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Wie Machine Vision und KI Geschäftsprozesse revolutionieren
Machine Vision stellt einen entscheidenden Faktor dar, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und die digitale Transformation eines Unternehmens voranzutreiben.
Derzeit sehen sich Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, da Unterbrechungen von Lieferketten und geopolitische Ereignisse die Preise für notwendige Materialien, Produkte und Dienstleistungen in die Höhe treiben.
Um diesen Entwicklungen entgegenzutreten, setzen 78 Prozent der Unternehmensleiter auf fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) oder intelligente Automatisierung (IA). Denn in diesen unbeständigen Zeiten kann die Optimierung von Prozessen und Systemen mit fortschrittlicher Automatisierung Unternehmen dabei unterstützen, nicht nur im Markt zu bestehen, sondern vielmehr zu wachsen und erfolgreich zu bleiben.
Machine Vision spielt eine entscheidende Rolle, um das volle Potenzial von Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) auszuschöpfen. Im Rahmen der Automatisierung bietet sie Unternehmen zahlreiche Vorteile, die sich aus der Automatisierung von Front- und Back-Office-Prozessen ergeben, und von Unternehmensleitern nicht unterschätzt werden sollten.
Machine Vision ermöglicht die Extraktion von Informationen aus visuellen Inputs wie Bildern, Dokumenten, Computerbildschirmen und Videos und kann große Mengen an Dokumenten, Bildern und Videos schnell und effizient verarbeiten. Während Machine Vision in Prozessen oft als das Auge der Automatisierung betrachtet wird, stellen KI und maschinelles Lernen das Gehirn dar und RPA das Rückgrat, an dem diese Technologien angebracht werden, um sie für Automatisierungsprozesse zu nutzen.
Die Rolle von Machine Vision bei Geschäftschancen
Die Nutzung von Machine Vision und Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsmöglichkeiten optimal zu nutzen. Ein Beispiel hierfür ist die intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP). IDP kombiniert Machine Vision, Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Dokumente automatisch zu verarbeiten, zu kategorisieren und digitale oder handschriftliche Daten zu extrahieren. Dieser Inhalt kann dann für weitere automatisierte Verarbeitungsprozesse genutzt werden. IDP hat sich als beliebte Alternative zur manuellen Datenextraktion etabliert, insbesondere in Branchen wie der Finanzindustrie, die traditionell von Papierdokumenten und prozessgesteuerten Abläufen geprägt sind.
Durch die Minimierung menschlicher Eingriffe in bestimmten Prozessen spart IDP nicht nur Zeit, sondern reduziert auch den Papierverbrauch. Mitarbeiter müssen ihre wertvolle Zeit nicht mehr für die manuelle Digitalisierung von Papierformularen oder die manuelle Eingabe von Kundendaten oder Tabellendaten in Unternehmensdatenbanken aufwenden. Dies trägt zur Vermeidung von Fehlern bei, insbesondere bei Transaktionen unter knappen Fristen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologien kann die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Organisation der Datenverarbeitung erreicht werden, die für die Einführung von Automatisierungstechnologien erforderlich ist.
Der Nutzen von Machine Vision beschränkt sich jedoch nicht nur auf die effiziente Verarbeitung großer Dokumentenmengen, sondern auch auf die Entlastung von menschlichen Arbeitskräften. Da sich das Personal nicht mehr mit zeitaufwendigen und repetitiven Aufgaben befassen muss, werden Fehler minimiert, die Mitarbeiterzufriedenheit gesteigert und auch die Mitarbeiterbindung erhöht.
Neben der effizienten Dokumentenverarbeitung findet Machine Vision auch Anwendung in Bereichen wie der videobasierten Gesichtserkennung in Sicherheitsprozessen, kassenlosen Supermärkten und der Fernidentifikation von Geräten durch Drohnen für die Bestandsverwaltung.
Selbst in der Entwicklungsphase von Automatisierungslösungen nehmen Bildverarbeitungstechnologien, wie Machine Vision, eine entscheidende Position ein. Beispielsweise werden zur Beschreibung von Automatisierungsprozessen Aufnahmen des zu automatisierenden Ablaufs erstellt. Hierbei kommt eine Kombination aus Machine Vision und anderen Technologien zum Einsatz, um den gesamten Prozess umfassend zu erfassen. Die dabei gewonnenen Informationen dienen dann der Programmierung digitaler Mitarbeiter.
Mensch-Maschine-Synergie zur Qualitätssicherung
Aktuell herrscht in Unternehmen noch eine gewisse Skepsis bezüglich der Genauigkeit, wenn es um die Durchführung bestimmter Prozesse ausschließlich auf Basis von Automatisierungslösungen geht. Daher ist es wichtig, dass Arbeitsprozesse gewissenhaft von menschlichen Fachkräften geprüft werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. So wie bei menschlichen Arbeitsabläufen ein gewisses Maß an Aufsicht erforderlich ist, sollte diese Sorgfalt auch für digitale Mitarbeiter gelten.
„Machine Vision stellt einen entscheidenden Faktor dar, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und die digitale Transformation eines Unternehmens maßgeblich voranzutreiben.“
Birger Tenow, SS&C Blue Prism
Auf der anderen Seite finden Machine Vision und künstliche Intelligenz (KI) zunehmend Anwendung zur Qualitätsüberprüfung von Prozessen, die traditionell von menschlichen Fachkräften durchgeführt wurden. Im Gesundheitswesen beispielsweise gewinnen automatisierte Zweitmeinungen bei radiologischen Diagnosen an Bedeutung. Dies ist einerseits auf die Reduzierung von Zeit und Kosten für die Bearbeitung solcher Zweitmeinungen zurückzuführen, andererseits auf die Tatsache, dass die KI-basierte Analyse von Radiologiebildern in immer mehr Anwendungsbereichen präziser ist als die menschliche. Ein Modell, das die Zusammenarbeit von Mensch und Technologie fördert, das sogenannte Human-in-the-loop- (HITL) oder Automation-in-the-loop-Modell, adressiert dabei das Problem, sich in kritischen Bereichen ausschließlich auf entweder Technologie oder menschliche Akteure zu verlassen.
Steigerung der Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit dank Machine Vision
Machine Vision stellt einen entscheidenden Faktor dar, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und die digitale Transformation eines Unternehmens maßgeblich voranzutreiben. Sie ermöglicht die Befreiung von Mitarbeitern von repetitiven manuellen Aufgaben, wodurch diese sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren können. Sie ermöglicht es, die Effizienz, Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern und führt zu einem wettbewerbsfähigeren und profitableren Unternehmen, das auch in Zeiten des Wandels erfolgreich agiert.
Über den Autor:
Birger Tenow hat als versierter Fachmann mit über 30 Jahren Erfahrung in der IT-Branche im Laufe seiner Karriere zahlreiche Stationen durchlaufen. Seine Expertise umfasst Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, Presales, Key Account Management, Partnervertrieb, Produktmanagement und Business Management. Dabei liegt sein Fokus vor allem auf verschiedenen Softwarelösungen, darunter Entwicklung, Datenbanken, BPM, E-Business, Middleware, CX-Lösungen, Informationsmanagement, ECM und E-Services. Mit seiner Spezialisierung auf Automatisierung/RPA bringt Birger Tenow eine Fülle von Wissen und Erfahrung in das Unternehmen ein.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
