אוטומציה של תהליכים רובוטיים היא טכנולוגיית אוטומציה מבוססת תוכנה המשתמשת בבוטים דיגיטליים כדי להשלים משימות חוזרות ונשנות, מבוססות כללים, שבדרך כלל מבוצעות על ידי אנשים במחשבים. בוטים של RPA יכולים להזין ולהעביר נתונים, לעבד עסקאות, לעדכן רשומות, ליצור דוחות, לנהל קבצים ולקיים אינטראקציה עם יישומים מרובים בהתאם להוראות מוגדרות מראש.
מדריך זה מסביר אוטומציה של תהליכים רובוטיים, משמעות ה-RPA, כיצד תהליך ה-RPA פועל, הסוגים העיקריים של RPA, משימות אוטומציה מתאימות, תוכנות וכלים של RPA, יתרונות עסקיים, יישומי בריאות ותעשייה, שיטות יישום, מדדי ביצועים, שילוב בינה מלאכותית, אתגרים ומגמות עתידיות.
מהי אוטומציה של תהליכים רובוטיים?
אוטומציה של תהליכים רובוטיים, או RPA, היא טכנולוגיה המשתמשת בבוטים של תוכנה כדי להפוך משימות מחשב חוזרות, מובנות ומבוססות כללים לאוטומטיות. בוטים אלה מקיימים אינטראקציה עם יישומים באמצעות ממשקי משתמש, ממשקי API או אינטגרציות כדי לבצע פעולות כגון הזנת נתונים, העברת קבצים, בדיקת רשומות, עיבוד עסקאות ועדכון מערכות עסקיות.
בניגוד לרובוטים תעשייתיים שמזיזים פיזית חומרים או מפעילים מכונות, רובוטי RPA קיימים בתוכנה. הם יכולים לעבוד באתרי אינטרנט, גיליונות אלקטרוניים, פלטפורמות ERP, מערכות CRM, דוא"ל, מסדי נתונים, תוכנות מדור קודם וסביבות דיגיטליות אחרות. IBM מתארת RPA כרובוטיקה תוכנתית המשלבת אינטראקציות ממשק משתמש וממשקי API כדי לבצע עבודה חוזרת על עצמה ביישומים ארגוניים.
הערך של RPA נובע מהפיכת עבודה דיגיטלית צפויה לתהליך עבודה אוטומטי שחזר על עצמו. במקום לדרוש מעובד לפתוח חמש אפליקציות, להעתיק מידע, לאמת שדות ולעדכן רשומות מאות פעמים ביום, ניתן להגדיר את אותו רצף פעם אחת ולבצע אותו באופן עקבי על ידי בוטים של תוכנה.
מה המשמעות של RPA?
RPA פירושו אוטומציה של תהליכים רובוטיים, המתארת את השימוש ברובוטים תוכנה כדי לעקוב אחר הוראות מוגדרות מראש ולבצע משימות דיגיטליות חוזרות ונשנות שבעבר דרשו אינטראקציה ידנית של אדם.
המילה "רובוטי" יכולה להיות מטעה מכיוון ש-RPA בדרך כלל אינו כרוך ברובוט פיזי. פרויקט Enterprisers מסביר שהרובוט הוא תוכנה הפועלת על מחשב פיזי או וירטואלי ומשחזרת אינטראקציות בין אדם למחשב כגון העתקת נתונים, העברת קבצים, מילוי שדות וביצוע זרימות עבודה מרובות שלבים.
דרך פשוטה להבין RPA היא:
האדם מגדיר את הכללים → בוט תוכנה מבצע את הכללים → משימת עסק הושלמה אוטומטית
הבחנה זו חשובה לחברות המעריכות אוטומציה. RPA הוא החזק ביותר כאשר למשימה כבר יש היגיון ברור. אם עובדים אינם יכולים להסביר באופן עקבי כיצד מתקבלת החלטה, RPA מסורתי בדרך כלל אינו יכול להפוך את ההחלטה הזו לאוטומטית באופן אמין ללא בינה מלאכותית או בדיקה אנושית.
מה עושה RPA?
RPA מאפשר אוטומציה של פעולות דיגיטליות מובנות כגון הזנת נתונים, העברת מידע, עיבוד עסקאות, ניהול קבצים, אימות רשומות, דיווח ואינטראקציות שגרתיות בין יישומי תוכנה.
בוט יכול לפתוח קובץ מצורף לדוא"ל, לחלץ מספר חשבונית, לבדוק הזמנת רכש, להזין מידע שאושר למערכת ERP, לעדכן גיליון אלקטרוני ולשלוח הודעת אישור. זרימת העבודה יכולה לפעול לפי לוח זמנים, אירוע מערכת, תור או פעולה שיזמה עובד.
משימות נפוצות כוללות:
- הזנת נתונים וחילוץ נתונים
- ניהול קבצים ותיקיות
- עיבוד חשבוניות
- עיבוד הזמנה
- יצירת דוחות
- אימות רשומה
- עיבוד דוא"ל
- עדכוני חשבון
- העברת נתונים
- התאמות מתוזמנות
באופן דומה, SAP מתארת RPA כבוטים של תוכנה שלוחצים, מקלידים, מזיזים נתונים ומקיימים אינטראקציה עם יישומים בדרכים דומות למשתמשים אנושיים, אך עם ביצוע אוטומטי.
הגבול החשוב הוא שיקול דעת. RPA מסורתי מבצע את השלבים שלימדו אותו. הוא אינו מבין באופן טבעי מסמכים מעורפלים, מנהל משא ומתן עם לקוחות, מפרש שפה לא ודאית או מקבל החלטות אסטרטגיות. משימות אלו דורשות בינה מלאכותית, לוגיקת תוכנה אחרת או מעורבות אנושית.
למה RPA חשוב לעסקים?
RPA חשוב לעסקים משום שהוא יכול להפחית עבודה ידנית חוזרת ונשנית תוך שיפור מהירות העיבוד, העקביות, היכולת התפעולית, יכולת הביקורת ופריון העובדים.
משימות דיגיטליות שגרתיות גוזלות לעיתים קרובות זמן רב של עובדים מבלי לדרוש שיקול דעת משמעותי. כאשר משימות מתאימות עוברות אוטומציה, עובדים יכולים להתמקד יותר בתקשורת עם לקוחות, ניתוח, הנדסה, טיפול בחריגים, קבלת החלטות ושיפור תהליכים במקום להעביר מידע שוב ושוב בין מסכים.
