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로봇, 꿈꾸는 기업, 직업의 미래

Gavin Jackson은 UiPath의 수석 부사장 겸 EMEA 상무이사입니다. .

저는 제 전 상사인 Jeff Bezos의 말을 기억합니다. 그는 이렇게 말했습니다. 이 꿈꾸는 기업에는 4가지 특성이 있습니다. 1) 고객이 좋아합니다. 2) 그들은 매우 큰 크기로 자랍니다. 3) 자본수익률이 높다. 4) 수십 년 동안 견딜 수 있습니다.”

Amazon의 복합 부품을 보면 이러한 특성이 지속되고 대성공을 거두었지만 그럼에도 불구하고 한때는 '베팅'이었습니다. 따라서 Amazon 외부에서 새로운 모험을 시작하기로 결정한 것은 과감한 내기이자 결코 가볍게 여겨진 것이 아닙니다.

이 지역에서 Amazon Web Services(AWS)를 이끄는 직업의 특권으로서 저는 대기업과 정부가 디지털 시대에 기대하는 방식으로 고객과 시민에게 서비스를 제공하는 데 있어 직면하는 문제에 매우 근접했습니다.

나는 '새로운 아이들'과 그들의 반항적 사고방식에 똑같이 가깝습니다. 이러한 신규 사용자는 데이터에서 가치를 수집하려는 탐욕스러운 욕구, 낭비되는 자본에 대한 혐오, 차별화되지 않은 작업에 소비하는 시간, 고객 경험에 에너지를 쏟아붓는 강박관념과 같은 고유한 특성을 가진 타고난 디지털 특성을 가지고 있습니다. 한마디로 클라우드 우선, '자동화 우선', 고객 우선 사고방식을 갖고 있습니다.

더 큰 기업과 정부에 대한 나의 경험에 따르면 이러한 특성은 그들이 달성하고자 하는 바를 간단하게 표현한 것이며 더 큰 조직에서는 이를 "디지털 혁신"이라고 부릅니다. 고객이 디지털 혁신 전략에 대해 인용하는 일반적인 신조는 "기술과 플랫폼을 사용하여 인간의 획일적인 무거운 짐을 제거하여 고객을 위한 혁신에 집중할 수 있도록 하는 것"입니다.

여기에서 저의 이전 AWS 팀(다른 클라우드 플랫폼 사용 가능)이 지난 10년 동안 성공을 거두었습니다. 고객이 기술 인프라를 조달하고 관리하는 차별화되지 않은 무거운 작업을 제거하여 고객을 위해 더 빠르게 혁신할 수 있도록 도왔습니다. 여기서 내가 그리는 평행선은 클라우드 플랫폼이 고객이 클라우드 우선 운영 원칙을 구현하도록 지원함으로써 시간을 확보하고 혁신을 가속화하는 데 도움이 되었다는 것입니다. 그러나 DevOps 및 IT Ops뿐만 아니라 모든 작업에 대해서도 마찬가지입니다. 모든 기능에서 모든 작업의 ​​무분별한 무거운 작업을 제거할 수 있다면 어떨까요? 얼마나 더 많은 혁신과 고객 중심을 달성할 수 있습니까?

지능형 자동화의 세계로 들어가십시오.

McKinsey &Company에 따르면 "지능형 자동화 기술을 배포하는 기업은 경제 수준의 생산성 향상에 기여하더라도 상당한 성능 향상을 실현하고 해당 산업에서 주도권을 잡을 수 있습니다."

이것은 모든 작업 분야의 모든 인간 노동자에게 말합니다. 우리가 얼마나 혁신적이고 데이터 중심적이며 고객 중심적이며 생산적이며 진보적이며 행복할 수 있는지 상상해 보십시오. 가정에서 로봇 어시스턴트가 가사 관리를 관리하고, 돈을 절약하고, 돈을 벌고, 세금 신고서를 제출하고, 반복 처방전을 주문하고, 의사 소통을 관리하기 위해 귀하를 대신하여 일하는 동일한 원칙을 가정에 적용한다고 상상해 보십시오. 직장과 가정 생활은 이러한 요구를 충족시키는 회사가 세상에 존재한다면 훨씬 더 보람 있을 수 있습니다.

그래서 과감한 내기를 할 때(고객 집착이라는 아마존 문화 덕분에) 고객의 말을 경청하고 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 이해함으로써 확률을 줄이는 사치를 누렸습니다. 모든 규모의 고객은 폐기물을 싫어합니다. 모든 산업 분야의 기업은 고객을 위한 혁신 과정에서 소중한 인적 및 재정적 자본이 더 많이 분산되기를 원합니다.

모든 회사와 산업의 모든 근로자는 혁신이나 차별화 프로세스에 어떤 식으로든 기여하지 않는 매일 몇 시간의 작업을 소비한다는 것을 알고 있지만 우리는 모두 그렇게 해야 한다는 것을 알고 있습니다.

모든 기업은 저항이 가장 적은 길을 찾습니다. 점점 더 소프트웨어와 데이터가 그 경로를 주도하고 있습니다. 그리고 모든 경우에 작업자와 소프트웨어 및 데이터 사이의 경로는 사용자 인터페이스(UI)입니다.

