OCR und Bilderkennung sind Schlüsselfaktoren für erfolgreiche RPA-Umsetzung

Bilder sind häufiger als erwartet Teil eines Geschäftsprozesses. Für viele RPA-Produkte ist aber die Erkennung von Bildern und Texten bzw. Zeichen (OCR) eine Herausforderung. Daher sollten Unternehmen prüfen, wie gut ein RPA-Produkt diese Funktionen beherrscht. Ansonsten sind die Möglichkeiten, der Erfolg und die Skalierbarkeit ihrer RPA-Aktivitäten deutlich eingeschränkt.

 

Die meisten RPA-Produkte behandeln Bilderkennung & OCR als „Sonderfall“. XceleratorOne von Servicetrace nicht: Die patentierte Bilderkennung- und OCR-Technologie ist integriert – ohne Mehrkosten.

Die „Black-Box-Problematik“

 

Viele Business-Bereiche sind unbewusst mit dem Thema Bilderkennung konfrontiert, weil die IT-Landschaft ihres Unternehmens virtualisiert zur Verfügung gestellt wird.

 

Bei der sehr verbreiteten Desktop-Virtualisierung ist die Software nicht mehr auf jedem einzelnen Endgerät installiert: Der Desktop (inklusive der Programme) wird auf dem Endgerät nur nachgebildet – und damit lediglich als Bild dargestellt, ohne die ansonsten verfügbaren technischen Schnittstellen. Um das komplexe Thema von Bilderkennung und OCR zu umgehen, setzen jedoch die meisten RPA-Anbieter auf Schnittstellen-Informationen. Bei einer virtualisierten IT-Umgebung sind diese Informationen aber nicht verfügbar – und das RPA-Produkt stößt an seine Grenzen.

Intelligent Recognition

 

Die Fähigkeit, Bilder und Texte zu erkennen und zu verarbeiten, ist ein Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche RPA-Umsetzung. Gleichzeitig ist die Bild- und Text- bzw. Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) für die meisten RPA-Produkte eine große Herausforderung. Daher behandeln viele RPA-Anbieter Bilderkennung und OCR als „Sonderfall“ – was im Hinblick auf Zeit, Komplexität und Kosten schnell zu einer Verdopplung des Aufwands führen kann.

 

Die Automatisierungsplattform XceleratorOne (X1) von Servicetrace verfügt über eine extrem weit entwickelte und patentierte Bilderkennungs- und OCR-Technologie. Dadurch können Unternehmen alle Prozesse und auch virtualisierte Software, die als Bild auf das Endgerät übertragen wird, genauso schnell und in gleich hoher Qualität wie „normale“ Geschäftsprozesse automatisieren – ohne Mehraufwände.

Intelligente Bild- und Texterkennung wie ein Mensch

 

Die Bilderkennungs- und OCR-Technologie von Servicetrace orientiert sich am menschlichen Sehen und funktioniert ausschließlich über die Nutzeroberfläche bzw. über das Bild. So kann Servicetrace sogar mit Bildern und Texten interagieren.

 

Menschen können bekannte Muster erkennen, selbst wenn sie unscharf sind. Wenige Wiedererkennungsmerkmale reichen uns dafür aus. Ebenso funktioniert die Servicetrace Bilderkennung: Sie reduziert auf die wesentlichen Erkennungsmerkmale und blendet Unwichtiges aus. Möglich ist dies durch eine intelligente „Fuzzy Logic“. Dieser Umgang mit Unschärfen steigert die Stabilität der Automatisierung, da es zu weniger Fehlläufen und Störfällen kommt.

Die größten Herausforderungen und wie X1 diese löst

Die Herausforderungen

Servicetrace-Lösungsansatz

1: Keine Informationen von Programmschnittstellen

 

Bei virtualisierten Umgebungen fehlen die sonst von der Windows-Schnittstelle mitgelieferten Informationen für den RPA-Roboter.

Technische Informationen werden nicht benötigt.