UiPath מדגיש ביצוע מהיר יותר, עיבוד עקבי, הפחתת שגיאות הזנת נתונים, פעולה 24/7 במידת הצורך, פחות עבודות חוזרות ואוטומציה ניתנת להרחבה כיתרונות עסקיים עיקריים של RPA. כמו כן, הוא מדגיש שבוטים יכולים לחבר מערכות מבודדות ויישומים מדור קודם מבלי לדרוש בנייה מחדש של כל זרימת עבודה מהיסוד.
לכן, הטיעון העסקי החזק ביותר אינו פשוט "החלפת עבודה ידנית". חברות צריכות לקבוע האם אוטומציה מפחיתה את זמן המחזור, מסירה צווארי בקבוק, משפרת את רמות השירות, מגדילה את הקיבולת או מורידה עלויות הקשורות לשגיאות. תהליך שצורך רק כמה דקות בכל חודש לא בהכרח מצדיק פרויקט RPA גם אם הוא ניתן לאוטומציה טכנית.
במה שונה RPA מאוטומציה מסורתית?
RPA שונה מאוטומציה מסורתית מכיוון שהיא יכולה להפוך עבודה לאוטומטית דרך ממשקי יישומים קיימים, בעוד שאוטומציה מסורתית של תוכנה תלויה לעתים קרובות יותר ב-APIs, מסדי נתונים, אינטגרציות מותאמות אישית, סקריפטים או שינויים במערכות הבסיסיות.
| גורם | RPA | אוטומציה מסורתית |
| אינטראקציה עיקרית | ממשק משתמש, אפליקציות, ממשקי API | ממשקי API, מסדי נתונים, קוד מותאם אישית |
| גישת פיתוח | לעתים קרובות קוד נמוך | לעתים קרובות בהובלת מפתחים |
| תמיכה במערכות מדור קודם | חזק | תלוי אינטגרציה |
| השימוש הטוב ביותר | זרימות עבודה דיגיטליות חוזרות ונשנות | אוטומציה ברמת המערכת |
| שינויים ביישום | יכול להשפיע על בוטים של ממשק המשתמש | תלוי באינטגרציה |
| פְּרִיסָה | לעתים קרובות יחסית מהיר | יכול לדרוש הנדסה נוספת |
| צורך בממשל | גבוה בקנה מידה | גבוה בקנה מידה |
RPA הוא בעל ערך כאשר עובדים צריכים לעבוד שוב ושוב על פני יישומים שקשה לשלב ישירות. מכיוון שהבוט יכול לחקות פעולות בממשק, הוא יכול לגשר בין מערכות ישנות וחדשות יותר מבלי להחליף באופן מיידי אף אחת מהפלטפורמות. SAP מציינת במיוחד יתרון זה עבור מערכות ויישומים מדור קודם ללא גישה נוחה ל-API.
עם זאת, אוטומציה של ממשק משתמש אינה עדיפה באופן אוטומטי על ממשקי API. במקומות בהם קיימים ממשקי API אמינים, אינטגרציה ישירה של המערכת יכולה להיות חזקה יותר מאשר אינטראקציה ויזואלית עם כפתורים ושדות. ארכיטקטורת אוטומציה חזקה בוחרת את שיטת האינטגרציה היציבה ביותר עבור כל שלב במקום לכפות כל תהליך דרך ממשק RPA.
כיצד פועלת אוטומציה של תהליכים רובוטיים?
אוטומציה של תהליכים רובוטיים פועלת על ידי המרת זרימת עבודה עסקית חוזרת להוראות דיגיטליות שבוטים של תוכנה מבצעים באמצעות יישומים, ממשקים, ממשקי API, כללים, טריגרים ונתיבי חריגים. תהליך RPA טיפוסי מזהה את המשימה, מגדיר קלטים והחלטות, מגדיר את הבוט, בודק את זרימת העבודה, פורס אותו ומנטר ביצועים.
פלטפורמות RPA מודרניות מספקות סביבות פיתוח בהן צוותים יכולים להגדיר מה קורה בכל שלב בתהליך העבודה. חלק מהמשימות משתמשות באינטראקציה עם המסך, אחרות ניגשות ישירות לממשקי API, גיליונות אלקטרוניים, מסדי נתונים, מסמכים, דוא"ל או מערכות ארגוניות. IBM מתארת RPA ארגוני כשילוב של אינטראקציה עם ממשק משתמש ויכולות אינטגרציה בין יישומים נפרדים.
תהליך עבודה פשוט של RPA הוא:
זיהוי תהליך ← הגדרת כללים ← בניית בוט ← חיבור מערכות ← בדיקה ← פריסה ← ניטור ← שיפור
שלב 1: זיהוי תהליך מבוסס כללים
השלב הראשון ב-RPA הוא זיהוי תהליך שהוא חוזר על עצמו, צפוי, בעל נפח עבודה גבוה מספיק, ומוסדר על ידי כללים הניתנים לתיאור ברור.
המועמדים החזקים ביותר כוללים בדרך כלל את אותן פעולות המבוצעות שוב ושוב עם קלטים ופלט ידועים. דוגמאות לכך כוללות העברת נתוני הזמנה, התאמת רשומות, הורדת דוחות, עדכון פרטי לקוחות, עיבוד חשבוניות סטנדרטיות או בדיקת ערכים מול ספים מוגדרים מראש.
פרויקט Enterprisers מזהה ארבעה מאפיינים שימושיים להערכת התאמת RPA: זרימת העבודה צריכה להיות מבוססת כללים, לחזור על עצמה באופן קבוע או להיות מופעלת באופן צפוי, להיות בעלת קלטים ופלט מוגדרים, ולהתרחש בנפח מספיק.
לשלב הבחירה הזה יש השלכות כלכליות משמעותיות. אוטומציה של תהליך יציב עם 20,000 עסקאות חודשיות עשויה לייצר ערך משמעותי. אוטומציה של זרימת עבודה המשתנה ללא הרף עם חריגים רבים ובלתי צפויים עשויה ליצור יותר עלויות תחזוקה מאשר חיסכון בעבודה.
