Ugrás a fő tartalomra

Automatizálások kialakítása

 Az automatizálások kialakítása is erőforrás igényes folyamat. 

Vannak esetek mikor az automatizált folyamat teljesen más úton jár mint a manuális alapfolyamat haladt.

Például az alma szüretelés gépesítése rázógéppel:












Az automatizálás nem mindig egyszerűen a manuális folyamatok felgyorsítása, hanem gyakran radikálisan más megközelítést igényel. Az emberi módszerek gyakran apró lépésekre és érzékelésre épülnek, míg az automatizált rendszerek más logikát követnek, optimalizálva a sebesség, hatékonyság vagy költségek szerint. 


Nézzünk néhány példát erre:


1. Körte, barack szedés kézzel vs. rázógépes betakarítás

  • Kézi szedés: Az emberek egyesével szedik az gyümölcsöt, óvatosan válogatva az érett gyümölcsöket, elkerülve a sérülést.
  • Gépi szedés (rázógéppel): A gépek megrázzák a fát, így az körte egyszerre lehullanak, majd egy háló vagy szalagrendszer gyűjti össze őket. Ez sokkal gyorsabb, de a sérülékenyebb gyümölcsök megsérülhetnek, és a gép nem „válogat”, így esetleg túl éretlen vagy hibás körte is bekerülnek.

Eltérés: Az automatizált módszer nem követi az emberi szedés logikáját, hanem egy teljesen más elvet alkalmaz (rázás, nem egyenkénti szedés).


2. Postai levélfeldolgozás kézzel vs. optikai szkennerrel

  • Kézi levélválogatás: A postai dolgozók a címzett város vagy irányítószám alapján manuálisan különítik el a leveleket.
  • Automata levélfeldolgozás: Az optikai karakterfelismerő (OCR) szoftverek beolvassák a borítékokat, és automatikusan továbbítják azokat a megfelelő irányba, akár teljes mértékben emberi beavatkozás nélkül.

Eltérés: A gép nem értelmezi a kézírást és a tartalmat emberként, hanem algoritmusokkal dolgozik, másféle hibák (pl. rossz irányítószám-felismerés) is előfordulhatnak.


3. Manuális könyvelés vs. AI-alapú pénzügyi automatizálás

  • Kézi könyvelés: Az emberek számlákat ellenőriznek, tranzakciókat rögzítenek, és manuálisan keresik a szabálytalanságokat.
  • AI-alapú könyvelés: Az algoritmusok automatizáltan kategorizálják a tranzakciókat, és statisztikai mintázatok alapján keresnek gyanús eseményeket.

Eltérés: A mesterséges intelligencia nem követi az emberi logikát, hanem a nagy mennyiségű adaton alapuló mintázatokat használ, így másféle hibák és felismerési eltérések léphetnek fel.


4. Kézi sebészet vs. robotsebészet

  • Hagyományos sebészeti beavatkozás: A sebész érzékszerveire és tapasztalatára hagyatkozva végzi el a műtétet.
  • Robotsebészet (pl. Da Vinci robot): A sebész egy konzolon keresztül irányítja a robotkarokat, amelyek milliméterpontos mozgásra képesek, de teljesen más technológiát használnak, mint a hagyományos kézi műtétek.

Eltérés: A robotsebészet nem „helyettesíti” a sebészt, hanem új módszert kínál a műtétek elvégzésére, ami lehet pontosabb, de másfajta kihívásokat jelenthet (pl. érzékelési hiányosságok, késleltetés).


5. Emberi döntéshozatal vs. mesterséges intelligencia alapú automatizáció

  • Emberi döntéshozatal: Egy tapasztalt vezető intuitívan és érzelmi tényezőket is figyelembe véve hoz meg egy üzleti döntést.
  • AI-alapú döntéshozatal: Az algoritmus statisztikai modelleket és adatelemzést használ a döntések meghozatalához, figyelmen kívül hagyva az érzelmi tényezőket.

Eltérés: Az AI gyorsabban elemzi az adatokat, de nem rendelkezik az emberi intuícióval, így teljesen más alapokra helyezi a döntéshozatalt.


Összegzés

Az automatizálás nem mindig egyszerű másolata a manuális folyamatoknak. Sokszor teljesen eltérő módszereket alkalmaz, amelyek lehetnek gyorsabbak, hatékonyabbak, de bizonyos esetekben veszíthetnek a rugalmasságukból vagy a minőségükből


Ezért fontos, hogy az automatizált rendszereket folyamatosan optimalizáljuk, és ha szükséges, emberi ellenőrzéssel kombináljuk.


Megjegyzések