그래서 저는 UiPath에 베팅했습니다.

무제한 상승

나는 그것을 인정합니다 ... 나는 괴상한 Marvel 팬이고 내가 가장 좋아하는 캐릭터는 Tony Stark (Iron Man)입니다. 우리 모두는 명령에 따라 정보를 제공하는 데 필요한 무거운 작업을 수행할 수 있는 지능형 비서에 액세스할 수 있는 세상을 열망합니다. 우리의 행동에 대한 반응입니다. 또는 더 나은, (프로)액션. 요청하지 않아도 수행되는 작업입니다.

아이언맨이 오늘날의 기술 패러다임에서 현실적이라면 토니 스타크가 슈트를 입고 적군 상공을 날고 J.A.R.V.I.S.를 지휘하는 것을 상상할 수 있습니다. (인공 지능 컴퓨터) "나에게 악당의 수, 복합벽의 구성 및 성공적인 임무의 확률에 대한 정보를 제공합니다." 매력적으로 들립니다.

그러면 J.A.R.V.I.S.를 상상할 수 있습니다. "선생님, 저는 모든 위성 시스템을 검색하고 벽의 구성을 결정하기 위해 화합물에 대한 계획을 수집하고 있습니다. 시간이 좀 걸립니다. 쿼리를 실행하려면 최소 12개 시스템의 시스템 직원에게 요청해야 합니다. 두 사람은 휴가 중입니다. 한 시스템은 우리의 가장 오래된 엔지니어보다 오래되었고 아마도 그것을 엉망으로 만들어서는 안 됩니다. 현재 대기열에서 62번입니다. 도면을 찾았지만 기계 학습(ML) 알고리즘이 이미지를 이해하지 못합니다. 그래서, 나는 당신에게 그것에 대한 정보를 줄 수 없습니다. 성공 확률에 대해서는 다시 연락드리겠습니다.”

이 내러티브가 믿을 수 없을 정도로 들리지만 실제 시나리오에서 그리 멀지 않습니다. 간단한 비즈니스 질문을 하는 것은 간단하거나 즉각적인 비즈니스 답변을 제공하지 않습니다. 프로세스는 수동이고 시스템은 이질적이며 데이터 소스는 풍부합니다. 결과에 도달하기 위해 요소를 통합하는 차별화되지 않는 부분에서 인간의 노력은 방대하며 실제 통찰력과 비즈니스 결과를 위한 적은 시간만 남겨둡니다.

우리는 아직 '아이언맨' 준비가 되어 있지는 않지만 UiPath 로봇은 매우 똑똑하고 매일 더 똑똑해지고 있습니다. 우리 로봇은 다양한 시스템에서 다양한 형태의 콘텐츠를 추출할 수 있습니다. 그들은 상황을 이해하고 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 그들은 많은 소스에서 데이터를 추출하고 다양한 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있습니다. 그들은 프로세스 이해, 문서 이해, 대화 이해 및 시각적 이해와 같은 기술이 내장되어 있습니다. 디지털 음성 비서를 포함한 UI와 통합됩니다. 그들은 수많은 시스템 API에 연결합니다. 무인 상태에서 다운스트림 프로세스 워크플로를 자동화하거나 J.A.R.V.I.S.에서와 같이 참석할 수 있습니다. 예.

UiPath 로봇은 작업 내, 일련의 프로세스 내, 전사적 수준 및 사용자 수준에서 작동합니다. 그들은 지구상에서 가장 큰 기업에서 가장 작은 기업, 소비자 및 디지털 기반 기업에 이르기까지 작업을 확대할 수 있는 능력이 동등합니다. 정말 무한한 장점이 있습니다.

회사가 매우 큰 규모로 성장

UiPath는 협소한 고객 범주, 사용자 유형, 기술 통합까지 초월하는 플랫폼입니다. 소규모 조직과 마찬가지로 Walmart, Orange, GE와 같은 대기업과도 관련이 있습니다.

UiPath는 Uber, Google, Amazon과 같은 저항하는 디지털 네이티브뿐만 아니라 현직 디지털 트랜스포머와도 관련이 있습니다. 우리는 재무, HR, 영업, 마케팅 및 개별 작업 자동화와 같은 회사 간 프로세스 자동화와 관련이 있습니다.

자동화는 CEO의 84%, 기업의 93%가 지능형 자동화와 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 디지털 혁신의 '시작'으로 보고 있습니다.

UiPath는 수천 명의 고객을 보유하고 있으며 오늘날 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 범주에서 역사상 가장 빠르게 성장하는 개인 소프트웨어 회사가 되었습니다.

우리는 풍요의 표면을 긁었을 뿐입니다. 1980년 Bill Gates가 모든 책상과 모든 가정에 컴퓨터를 설치하겠다고 선언한 것처럼, 우리의 설립자인 Daniel Dines는 모든 근로자와 모든 인간을 위한 로봇을 갖고자 하는 사명을 가지고 있습니다. 그는 사람들의 삶을 개선하고 인간의 성취를 가속화하기 위해 매일 사람들을 위해 일하는 소프트웨어 로봇을 상상합니다.