שלב 2: לכידת קלט וכללי עסקיים
השלב השני ב-RPA הוא הגדרת התשומות, כללי ההחלטה, התפוקות הצפויות, החריגים, האישורים ואינטראקציות המערכת הקובעות את אופן פעולת זרימת העבודה.
מפת תהליכים שימושית מופיעה להלן:
טריגר ← קלט ← אימות ← החלטה ← פעולה ← פלט ← חריג
עבור תהליך עבודה של חשבוניות, ייתכן שהבוט יזדקק לפרטי ספק, נתוני הזמנת רכש, ערכי חשבונית, פרטי מס, סטטוס אישור וגישה למערכת ה-ERP. לאחר מכן, הכללים קובעים אילו עסקאות ניתן לפרסם באופן אוטומטי ואילו יש לנתב לעובד.
שלב זה צריך ללכוד תנאי הפעלה אמיתיים ולא רק את התהליך האידיאלי. אם 20% מהחשבוניות מגיעות ללא אסמכתא להזמנת רכש, יש לעצב חריג זה באוטומציה. אחרת, הבוט עלול לעבוד בצורה מושלמת במהלך הדגמות אך להיכשל שוב ושוב בייצור.
שלב 3: הגדרת בוט ה-RPA
שלב ה-RPA השלישי הוא הגדרת הבוט עם לוגיקת זרימת העבודה, אינטראקציות האפליקציה, הכללים, התנאים, הלולאות, טרנספורמציות הנתונים וטיפול בחריגים הנדרשים להשלמת המשימה.
כלי אוטומציה רובוטיים רבים מספקים בוני תהליכים חזותיים או בוני קוד נמוך המאפשרים לסדר פעולות בזרימות עבודה. SAP מתאר גם רישום זרימות עבודה, שבו ניתן ללכוד פעולות משתמש ולהפוך אותן לרצפי אוטומציה חוזרים.
עם זאת, רישום פשוט הוא רק נקודת ההתחלה לאוטומציה ארגונית אמינה. בוטים של ייצור דורשים בדרך כלל כללי אימות, רכיבים לשימוש חוזר, טיפול מאובטח באישורים, רישום, התנהגות שחזור, טיפול בשגיאות ופריסה מבוקרת.
אוטומציה לא מובנית יכולה להיות קשה לתחזוקה גם אם הגרסה הראשונה עובדת. סטנדרטים של פיתוח חשובים מכיוון שבוט עשוי להישאר בתהליכי ייצור במשך שנים, בעוד שהיישומים, כללי העסק, המשתמשים והתשתית סביבו ממשיכים להשתנות.
שלב 4: חיבור יישומים ומערכות
שלב ה-RPA הרביעי הוא חיבור הבוט לכל אפליקציה, מקור נתונים וסביבה דיגיטלית הנדרשים להשלמת התהליך.
חיבורים עשויים לכלול:
- מערכות ERP
- פלטפורמות CRM
- יישומי אינטרנט
- תוכנת שולחן עבודה
- כתובת אימייל
- Spreadsheets
- מאגרי מידע
- ממשקי API
- מערכות ניהול מסמכים
- פורטלים פנימיים
- שולחנות עבודה וירטואליים
אחת הסיבות לכך ש-RPA הפך פופולרי היא שלעתים קרובות חברות מפעילות יישומים רבים שמעולם לא תוכננו לתקשר זה עם זה. יבמ מציינת ש-RPA יכול לשלב אינטראקציות של ממשקי API ו-UI כדי לבצע משימות במערכות ארגוניות שאינן קשורות.
יישום בוגר משתמש בשיטת החיבור המתאימה ביותר לכל מערכת. אוטומציה של ממשק משתמש עשויה להתאים לאפליקציה ישנה ללא API, בעוד שתקשורת API ישירה עשויה להיות עדיפה עבור פלטפורמת ענן מודרנית.
שלב 5: ביצוע משימות אוטומטיות
שלב ה-RPA החמישי הוא מתן אפשרות לבוט לבצע את זרימת העבודה שתצורתה נקבעה לאחר שעובד, לוח זמנים, עסקה נכנסת, אירוע מערכת או טריגר אחר מתחיל את התהליך.
לדוגמה, בוט חשבוניות עשוי:
- זיהוי חשבונית חדשה.
- חילוץ פרטי חשבונית.
- אימות נתוני הספק.
- בדוק את הזמנת הרכש התואמת.
- השווה כמויות וערכים.
- הזן מידע שאושר למערכת ה-ERP.
- ניתוב אי התאמות לעובד.
- רשום את העסקה שהושלמה.
הבוט לא צריך לחקות בדיוק כל פעולה אנושית. אוטומציה מעוצבת היטב עשויה להסיר שלבים מיותרים, להשתמש בממשקי API במידת האפשר, לעבד נתונים בקבוצות ולהפריד באופן אוטומטי עסקאות שגרתיות מחריגות.
לכן, המטרה אינה לשחזר זרימת עבודה ידנית לא יעילה מהר יותר. הגישה הטובה יותר היא לפשט את התהליך תחילה ולאחר מכן להפוך את הגרסה שיוצרת את הערך העסקי הגדול ביותר לאוטומטית.
שלב 6: ניטור תוצאות וחריגים
שלב ה-RPA האחרון הוא ניטור ביצועי אוטומציה, זיהוי עסקאות כושלות וחריגות, עדכון בוטים כאשר המערכות משתנות ושיפור מתמיד של זרימת העבודה. בסביבות ייצור, RPA יכול גם לתמוך בפעולות עיבוד שבבי CNC על ידי איסוף נתוני ייצור, עדכון רשומות ERP או MES, מעקב אחר סטטוס העבודה וניתוב חריגים של עיבוד שבבי או בדיקה לצוות המתאים.
נתוני ניטור שימושיים כוללים נפח עסקאות, שיעור השלמה, שיעור חריגים, זמן עיבוד ממוצע, זמינות בוטים, התערבויות ידניות, אורך תור ועלות לעסקה. עבור זרימות עבודה של עיבוד שבבי CNC, חברות יכולות גם לנטר את מצב המכונה, כמויות הייצור, תוצאות הבדיקה, התראות הקשורות לכלי עבודה, השלמת עבודות ושינויים בלוח הזמנים כאשר מידע זה זמין דרך מערכות מחוברות.
