前言：自動化的下一步，從「做」到「會想」
隨著數位轉型進入深水區，企業對自動化的需求已不再僅止於「減少人力、加快流程」。RPA（機械流程自動化）雖然能大幅提升重複性工作的效率，但在面對複雜、變動快、需要判斷的場景時，傳統 RPA 逐漸顯現出侷限。
這時，AI（人工智慧）的加入，讓自動化從「會做」進化到「會想」，為企業帶來全新競爭力。
RPA 的優勢與極限
RPA 最擅長的，是基於明確規則的自動化任務，例如：
- 處理結構化表單、報表
- 進行重複性高的資料搬運
- 操作固定格式的介面（如瀏覽器、API）進行資料交換
然而，一旦遇到以下情境，RPA 就容易「卡關」：
- 畫面元素位置變動或系統介面更新
- 資料來源為 PDF、Email、圖片等非結構化格式
- 流程中需要即時判斷、例外處理或情境理解
這些挑戰，往往需要人力介入，降低了自動化的整體效益與彈性。
AI 補足 RPA：讓自動化更聰明
AI 技術的導入，正好彌補了 RPA 的技術限制。以下是 AI 強化 RPA 的幾個典型方式：
| 能力 |
AI 解決方案 |
代表應用 |
| 非結構化資料處理 |
OCR、NLP 自動辨識與理解 |
發票自動入帳、郵件分類 |
| 流程異常判斷 |
機器學習模型預測與分類 |
錯誤通知、異常處理建議 |
| 動態畫面辨識 |
電腦視覺自動定位與調整操作邏輯 |
系統介面變動仍可順利執行 |
| 流程優化 |
AI 分析瓶頸與資源分配 |
動態排程、流程重組建議 |
透過 AI，RPA 不僅能「執行」，還能「理解」與「判斷」，大幅提升自動化的覆蓋率與環境適應力。
企業導入 RPA × AI 的策略價值
1. 成本效益與投資回收
- 傳統 RPA：上手快、回收期短，但面對變動時維護成本高
- AI + RPA：初期投資需考慮模型訓練與部署，但長期可大幅減少人力依賴，提升穩定性與 ROI
2. 組織彈性提升
- 新手操作人員也能快速上手、維護流程
- 管理者能專注在例外情境與策略規劃
更容易擴展至多語系、多場域、多廠據點的應用
實務應用案例
| 應用情境 |
傳統 RPA 侷限 |
AI + RPA 優化效果 |
| 系統畫面變動 |
執行失敗、需重錄流程 |
電腦視覺自動辨識新畫面，流程不中斷 |
| 報表自動摘要 |
只能填寫資料，無法分析彙整 |
NLP 自動提取重點、轉換為視覺化圖表 |
| 客訴分類 |
固定欄位分類不夠彈性 |
AI 理解內容語意，自動分類主題與情緒 |
| 工單排程 |
規則死板，缺乏彈性 |
AI 根據歷史資料預測最佳排程組合 |
| 螢幕異常處理 |
需人工判讀與回報 |
AI 分析異常畫面並提出處理建議 |
Robotiive：工業自動化的智慧進化
Robotiive 作為專為工業場域打造的流程自動化平台，採用 電腦視覺辨識技術 搭配非侵入式架構，能夠：
- 即時辨識螢幕畫面異常或元件位置變動
- 根據流程記錄產生訓練數據，自我優化模型
- 自動處理例外狀況與彈性調度多流程
- 未來更可延伸至設備健康分析、預測性維修、產線瓶頸優化等高階場景
Robotiive 將從傳統的「操作自動化工具」，升級為具備「判斷與學習能力」的智慧流程引擎。
結語：融合才是工業數位化的關鍵
RPA 解決「做得快」的問題，AI 則帶來「做得聰明」的能力。兩者的結合，能讓企業流程不只是自動，而是具備自我調整與適應的能力。
選擇像 Robotiive 這樣可持續升級 AI 的平台，將是製造業邁向數位韌性與智慧工業的關鍵一步。