유아이패스 로봇은 인공지능(AI)/ML을 생산하는 길이기도 합니다. AI Fabric은 고객이 ML 알고리즘 또는 AI 기본 요소를 사용하여 실제 워크플로에 적용할 수 있도록 하는 드래그 앤 드롭 기능입니다.

고객이 좋아합니다

20년 동안 기술 분야에서 일하면서 새로운 기술 범주(AWS, VMware, EMC)를 개발하는 데 도움을 주었지만 UiPath에서 목격한 조기 견인 및 고객 채택 유형은 본 적이 없습니다.

UiPath 플라이휠의 끝에 있는 우리의 정신 모델은 고객이 가치 있고 사랑하는 자동화 솔루션을 생산하는 것입니다.

우리는 비즈니스 가치에 대한 경험적 증거를 제공할 수 있고 안도, 놀람, 행복, 심지어 사랑과 같은 진정한 감정을 유발할 수 있는 솔루션을 생산하는 것을 목표로 합니다. 빨리 돈을 갚는 동시에 자원을 고갈시키거나 팀의 사기를 떨어뜨리는 문제를 해결했다는 안도감까지 주는 프로젝트를 상상해 보십시오. 매우 강력하며 거의 항상 기업 전체에서 이러한 다른 솔루션을 추가로 발견하게 됩니다.

고객이 소중히 여기고 사랑하는 솔루션을 구축하려면 마음이 맞는 파트너의 생태계가 필요합니다.

우리의 파트너는 문제를 해결하거나 고객을 위한 기회를 창출하고 자동화가 중요한 경로에 있다고 보는 회사입니다. 예를 들어 컨택 센터, 조달, HR, 영업, 마케팅 등과 같은 수평적 소프트웨어 공급자와 은행, 보험, 통신, 소매 등과 같은 수직적 산업 소프트웨어 공급자가 있습니다.

UiPath는 개방형 문화와 플랫폼을 보유하고 있으며 수백 개의 소프트웨어 회사가 UiPath 플랫폼을 기반으로 구축하고 고객을 위한 솔루션을 만들 수 있도록 합니다.

400,000명 이상의 사람들이 개방형 무료 학습 플랫폼을 사용하고 있으며, 이를 통해 고객이 자체 자동화를 구축할 수 있는 능력이 가속화되고 있습니다.

관련 읽기 :로봇에 대한 귀하의 권리:자동화의 미래가 RPA 민주화에 의존하는 이유

많은 고객이 자동화 워크플로 디자인을 개방형 무료 마켓플레이스인 UiPath Go! 비즈니스 성과로 가는 길을 가속화합니다.

고객은 우리가 지지하는 것(개방형)과 우리가 제공하는 것(가치와 사랑에 대한 솔루션)을 정말 좋아합니다.

수십 년 동안 견딜 수 있습니다.

또 다른 Bezos(ism)를 만들려면 아직 지능형 자동화, RPA 및 AI의 첫날이며, 우리가 추정하는 6조 달러의 기회입니다.

우리는 광범위한 기업 채택의 초기 단계에 있으며 범주는 여전히 완전히 정의되고 있습니다. 결국 유아이패스는 자동화 기업인가요? 확신하는. 로봇 회사인가요? 거의. AI 회사인가? 물론입니다.

시간이 지나면 모든 산업, 모든 대륙의 모든 규모의 고객이 디지털 혁신 전략을 실행하게 될 것입니다. 이러한 전략에는 클라우드 우선, 고객 우선, 자동화 우선, AI 우선과 같은 운영 원칙이 포함됩니다.

소비자는 소프트웨어 로봇 도우미가 권장하는 것을 기반으로 점점 더 많은 구매 결정을 내리고 우리를 대신하여 지능적으로 작업을 실행할 것입니다. 인간과 로봇 작업자의 증강은 새로운 표준이 될 것입니다.

최종 분석에서 어떤 베팅도 확실한 것은 아닙니다. 저는 세계 최고의 인재들로부터 고객에게 초점을 맞추고 고객을 우주의 중심으로 삼는다면 크게 잘못될 수 없다는 것을 배웠습니다.

유아이패스의 문화는 내가 익숙한 고객 중심의 문화와 매우 잘 맞는다고 생각합니다.

저는 AI 기반 자동화 우선이 클라우드 우선보다 디지털 혁신과 인간의 진보에 중추적이지만 그 이상은 아닐지라도 동전의 양면과 같다고 믿습니다.

저는 UiPath가 세대를 거듭하는 회사로, 제 아이들이 소프트웨어 로봇을 관리하고 대신 작업하도록 하는 기술을 가지고 직장에 들어갈 수 있도록 하는 회사라고 상상할 수 있습니다. 결과적으로 그들의 일과 삶의 균형이 이전 세대보다 훨씬 더 보람 있다고 상상할 수 있습니다.

주사위를 굴렸습니다. 저는 수년 동안 고객 및 파트너와 신뢰를 쌓아왔고 그들이 이 새로운 가능성에 대한 문을 열기를 바랍니다. 시간이 말해줄 것입니다.


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