יש להתייחס ל-RPA בייצור כאל מערכת תפעולית ולא כפרויקט אוטומציה חד פעמי. אם משימת עיבוד שבבי CNC נכשלת בבדיקה, מכונה מדווחת על זמן השבתה, או שנתוני ייצור חורגים מתנאים מוגדרים מראש, בוט RPA יכול להפעיל התראות, לעדכן רשומות ייצור, ליצור משימות מעקב או לנתב את הבעיה לצוותי הנדסה ואיכות. RPA תומך בזרימת העבודה של המידע סביב עיבוד שבבי במקום להחליף את בקר ה-CNC או את תוכנית העיבוד השבבי עצמה.
משמעות הדבר היא שלכל אוטומציה חשובה צריכה להיות בעלים, תיעוד, כללי התראה, נהלי ניהול שינויים, מקרי בדיקה ותגובה מוגדרת כאשר הבוט אינו יכול להשלים עסקה. עבור יצרנים המשתמשים בעיבוד שבבי CNC, חיבור RPA עם ERP, MES, מערכות איכות ונתוני ניטור מכונות יכול לשפר את נראות הייצור תוך שמירה על החלטות עיבוד שבבי, בקרת נתיב כלים ושיפוטי איכות קריטיים תחת פיקוח הנדסי מתאים.
מהם הסוגים העיקריים של RPA?
הסוגים העיקריים של RPA הם RPA עם נוכחות, RPA ללא מעקב ו-RPA היברידי. RPA חכם מרחיב מודלים אלה על ידי שילוב של בוטים מבוססי כללים עם טכנולוגיות בינה מלאכותית שיכולות לעבד מסמכים, שפה, תמונות, תחזיות ומידע אחר ש-RPA בסיסי אינו יכול לפרש ביעילות.
ההבדל בין אוטומציה עם נוכחות לאוטומציה ללא נוכחות נוגע בעיקר לאופן שבו בני אדם מקיימים אינטראקציה עם התהליך. Automation Anywhere מגדיר שלוש קטגוריות רחבות - אוטומציה עם נוכחות, אוטומציה ללא נוכחות והיברידית - בעוד ש-SAP מדגישה אוטומציה עם נוכחות ואוטומציה ללא נוכחות כשני מודלי התפעול העיקריים.
| סוג RPA | מעורבות אנושית | יישום טיפוסי |
| למד | תָכוּף | שירות לקוחות, סיוע שולחני |
| ללא השגחה | נמוך | עיבוד אצווה של המשרד האחורי |
| היברידי | מעורב | תהליכים עם חריגים |
| RPA חכם | מִשְׁתַנֶה | מסמכים וזרימות עבודה בסיוע בינה מלאכותית |
השתתף ב-RPA
RPA נוכחי פועל לצד עובד ובדרך כלל מופעל כאשר אותו עובד זקוק לתמיכה באוטומציה במהלך תהליך עסקי פעיל.
נציג שירות לקוחות עשוי להפעיל בוט בזמן שיחה עם לקוח. הבוט יכול לאחזר רשומות ממספר מערכות, למלא שדות משותפים, לאמת מידע ולהכין את הפעולה הבאה, בעוד שהעובד נשאר אחראי על התקשורת, האישורים והשיפוט.
אוטומציה בכל מקום מתארת אוטומציה עם נוכחות כ-RPA ביוזמת אדם המשמש לסיוע בתהליכים אינטראקטיביים כגון שירות לקוחות ומרכזי תמיכה של IT.
היתרון העיקרי הוא שניתן להפוך עבודה חוזרת ונשנית על המסכים לאוטומטית מבלי להוציא את האדם ממצבים הדורשים הקשר. RPA ממומש יעיל במיוחד כאשר עובדים משקיעים זמן רב בחיפוש, העתקה או הזנת מידע במהלך זרימות עבודה מול לקוחות.
המגבלה שלו היא שהוא לא מבטל את הצורך בנוכחות העובד. אם התהליך יכול להתנהל באופן עצמאי ואינו דורש החלטות אנושיות בזמן אמת, אוטומציה ללא השגחה עשויה לספק קיבולת תפעולית גדולה יותר.
RPA ללא השגחה
RPA ללא השגחה פועל באופן עצמאי בהתאם ללוחות זמנים מוגדרים מראש, טריגרים, תורים או אירועי מערכת מבלי לדרוש מאדם להתחיל כל עסקה.
יישומים אופייניים כוללים התאמת חשבונות בן לילה, הכנת דוחות, העברות נתונים מתוזמנות, עדכוני חשבונות, עיבוד עסקאות, הזנת חשבוניות, סנכרון מלאי וניהול משרדי.
SAP מסבירה שבוטים ללא התערבות פועלים באופן עצמאי וניתנים להפעלה על ידי לוחות זמנים או תנאים מוגדרים מראש. Automation Anywhere באופן דומה מציב RPA ללא התערבות עבור פעילויות משרדיות כגון הזנת נתונים, תפעול IT ושילוב יישומים.
מודל זה יכול לתמוך בשעות פעילות מורחבות מכיוון שעובדים דיגיטליים אינם מוגבלים ללוח זמנים רגיל של המשרד. עם זאת, פעולה ללא השגחה הופכת את הטיפול בחריגים וניטורם לחשובים יותר. בוט שנכשל בשעה 2:00 לפנות בוקר זקוק לתהליך התראה והתאוששות.
RPA היברידי
RPA היברידי משלב אוטומציה עם נוכחות ואוטומציה ללא נוכחות, כך שבוטים ועובדים יכולים להשתתף בשלבים שונים של אותה זרימת עבודה.
לדוגמה, בוט ללא השגחה עשוי לעבד באופן אוטומטי 900 עסקאות סטנדרטיות. 100 עסקאות נוספות עשויות להכיל מידע חסר, ערכים סותרים או חריגים ממדיניות ולכן ינותבו לעובדים. לאחר השלמת החלטות אלו, הבוט יכול לחדש את השלבים האוטומטיים הנותרים.
Automation Anywhere מתאר RPA היברידי כשילוב שבו עובדים ואוטומציות משתפים פעולה כדי להשלים תהליכים שלא ניתן לטפל בהם במלואם באמצעות גישה אחת.