 

Servicetrace verwendet reine Informationen aus dem Bild.

2: Zeitliche Verzögerung

 

Virtualisierung kann aufgrund von Ladezeiten zu langsameren Reaktionen führen. Das heißt, Klicks werden nicht angenommen, Tastenschläge zu spät erkannt oder Fenster verzögert angezeigt.

Spezielle Stabilitätsmechanismen zur Handhabe von zeitverzögerten Aktionen

 

• Dynamische Klickanpassung zur Stabilisierung der Klickregistrierung
• Automatische „Wait“-Funktionen in verschiedenen Elementen wie OCR, Image search etc.

3: Veränderte Grafik-Einstellungen

 

Weichen die Grafik-Einstellungen (wie BildschirmAuflösung oder Farbe) von den Einstellungen ab, mit denen der Automatisierungsablauf konfiguriert wurde, kann das zu Störfällen führen.

Dynamische Reaktion auf sich bewegende Objekte

 

Aufgrund des dynamischen Handlings und dem angewendeten Fuzzy-Logic-Prinzip werden Klicks immer richtig gesetzt, auch wenn sich das Ziel verändert bzw. bewegt.

4: Performance-optimierter Darstellungsmodus

 

Bei schwacher Server-Verbindung schaltet Citrix zur Performance-Optimierung auf einen anderen Darstellungsmodus um, was die Automatisierung stören kann.

Dynamische Reaktion auf veränderte Darstellungen

 

Die dynamische Programmierung macht Servicetrace flexibel und erlaubt, mit bis zu 50 Variationen einer Darstellung umzugehen.

5: Neustart im verlassenen Zustand

 

Bricht eine Citrix-Session ab, startet sie im verlassenen Zustand (i.d.R. der „Tod“ für einen RPA-Roboter).

Selbstheilung des RPA-Roboters

 

Durch das Varianten-Handling und diverse Konfigurationen kann sich der RPA-Roboter von Servicetrace selbst heilen und die Automatisierung kontrolliert abbrechen oder fortführen.

6: Rücksetzen der Citrix-Session

 

Nach Abbruch der Verbindung wird die Citrix-Session nach x Minuten auf den Ursprung zurückgesetzt.

Terminierung eines zweiten Roboter-Laufs in den Einstellungen

 

Servicetrace kann einen zweiten Laufversuch des Roboters nach x Minuten konfigurieren, um die unterbrochene Automatisierung erfolgreich auszuführen.

Der Servicetrace-Ansatz anhand des Bespiels Citrix

Dieses Video demonstriert, dass Xceleratorone (X1) eine extrem flexible und stabile Bildsuche hat, was die Kompatibilität mit Citrix ermöglicht.

Das konkrete Anwendungsbeispiel:

In einer Terminal-Server-Umgebung (z.B. bei Citrix) werden Daten und Anwendungen auf einem zentralen Server („Host“) verarbeitet. Die Ausgabe / Anzeige der Anwendungen erfolgt auf dezentralen Benutzerendgeräten  (Terminals / Thin Clients). Dabei zeigen die Terminals nur die grafische Nutzerschnittstelle und die Automatisierung kann nur über diese Schnittstelle funktionieren. Die Citrix-Automatisierung braucht daher eine extrem stabile Bilderkennung – was durch Xceleratorone gegeben ist.

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Case Study: Stahlkonzern reduziert mit RPA die Einkaufskosten bis zu 30 Prozent

Für die rohstoffintensive Stahlindustrie spielt ein preisgünstiger Einkauf eine besonders geschäftskritische Rolle. Diesem weltweit tätigen Stahlhersteller fehlten jedoch die Kapazitäten, um jährlich 3.500 Lieferantenverträge aktiv zu prüfen und neu auszuschreiben. Servicetrace automatisierte den kompletten Procure-to-Pay-Prozess, so dass Software-Roboter die Vertragsprüfung und die Ausschreibung übernehmen.

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