AI ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: RPA ਤੋਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੱਕ

ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਏਕੀਕਰਣ

ਸਿਸਟਮ ਸੰਦੇਸ਼ ਕਤਾਰਾਂ ਜਾਂ ਇਵੈਂਟ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਵੈਂਟਾਂ (ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸਥਿਤੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋਸ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਵੈਂਟਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਗਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਗਾਹਕੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:

• ਪੋਲਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
• ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਢਿੱਲੀ ਜੋੜੀ
• ਨਵੇਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦਾ ਆਸਾਨ ਜੋੜ
ਲੋਡਿੰਗ ਅਧੀਨ ਕੁਦਰਤੀ ਸਕੇਲਿੰਗ

ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਏਕੀਕਰਣ

ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। API ਸਿੱਧੇ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਟਰਿਗਰਸ ਲਈ ਇਵੈਂਟਸ, ਬਲਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਬੈਚ, ਅਤੇ APIs ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰੀਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (RPA) ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁੰਜੀ ਹਰੇਕ ਏਕੀਕਰਣ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਸਹੀ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

UiPath ਦੇ ਨਾਲ AI ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

UiPath ਲਈ

ਟੂਲ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਮਾਰਕੀਟ-ਮੋਹਰੀ RPA ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ, ਜੋ ਹੁਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:

ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ:
ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਨਵੌਇਸ, ਰਸੀਦਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲAI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ:
• ਸੰਚਾਰ ਮਾਈਨਿੰਗ:AI ਜੋ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ
XTAG28 Center: XTAG288 ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
• ਆਟੋਪਾਇਲਟ:ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਟਰਫੇਸ

ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਪਾਵਰ ਆਟੋਮੇਟ AI ਬਿਲਡਰ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਟ

ਆਟੋਮੇਟ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਕੋਡ

ਆਟੋਮੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਣ:
• AI ਬਿਲਡਰ:ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਅਤੇ ਕਸਟਮ AI ਮਾਡਲਸ
• ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਮਾਈਨਿੰਗ:ਬਿਲਟ-ਇਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
• ਡੈਸਕਟੌਪ ਪ੍ਰਵਾਹ:ਆਰਪੀਏ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪੁਰਾਤਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ
m ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ IQTQ317

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿਤੇ ਵੀ RPA ਨੂੰ ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ:

• IQ ਬੋਟ:AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ
• 327X8 ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ X9TAG3X8 ਸਹਾਇਕ X9TAG3X8 ਐੱਮ. ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਬੋਟ ਇਨਸਾਈਟ:ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ
• ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖੋਜ:AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੌਕੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
TAG30mXTAG30 ਕਸਟਮਿੰਗ ਨਾਲ ਕਸਟਮਿੰਗ TAG30 Python

ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, Python ਕਸਟਮ AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ

# Document Processing
import pytesseract  # OCR
from pdf2image import convert_from_path  # PDF handling
import anthropic  # LLM for document understanding

# Workflow Orchestration
from prefect import flow, task  # Workflow engine
import celery  # Task queue for distributed processing

# Data Integration
import requests  # API calls
from sqlalchemy import create_engine  # Database access
import pandas as pd  # Data manipulation

# ML and AI
from sklearn import ensemble  # Classification and prediction
import torch  # Deep learning models

ਉਦਾਹਰਨ: AI-ਪਾਵਰਡ ਇਨਵੌਇਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

from prefect import flow, task
import anthropic

@task
def extract_invoice_data(document_path: str) -> dict:
    """Use AI to extract structured data from an invoice."""
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # Read the document (simplified - production would use OCR)
    with open(document_path, 'r') as f:
        content = f.read()
    
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Extract the following fields from this invoice 
            as JSON: vendor_name, invoice_number, date, total_amount, 
            line_items (description, quantity, unit_price, amount).
            