מודלים היברידיים לרוב מציאותיים יותר מניסיון אוטומציה של 100%. המטרה הכלכלית אינה בהכרח לבטל כל מגע אנושי. ייתכן שיהיה כדאי יותר להפוך 80-90% מהעבודה השגרתית לאוטומטית תוך שמירה על עובדים מנוסים ממוקדים באחוז הקטן של עסקאות הדורשות שיקול דעת.
RPA חכם
RPA חכם משלב ביצוע RPA דטרמיניסטי עם טכנולוגיות בינה מלאכותית המסייעות לפרש מידע, לסווג קלטים, לזהות דפוסים או לתמוך בהחלטות.
טכנולוגיות אפשריות כוללות:
- למידת מכונה
- עיבוד שפה טבעית
- ראיית מחשב
- עיבוד מסמכים חכם
- AI Generative
- מודלים חזויים
יבמ מתארת אוטומציה חכמה כהרחבה של RPA המשלבת תחומי בינה מלאכותית כמו למידת מכונה, NLP וראייה ממוחשבת.
לדוגמה, ייתכן ש-RPA בוט מסורתי יוכל לקרוא נתונים רק משדות חשבונית קבועים. עיבוד מסמכים חכם יכול לזהות תחילה את שם הספק, הערך, התאריך ומספר החשבונית על פני פריסות מסמכים רבות, ולאחר מכן RPA יכול להזין ערכים אלה למערכת ה-ERP.
ההבדל החשוב הוא ששכבת הבינה המלאכותית מפרשת מידע לא ודאי בעוד ששכבת ה-RPA מבצעת פעולות מבוקרות. שילובן מרחיב את מספר התהליכים שניתן להפוך לאוטומטיים מבלי לבטל את הצורך באימות ובפיקוח.
אילו תהליכים מתאימים ביותר ל-RPA?
התהליכים המתאימים ביותר ל-RPA הם תהליכים חוזרים, בעלי נפח גבוה, מבוססי כללים, יציבים, נגישים דיגיטלית, ומבוססים על קלטים ופלט מוגדרים בבירור. RPA פחות מתאים לתהליכים הנשלטים על ידי שיפוט סובייקטיבי, נהלים המשתנים ללא הרף, חריגים בלתי צפויים ביותר, או נתוני מקור בעלי מבנה גרוע.
בחירת תהליך משפיעה מאוד על החזר ההשקעה (ROI) של אוטומציה. בוט מרשים מבחינה טכנית עדיין יכול להיות השקעה גרועה אם זרימת העבודה הבסיסית היא בעלת נפח נמוך, שינויים תכופים או שיקול דעת אנושי משמעותי.
| מאפיין תהליך | התאמת RPA |
| נפח עסקאות גבוה | גָבוֹהַ |
| כללי עסק ברורים | גָבוֹהַ |
| קלט ופלט מוגדרים | גָבוֹהַ |
| יישומים יציבים | גָבוֹהַ |
| מאמץ ידני חוזר ונשנה | גָבוֹהַ |
| החלטות סובייקטיביות תכופות | נמוך |
| שינויים מתמידים בתהליכים | נמוך |
| נתונים לא סדירים במיוחד | נמוך יותר ללא בינה מלאכותית |
משימות חוזרות ונשנות ובנפח גבוה
משימות חוזרות ובעלות נפח גבוה הן מועמדות חזקות ל-RPA מכיוון שכל עסקה אוטומטית תורמת לחיסכון נוסף בזמן ובעלויות.
משימה שלוקחת שלוש דקות עשויה להיראות חסרת משמעות. עם זאת, אם עובדים מבצעים אותה 20,000 פעמים בחודש, היא מייצגת בערך 1,000 שעות של פעילות ידנית לפני התחשבות בשגיאות, עיכובים ותקורות ניהול.
פרויקט Enterprisers מזהה עיבוד נתונים חוזר בנפח גבוה כאחד האינדיקטורים הברורים ביותר למועמד RPA טוב.
לכן, חברות צריכות למדוד תדירות במקום לשפוט את פוטנציאל האוטומציה רק לפי מורכבותן של עסקאות בודדות. משימות פשוטות לעיתים קרובות מייצרות החזר השקעה משמעותי דווקא משום שהן מתרחשות בתדירות כה גבוהה.
תהליכים מבוססי-כללים וניתנים לחיזוי
תהליכים מבוססי-כללים וצפויים מתאימים ל-RPA מכיוון שבוטים זקוקים להוראות ברורות לקביעת הפעולה שיש לבצע תחת כל תנאי.
לדוגמה:
אם ערך החשבונית = ערך הזמנת הרכש → המשך
אם ערך חשבונית ≠ ערך הזמנת רכש → מסלול לסקירה
קל לתרגם את ההיגיון הזה לאוטומציה מכיוון שהפעולה הנדרשת היא דטרמיניסטית. הבוט אינו צריך להבין מדוע התרחשה הפער.
תהליכים הכוללים משא ומתן, הערכה סובייקטיבית, החלטות אסטרטגיות או הקשר דו משמעי שונים. RPA מסורתי אינו יכול לשחזר באופן מהימן שיפוט שהעובדים עצמם אינם יכולים להגדיר ככללים עקביים.
נתונים דיגיטליים מובנים
נתונים דיגיטליים מובנים מתאימים היטב ל-RPA מכיוון שבוטים יכולים לקרוא באופן אמין שדות, טבלאות, טפסים, רשומות, גיליונות אלקטרוניים ומידע סטנדרטי ממסד נתונים.
לדוגמה, חשבוניות המגיעות בפורמט אלקטרוני עקבי אחד קלות יותר לאוטומציה מאשר תמונות של חשבוניות בכתב יד עם פריסה לא עקבית.
קלטים לא מובנים לא בהכרח הופכים אוטומציה לבלתי אפשרית. הם פשוט משנים את מחסנית הטכנולוגיות. בינה מלאכותית של מסמכים, OCR, NLP, ראייה ממוחשבת או בינה מלאכותית גנרית עשויות להמיר תחילה את המידע לנתונים מובנים לפני שבוט RPA ימשיך בתהליך.
הבחנה זו מסייעת למנוע מחברות לצפות שתוכנת RPA בסיסית תפתור בעיות של פרשנות נתונים שלא נועדה לטפל בהן.
תהליכים ביישומים מרובים
תהליכים הדורשים מעובדים לעבור שוב ושוב בין יישומים הם מועמדים חזקים במיוחד ל-RPA.
