超级自动化是机器人流程自动化、流程挖掘、智能业务流程管理等多种技术能力和软件工具的结合。 它是智能过程自动化、集成自动化等概念的进一步延伸。 超自动化实现了海量复杂业务的自动化处理，已广泛应用于财务核算、人力资源管理、系统运维等各种业务场景。 超自动化能够有效提升组织业务流程的效率和质量，其相关能力对组织数字化转型的发展起到了积极的推动作用。

加快数字化发展是我国“十四五”规划纲要提出的重点方向，明确指出云计算、大数据、人工智能等技术服务社会的发展需求。 作为前沿技术的“试验田”和企业转型的“切入点”，超级自动化相关能力正在加速融入社会经济活动。 在组织层面，追求更高的业务效率和服务水平，要求组织善于挖掘业务痛点，科学优化流程结构，高效执行任务； 在个人层面，寻求创新活动和价值提升需要个人使用新的替代工具，开辟新的实施方式，实施新的流通手段。 超级自动化是提高组织发展质量、将个人从劳动中解放出来的有效途径，是技术融合发展和业务协同共生的最佳实践。

本报告着重梳理和分析超自动化的概念范围、技术体系和应用场景。 在概念范围上，通过对各方给出的相关概念进行对比分析，明确了超自动化的定义，明确了其与传统自动化在要素、技术、应用等方面的重要区别。 在技​​术体系方面，指出了机器人流程自动化、流程挖掘、智能业务流程管理等超级自动化的关键技术，以及云数智等支撑技术对超级自动化发展的深远影响。 . 在应用场景方面，介绍了超级自动化在会计、人力资源和社会保障等通用场景和金融、政务等特殊场景的应用模式，并给出了超级自动化的实践案例楼宇自控系统应用分析论文，供多方探索和探讨。应用。 最后，本报告指出了当前超自动化发展面临的问题和挑战，提出了建议并提出了参考模型。

超级自动化进入发展快车道，技术融合不断加强，应用场景不断拓展，产业生态加速建设。 在本研究报告中，对超级自动化技术和应用研究的认识和理解有待加强。 报告中如有不足之处，欢迎各方专家和读者指正。

长期以来，数据一直是制造业的命脉。 公司使用它来提高效率、提高绩效和生产力，并减少浪费。 随着工业 4.0 和物联网 (loT) 的到来，手头的数据量呈指数级增长。 制造商正计划将大数据分析应用于两项基本任务：控制公司创建的海量数据并确保他们能够访问正确的信息以提高生产力和决策制定。

大数据分析软件通过分析从社交网络、视频、数字图像、物联网设备和企业应用程序等各种来源收集的大量结构化和非结构化数据来提供解决方案。 他们发现可以为业务提供可行见解的模式和趋势。

制造业高管了解大数据分析可以带来的好处。 更好地预测产品需求和生产 (46%)、了解多个指标的工厂绩效 (45%) 以及更快地为客户提供服务和支持 (39%) 是大数据分析软件如何提高这三者的制造绩效的例子主要领域。

然而，制造企业在采用大数据分析方面进展缓慢。 数据显示，只有不到 20% 的制造商实施了大数据分析解决方案。 三分之二的制造业高管认为他们没有最大限度地发挥大数据分析工具在运营洞察力和决策制定方面的潜在优势。

实施大数据分析解决方案有可能帮助制造企业的每个部分，主要用例包括：

资产优化

运营效率取决于生产过程中机器的可用性。 随着物联网的普及，大数据分析平台可以最大限度地减少停机时间，甚至可以通过机器内部物联网传感器的数据挖掘和数据分析自动化来实现操作自动化。 制造商可以使用结合物联网的大数据分析软件来查看机器及其中的零件的状态，以确定何时可以将机器联机或关闭以防止出现问题。 这种方法通常称为预防性维护，其中高级预测分析算法可确保您最宝贵资产的最佳生产力和正常运行时间。

产品设计

开发新产品成本高，工业新产品失败率超过50%。 大数据分析软件可以分析来自支持活动、社交渠道和网络的数据，以解锁“客户的声音”。 这有助于确定可用于新产品设计的趋势和市场变化，从而增加成功发布的机会。 此外，大数据分析平台可以分析开发过程中来自不同团队的信息，以快速识别错误或潜在问题。

产品质量

大数据分析工具捕获机器级信息以提高产量和吞吐量。 它可以看到生产了多少产品，花费了多少成本和精力。 此信息可以存储在中央数据存储中，以确保它快速反馈给质量系统以识别问题区域并根据实时（而不是历史数据）执行根本原因分析。

需求预测

传统的需求预测依赖于对历史销售数据的分析，通常使用电子表格。 相比之下，用于需求预测的现代大数据分析工具提供了跨用户业务流程的全面数据视图。 此外，可以应用高级分析来有效地识别数据中反复出现的趋势和异常，并将它们与客户情绪数据结合起来，以更清楚地了解未来的需求。

客户体验

卓越的客户体验已成为每项业务的重要组成部分。 大数据分析解决方案可从各种来源获得。 然后将这些数据放置在中央数据存储中楼宇自控系统应用分析论文，在那里可以对其进行归一化和综合，以进行深入的数据分析。 因此，大数据分析工具可以综合各种来源的数据，为每个客户提供“单一事实来源”。 在启动与客户接触点（如帐户或服务信息）的个性化通信时，可以识别客户偏好、购买趋势和参与度。

供应链优化

现代供应链不断发展并变得更加复杂。 大数据分析解决方案提供供应链可见性，即时洞察关键供应链信息，例如哪些供应商表现良好，他们生产的产品质量是否良好，以及有多少订单按时交付。