IT-Betrieb mit intelligenten Erkenntnissen und tragen zu einer höheren Netzwerkausfallsicherheit und -verfügbarkeit bei.
Integration ist die Verbindung von Daten, Anwendungen, APIs und Geräten in Ihrer IT-Organisation, um effizienter, produktiver und flexibler zu sein.
API-Management-Lösungen helfen bei der Erstellung, Verwaltung, Sicherung, Vergesellschaftung und Monetarisierung von Programmierschnittstellen (APIs) für Webanwendungen.
Die Lösungen zur Anwendungsintegration verbinden Anwendungen und Daten.
Erfahren Sie, wie dieser Bekleidungshändler plant, KI und Automatisierung zu nutzen, damit Nachschubbestellungen automatisch erfolgen.
Erfahren Sie, wie dieser Anbieter von Lösungen für geschäftskritische Dateiübertragungen schnellere Lösungen und eine höhere Betriebszeit durch Echtzeit-Observability erreicht.
Lesen Sie, wie IBM HR seinen Mitarbeitern durch den Einsatz von KI-Assistenten zur Automatisierung der Datenerfassung mehr Zeit für hochwertige Aufgaben verschafft.
Erfahren Sie, wie der italienische Modekonzern seine Bestell- und Abwicklungsprozesse für ein besseres Einkaufserlebnis umgestaltet.
Erfahren Sie, wie ein führendes südkoreanisches Pharmaunternehmen einen Kernprozess für die Überwachung der Arzneimittelsicherheit automatisiert.
Die früher als digitale Mitarbeiter bezeichneten KI-Assistenten sind Software-Roboter (oder Bots), die darauf trainiert sind, mit Menschen zusammenzuarbeiten oder unabhängig bestimmte Aufgaben oder Prozesse auszuführen. KI-Assistenten nutzen Fähigkeiten und KI-Funktionen wie maschinelles Lernen, Computervision und natürliche Sprachverarbeitung.
Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) nutzt KI zur Verbesserung und Automatisierung von IT-Service und Betriebsmanagement. Durch die Integration separater, manueller IT-Betriebstools in eine zentrale, intelligente und automatisierte IT-Betriebsplattform bietet AIOps durchgängige Transparenz und Kontext. Die Betriebsteams nutzen diese Transparenz, um schneller – und sogar proaktiv – auf Ereignisse zu reagieren, die, wenn sie nicht beachtet werden, zu Verzögerungen und Ausfällen führen könnten.
Künstliche Intelligenz oder KI ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren. Maschinelles Lernen, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision sind Bereiche der künstlichen Intelligenz.
Der Chef Automation Officer (CAO) (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist eine rasch expandierende Rolle, die aufgrund der positiven Auswirkungen der Automatisierung auf Unternehmen in allen Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnt. CAO sind verantwortlich für die Umsetzung von Geschäftsprozess- und IT-Betriebsentscheidungen im gesamten Unternehmen, um zu bestimmen, welche Art von Automatisierungsplattform und -strategie für jede Geschäftsinitiative am besten geeignet ist. CAO arbeiten mit einer Vielzahl von Führungskräften in allen Geschäftsbereichen wie IT, Betrieb und Cybersicherheit zusammen.
Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der maschinelles Lernen und neuronale Netze einsetzt, um Computern und Systemen beizubringen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben abzuleiten – und Empfehlungen auszusprechen oder Maßnahmen zu ergreifen, wenn Fehler oder Probleme erkannt werden.
Grüne oder nachhaltige IT legt den Schwerpunkt auf die Schaffung und den Betrieb effizienterer, umweltfreundlicherer Rechenzentren. Unternehmen können die Automatisierung bei der Beschaffung von Ressourcen nutzen, um die Systemleistung mit der effizientesten Nutzung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen proaktiv sicherzustellen. Dies hilft Unternehmen, verschwendete Ausgaben und verschwendete Energie zu vermeiden, die typischerweise in überversorgten Umgebungen auftreten.
Hyperautomation ist ein Ansatz, bei dem mehrere Technologien und Tools zusammengeführt werden, um die Automatisierung in den umfassendsten Geschäfts- und IT-Prozessen, Umgebungen und Workflows effizient durchzuführen.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und der Informatik, der auf der Grundlage von Daten und Algorithmen den menschlichen Lernprozess imitiert und dabei seine Genauigkeit schrittweise verbessert. Bei der IT-Automatisierung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Anomalien zu erkennen, Prozesse umzuleiten, neue Prozesse auszulösen und Handlungsempfehlungen zu geben.
Natural Language Processing (NLP) kombiniert Computerlinguistik – regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache – mit statistischen und maschinellen Lernmodellen, damit Computer und digitale Geräte Text und Sprache erkennen, verstehen und generieren können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird in modernen Chatbots häufig verwendet, um Chabots dabei zu unterstützen, Benutzerfragen zu interpretieren und Antworten darauf zu automatisieren.
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