עובד רכש עשוי לקבל מידע בדוא"ל, לאמת ספק בפורטל אינטרנט, להזין הזמנת רכש לתוכנת ERP, לעדכן גיליון אלקטרוני וליצור מסמך במערכת אחרת. כל אחד מהשלבים הללו אינו קשה בפני עצמו, אך חזרה על הרצף מאות פעמים עלולה לגזול עבודה משמעותית.
UiPath ו-IBM שתיהן מדגישות את יכולתה של RPA לגשר בין מערכות באמצעות אינטראקציה של ממשק משתמש, ממשקי API ואינטגרציות, כולל סביבות בהן יישומים מבודדים או שמעורבות מערכות מדור קודם.
זה הופך את RPA ליקר ערך במיוחד כשכבת אינטגרציה מעשית במקרים בהם בנייה מחדש של ארכיטקטורת ה-IT המלאה תהיה איטית מדי או יקרה מדי.
משימות עם שיעורי שגיאות ידניים גבוהים
משימות עם שיעורי שגיאות ידניים גבוהים יכולות להפיק תועלת מ-RPA כאשר שגיאות אלו נובעות מהעתקה, הקלדה, בדיקה, חישוב או העברת נתונים חוזרים ונשנים.
בוט שאומת כראוי מבצע את השלבים המתוכנתים באופן עקבי ואינו מתעייף או מדלג על שדות בגלל עומס עבודה. זה יכול לשפר את עקביות הנתונים ולהפחית עבודות חוזרות במורד הזרם.
עם זאת, RPA יכול גם להפוך טעויות לאוטומטיות ביעילות רבה. אם הכלל שגוי, הבוט עלול לחזור על אותה פעולה שגויה אלפי פעמים.
לכן, הבדיקות חייבות לכלול מקרים רגילים, מקרי קצה, קלט לא חוקי, נתונים חסרים, כשלי מערכת ותגובות אפליקציות בלתי צפויות לפני פריסת הייצור.
מהם מקרי שימוש נפוצים ב-RPA?
מקרי שימוש נפוצים ב-RPA כוללים כספים וחשבונאות, משאבי אנוש, תפעול, שירות לקוחות, הזנת נתונים, העברת נתונים, עיבוד חשבוניות, דיווח, רכש, ניהול IT וזרימות עבודה אחרות המעבירות מידע שוב ושוב בין מערכות דיגיטליות.
SAP ו-UiPath מזהים שניהם פיננסים, משאבי אנוש, שירות לקוחות, IT, רכש, שירותי בריאות, ייצור ופונקציות אחרות כסביבות RPA נפוצות.
מימון וחשבונאות
מערכות פיננסיות וחשבונאות משתמשות ב-RPA לעיבוד חשבוניות, חשבונות לתשלום, התאמה, דיווח מתוזמן, אימות עסקאות, תמיכה בסגירה פיננסית והעברת מידע בין מערכות פיננסיות.
SAP מתאר בוטים ללא השגחה המחלצים מידע על חשבוניות, מזינים אותו למערכות ERP, מתאימים דפי בנק ויוצרים דוחות כספיים מתוזמנים.
תהליך חשבונות זכאים מתוכנן היטב עשוי לטפל באופן אוטומטי בחשבוניות התואמות הזמנות רכש וספקים שאושרו, תוך ניתוב אי התאמה לבדיקה ידנית.
זה מפחית הזנה חוזרת ונשנית מבלי להסיר את הבקרות הפיננסיות. ספי אישור, הפרדת תפקידים, נהלי חריגים, יומני ביקורת והרשאות גישה צריכים להישאר חלק מהתהליך.
משאבי אנוש
משאבי אנוש משתמשים ב-RPA כדי להפוך את קליטת העובדים, הכנת מסמכים, עדכוני רשומות, ניהול שכר, עיבוד הטבות והגדרת חשבונות לאוטומטיים.
SAP מציגה הפקת מכתבי הצעות מחיר, קליטה ותחזוקת רישומי עובדים כדוגמאות לאוטומציה ממוקדת במשאבי אנוש.
בוט קליטה עשוי ליצור חשבונות מערכת, למלא מידע על עובדים, לשלוח תיעוד סטנדרטי, לתזמן הדרכות נדרשות ולהודיע למחלקות לאחר אישור עובד חדש.
אין להתייחס להחלטות אנושיות - כגון בחירת מועמדים, הערכת ביצועים, פתרון סכסוכים או קביעת שכר - כאל אוטומציה שגרתית מבוססת כללים רק משום שניתן להפוך שלבים אדמיניסטרטיביים קשורים לאוטומטיים.
תפעול
צוותי תפעול משתמשים ב-RPA לעדכוני מלאי, הזמנות רכש, דיווחי ייצור, ניהול שרשרת אספקה, סנכרון נתונים, ניהול הזמנות ותקשורת שוטפת בין מערכות תפעוליות.
בייצור, RPA פועל בדרך כלל בשכבת התוכנה והמידע. הוא יכול לחבר בין ERP, MES, QMS, מערכות מלאי, גיליונות אלקטרוניים, פורטלים של ספקים ויישומי דיווח.
Automation Anywhere מפרטת ניהול מלאי, עיבוד הזמנות רכש ומשלוחים ופעילויות נתוני איכות בין מקרי שימוש ב-RPA בייצור.
לכן, אין לבלבל בין RPA לבין אוטומציה פיזית של מפעלים. רובוטים תעשייתיים מתפעלים רכיבים וכלים, בעוד שרובוטי RPA מתפעלים מידע ותהליכי תוכנה.
שירות לקוחות
שירות לקוחות משתמש ב-RPA כדי לאחזר פרטי חשבון, לעדכן רשומות, לנתב כרטיסים, ליצור מקרים, למלא טפסים ולאוטומטי משימות דיגיטליות נפוצות במהלך אינטראקציות עם לקוחות.
RPA נוכח שימושי במיוחד משום שנציג יכול להמשיך לדבר עם לקוח בזמן שהבוט אוסף מידע ממספר מערכות.
UiPath מפרטת ניתוב כרטיסים, עדכוני נתונים ואוטומציה של תגובות בין יישומי שירות לקוחות נפוצים.