            Invoice content:
            {content}"""
        }]
    )
    return json.loads(response.content[0].text)

@task
def validate_against_po(invoice_data: dict) -> dict:
    """Validate extracted data against purchase order."""
    # Match to PO and validate amounts
    po = lookup_purchase_order(invoice_data['vendor_name'])
    invoice_data['po_match'] = po is not None
    invoice_data['amount_verified'] = (
        abs(invoice_data['total_amount'] - po['amount']) < 0.01
        if po else False
    )
    return invoice_data

@task
def route_for_approval(invoice_data: dict) -> str:
    """Route invoice based on validation results."""
    if invoice_data['po_match'] and invoice_data['amount_verified']:
        if invoice_data['total_amount'] < 1000:
            return auto_approve(invoice_data)
        else:
            return request_manager_approval(invoice_data)
    else:
        return flag_for_review(invoice_data)

@flow
def process_invoice(document_path: str):
    """End-to-end invoice processing workflow."""
    data = extract_invoice_data(document_path)
    validated = validate_against_po(data)
    result = route_for_approval(validated)
    return result

ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ

ਟੈਸਟਿੰਗ Strates X3TAG35X X3TAG35X ਰੇਟਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ:ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਏਕੀਕਰਣ ਟੈਸਟਿੰਗ:ਅਸਲ ਜਾਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਟੈਸਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ

ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਟੈਸਟਿੰਗ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ -ਅੰਤ-364X ਟੈਸਟਿੰਗ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ RuTAG3-363X ਖੁਸ਼ਹਾਲ ਮਾਰਗਾਂ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼

AI ਮਾਡਲ ਟੈਸਟਿੰਗ:ਹੋਲਡਆਉਟ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ML ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡ੍ਰੀਫਟ ਲਈ ਮਾਨੀਟਰ

ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਜਾਂਚ:

ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ:

ਦੇ ਮਾਲਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦਨ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਕਈ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ:

• ਥ੍ਰੂਪੁਟ:ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ/ਘੰਟਾ 383XTAG384 ਦਿਨ ਸੰਸਾਧਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਗਲਤੀ ਦਰ:ਫਾਂਸੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਜੋ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
• ਸ਼ੁੱਧਤਾ:AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ
• ਲੇਟੈਂਸੀ:
5 ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ Xd-39-39X5 ਸਮਾਂ
• ਲਾਗਤ:ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ API ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੀ ਆਈਟਮ ਦੀ ਲਾਗਤ
• SLA ਪਾਲਣਾ:ਟੀਚੇ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਸਾਧਿਤ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ
XTAG406m X406m STAG08Xs X406m ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਕਸਚੇਂਜ ਐਕਸਐਕਸਐਕਸਐਕਸਐਕਸਐਕਸਐਕਸ. ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ ਆਫ਼ ਐਕਸੀਲੈਂਸ

ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਸੈਂਟਰ ਆਫ਼ ਐਕਸੀਲੈਂਸ (CoE) ਤੋਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਾਭ ਜੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਗਵਰਨੈਂਸ:ਸਟੈਂਡਰਡ, ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਅਤੇ XTAG41 XTAG41 XTAG41 ਨਵੀਂਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ:ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
• ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਭਾਗ:ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ
• TAG425XTAG425 XTAG425 XTAG425 ਵਪਾਰਕ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ
• TAG424 ਵਪਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ
• ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਬੰਧਨ:ਪੂਰੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ
• ROI ਮਾਪ:ਲਗਾਤਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ

  7

  47

  4cal ਚੁਣੌਤੀਆਂ

  • ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ:ਛੇਤੀ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੈਮਾਨੇ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ਵੌਲਯੂਮ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ ਦੀ ਯੋਜਨਾ
  • ਏਕੀਕਰਣ ਜਟਿਲਤਾ:ਹਰੇਕ ਨਵਾਂ ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਣ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਬੋਝ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ​​API ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ
  • ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬਦਲੋ:ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬਣਾਓ
  • ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ:ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਮਾਨਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਨੁਅਲ

  Workstation ਕਿਵੇਂ Workstation ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

  9

  9 XTAG09 ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ਾਂ ਲਈ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੱਲ:

  • ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ:ਅਸੀਂ ਤਰਜੀਹੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਰੋਡਮੈਪ

  ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੱਲ

XTAG467 ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ RPA, AI, ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਹੀ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੱਲ
• ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ:ਸਾਡੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ
• TAG475 ਵਿਕਾਸ ਮਾਡਲ: ਅਸੀਂ
XTAG475 ਵਿਕਾਸ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫੈਸਲੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਖਾਸ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ML ਮਾਡਲ
• ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ:ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
• ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਅਸੀਂ
  ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਿਖਲਾਈ, ਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

Workstation ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਸਵੈਚਾਲਨ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ। ਆਪਣੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈinfo@workstation.co.uk'ਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।