5、机器人流程自动化(RPA)机会评估全解析

机器人流程自动化(RPA)机会评估全解析

在引入机器人流程自动化(RPA)的过程中,机会评估是至关重要的一环。它能帮助我们在投入资源进行解决方案开发之前,评估RPA请求的适用性和价值,避免不必要的资源浪费。下面将详细介绍机会评估的各个方面。

一、提出解决方案/流程变更

首先要明确需要自动化的具体内容。例如,可以直接指出“自动化之前参考流程地图中的步骤3 - 7”,也可以进行描述性说明,如“自动化识别逾期超过90天的账户、发送通知,并通知账户代表已发送逾期信函”。

二、当前状态流程地图

自动化一个流程,意味着利用现有的流程步骤,将其从手动执行转变为自动执行。不过,在某些情况下,可能需要在自动化之前对流程进行优化。为了让治理委员会做出自动化决策,以及让开发人员创建解决方案,必须对流程有清晰的理解,而当前状态流程地图就是实现这一目标的主要工具之一。

在这个阶段,流程地图应保持较高的抽象程度。比如,不需要详细描述“访问屏幕X;找到‘账号’下拉框;点击下拉按钮;选择‘个人保险’;点击确定;输入客户姓氏;点击确定;输入客户名字”等具体操作,简单表述为“查找客户账号”即可。这些步骤的详细信息,可能会在项目的后续阶段,通过录制实际执行流程的视频来确定。当前需要的是对端到端流程有一个全面的高级理解。

三、可行性评估

可行性评估是机会评估的另一个重要因素。这里的“可行性”是基于我们目前所掌握的有限信息,判断所提议的流程是否适合自动化,即RPA是否是解决当前问题的合理方案。其目标是尽早识别不适合RPA的请求,避免浪费不必要的资源。

可行性评估以及RPA团队的建议,将是治理委员会决定是否批准自动化

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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