הערך העסקי נובע מהפחתת הניווט במסך וזמן ההמתנה במקום אוטומציה של כל שיחה עם הלקוח. תלונות מורכבות, משא ומתן, אמפתיה והחלטות יוצאות דופן עדיין דורשות מעורבות אנושית מתאימה.
הזנת נתונים והעברת נתונים
RPA מאפשר אוטומציה של הזנת נתונים והעברה על ידי העברת מידע בין מערכות בהתאם למיפויים מוגדרים מראש, כללי אימות ולוגיקת זרימת עבודה.
זה שימושי כאשר חברות עוברות ממערכות מדור קודם, ממזגות יחידות עסקיות, מנקות רשומות CRM, מסנכרנות מסדי נתונים או צריכות באופן זמני לגשר על מערכות לפני שאינטגרציה קבועה זמינה.
איכות הנתונים היא המגבלה העיקרית. אוטומציה יכולה להעביר מיליוני רשומות מהר יותר, אך היא לא יכולה להפוך אוטומטית נתונים שגויים או כפולים לאמינים.
תהליך עבודה חזק של הגירה כולל אימות, ביטול כפילויות, התאמה, דיווח על חריגים ואימות דגימות לפני שמערכת המקור יוצאת משימוש.
עיבוד חשבוניות והזמנות
RPA מאפשר אוטומציה של עיבוד חשבוניות והזמנות על ידי חילוץ נתונים, בדיקת רשומות, יישום כללים סטנדרטיים, הזנת עסקאות וחריגים בניתוב.
תהליך עבודה נפוץ הוא:
קבלת מסמך ← חילוץ נתונים ← אימות ספק ← התאמת הזמנת רכש ← בדיקת סכום ← אישור או הסלמה ← רישום ל-ERP
UiPath מפרטת את עיבוד חשבוניות ו-Order-to-Cash בין תחומי האוטומציה הארגוניים העיקריים.
תהליכים אלה הם מועמדים טובים מכיוון שנפחי העסקאות יכולים להיות גבוהים והחלטות רבות פועלות לפי כללים ברורים. עם זאת, ספקים לא סדירים, הפניות חסרות, סכסוכי תמחור, הבדלי מס או הזמנות פגומות עדיין דורשים טיפול בחריגים שתוכנן בקפידה.
היכן משתמשים באוטומציה של תהליכים רובוטיים?
אוטומציה של תהליכים רובוטיים משמשת בתחומי הבריאות, הבנקאות, השירותים הפיננסיים, הייצור, הביטוח, הקמעונאות, ה-IT, הממשלה, הפיננסים, משאבי אנוש, רכש ומגזרים אחרים שבהם עובדים מבצעים תהליכים דיגיטליים חוזרים ונשנים ביישומים שונים.
UiPath מזהה את השימוש ב-RPA בתחומי הבריאות, הייצור, הקמעונאות, הביטוח, הפיננסים, משאבי אנוש, שירות לקוחות, IT, רכש ופונקציות ארגוניות אחרות.
בריאות
שירותי הבריאות משתמשים ב-RPA לתהליכי עבודה אדמיניסטרטיביים, כולל ניהול תורים, עיבוד תביעות, חיובים, עדכוני נתוני מטופלים, דיווחים, ניהול משאבי אנוש ופעילויות דיגיטליות מובנות אחרות.
Automation Anywhere מזהה תזמון מטופלים, עיבוד תביעות וניהול נתוני רשומות רפואיות אלקטרוניות כיישומי RPA מרכזיים בתחום הבריאות.
ההזדמנויות החזקות ביותר הן בדרך כלל אדמיניסטרטיביות ולא קליניות, משום שבוטים מבוססי כללים מתאימים יותר להעברת ואימות מידע מאשר קבלת שיפוטים רפואיים.
פריסות שירותי בריאות דורשות גם תשומת לב רבה לפרטיות, אישורים, יכולת ביקורת, בקרת גישה, ניהול חריגים וטיפול במידע רגיש של מטופלים.
בנקאות ושירותים פיננסיים
שירותי בנקאות ופיננסים משתמשים ב-RPA לצורך קליטת לקוחות, ניהול הלוואות, התאמה, דיווחי תאימות, עדכוני חשבונות, עיבוד עסקאות ועבודות משרדיות חוזרות ונשנות.
Automation Anywhere מדגישה כיישומי שירותים פיננסיים נפוצים: קליטה, תמיכה בעיבוד הלוואות, בדיקות מסמכים ודיווח רגולטורי.
המגזר מתאים היטב ל-RPA מכיוון שנפחי העסקאות גבוהים ונהלים רבים כפופים לחוקים מפורשים. עם זאת, מוסדות פיננסיים דורשים גם אבטחה קפדנית, בקרת גישה, נתיבי ביקורת, אימות וניהול שינויים.
RPA יכול להפוך גבייה וביצוע לאוטומטיים, בעוד שהחלטות אשראי, חקירת הונאות, שיקולי השקעות ופעילויות אחרות בעלות השפעה גבוהה עשויות לדרוש עובדים מומחים או מערכות בינה מלאכותית מבוקרות.
ייצור
ייצור משתמש ב-RPA בעיקר כדי להפוך את זרימת המידע סביב הייצור לאוטומטית ולא לעיבוד פיזי, ריתוך, הרכבה או הזזה של רכיבים.
יישומים אופייניים כוללים עדכוני מלאי, ניהול הזמנות רכש, מידע על ספקים, דיווחי ייצור, איסוף נתוני איכות, רישומי לוגיסטיקה, חשבוניות וניהול ERP.
Automation Anywhere מזהה באופן ספציפי ניהול מלאי, עיבוד הזמנות, מעקב משלוחים ופעילות נתוני איכות כמקרי שימוש ב-RPA בייצור.
הבחנה זו חשובה משום ש"אוטומציה רובוטית" יכולה להתייחס לרובוטים פיזיים ברצפת המפעל, בעוד שאוטומציה של תהליכים רובוטיים מתייחסת בדרך כלל לבוטים של תוכנה הפועלים בתוך מערכות דיגיטליות.
ביטוח
ביטוח משתמש ב-RPA לניהול תביעות, עדכוני פוליסות, אימות נתוני לקוחות, עיבוד פרמיות, דיווח רגולטורי ותמיכה חוזרת בחיתום.
UiPath מזהה טיפול בתביעות, ניהול פוליסות ותמיכה בחיתום בין יישומי התעשייה.
תהליכי תביעות כוללים לעתים קרובות עבודה הניתנת לאוטומציה וגם עבודה המבוססת על שיפוט. בוט עשוי לאסוף מסמכים, לאמת מידע על פוליסות, לעדכן מערכות ולחשב ערכים מוגדרים, בעוד שמאים חוקרים תביעות חריגות או שנויות במחלוקת.
זה הופך את RPA היברידי לשימושי במיוחד מכיוון שעסקאות שגרתיות יכולות להתקדם במהירות בעוד שמומחיות אנושית נשארת זמינה לחריגים.
קמעונאות ומסחר אלקטרוני
קמעונאות ומסחר אלקטרוני משתמשים ב-RPA לעיבוד הזמנות, התאמת מלאי, עדכוני נתוני מוצרים, ניהול החזרות, זרימות עבודה של תמחור, מידע על לקוחות ודיווח.
UiPath מפרטת עיבוד הזמנות, שירות לקוחות והתאמת מלאי כיישומים קמעונאיים.
עסקי קמעונאיים מפעילים לעתים קרובות פלטפורמות רבות המנותקות זו מזו, כולל חנויות מקוונות, ERP, תוכנות מחסן, מערכות תשלום, זירות מסחר, פורטלים של ספקים וכלי שירות לקוחות.
RPA יכול לגשר בין סביבות אלו בהן אינטגרציה קבועה אינה זמינה או בהן הצוות מעביר את אותו מידע שוב ושוב.
טכנולוגיית מידע
טכנולוגיית המידע משתמשת ב-RPA להקצאת משתמשים, זרימות עבודה של סיסמאות וגישה, ניהול שירות, משימות מתוזמנות, דיווח, איסוף נתונים, ניטור מערכת ופעילויות הקשורות לגיבוי.
UiPath מציגה תהליכי הקצאת משתמשים, ניטור וגיבוי כדוגמאות לאוטומציה של IT.
RPA שימושי כאשר הפעולה ניתנת לחיזוי ומשתרעת על פני ממשקים מרובים. תצורת תשתית מורכבת יותר עשויה להיות מטופלת טוב יותר באמצעות סקריפטים, כלי ניהול תצורה, ממשקי API או אוטומציה ייעודית של DevOps.
לכן, הפתרון הטוב ביותר תלוי באופי המשימה ולא בהנחה ש-RPA צריך להפוך כל תהליך IT לאוטומטי.
מהי תוכנת RPA ומהם כלי RPA?
תוכנת RPA וכלי RPA הם פלטפורמות המשמשות לתכנון, ביצוע, תזמון, תזמור, ניטור, אבטחה, תחזוקה וניתוח של בוטים של תוכנה אשר הופכים תהליכים עסקיים דיגיטליים לאוטומטיים. פלטפורמות ארגוניות משלבות בדרך כלל פיתוח זרימות עבודה, אוטומציה של ממשק משתמש, אינטגרציות, בקרת אישורים, ניהול מרכזי, ניתוח וממשל.
תוכנת RPA מודרנית התרחבה הרבה מעבר להקלטת מאקרו פשוטה. UiPath מדגישה פיתוח low-code, אינטגרציה, תזמור, ניהול מרכזי, בינה מלאכותית, אבטחה ופריסה גמישה כיכולות חשובות לאוטומציה בקנה מידה ארגוני.
כלי פיתוח RPA
כלי פיתוח RPA מאפשרים יצירת זרימות עבודה באמצעות פעילויות חזותיות, רכיבים לשימוש חוזר, תנאים, לולאות, משתנים, פעולות אפליקציה, ממשקי API וכללי עסקיים.
פיתוח low-code מפחית את כמות התכנות המסורתי הנדרש עבור זרימות עבודה נפוצות ויכול לאפשר למשתמשים עסקיים מיומנים להשתתף בפיתוח אוטומציה.
UiPath ממליצה על פלטפורמות התומכות הן במשתמשים עסקיים והן במפתחים מקצועיים, כולל בקרת גרסאות, ניפוי שגיאות, רכיבים לשימוש חוזר, בדיקות אוטומטיות, מחברים ויכולות גילוי תהליכים.
פיתוח ארגוני עדיין דורש משמעת הנדסית. בוט שבו משתמש עובד אחד עשוי לסבול תצורה פשוטה, ואוטומציה עסקית קריטית לעיבוד עסקאות בשווי מיליוני דולרים דורשת בדיקות, תיעוד, ניהול גישה, סקירת קוד ומהדורות מבוקרות.
בוטים ותהליכי עבודה אוטומציה
בוטי RPA הם עובדי תוכנה שמבצעים זרימות עבודה אוטומציה מוגדרות על פני יישומים ומערכות דיגיטליות.
חברה עשויה להשתמש בבוטים נפרדים עבור חשבוניות, קליטת עובדים, עדכוני CRM, רישומי ספקים, דיווחים, תביעות, מלאי או משימות שירות לקוחות.
כל תהליך עבודה של ייצור צריך לכלול:
- בעל עסק מוגדר
- בעלות טכנית
- היסטוריית גרסאות
- הרשאות אבטחה
- נהלי חריגים
- מדדי ביצועים
- דרישות תחזוקה
התייחסות לבוטים כנכסים דיגיטליים מנוהלים הופכת חשובה יותר ויותר ככל שמספר האוטומציות גדל.
ללא בעלות ברורה, ארגונים יכולים לצבור "בוטים יתומים" שאף אחד לא מבין במלואם, אך תהליכים קריטיים עדיין תלויים בהם.
תזמור ותזמון
תזמור שולט מתי והיכן בוטים פועלים, אילו תורי עבודה הם מעבדים, כיצד מוקצים משאבים ומה קורה כאשר מתרחשים חריגים.
מנהל תזמור מרכזי עשוי לנהל לוחות זמנים, אישורים, גרסאות בוטים, עומסי עבודה, פריסות, תפקידי אבטחה, תורים, התראות וסביבות מערכת.
UiPath מתארת תזמור כחשוב במיוחד כאשר ארגונים צריכים לתאם מספר רב של רובוטים, סוכני בינה מלאכותית, אנשים וזרימות עבודה ארוכות טווח.
עבור תוכנית אוטומציה קטנה, זה עשוי להיראות מוגזם. עם זאת, בקנה מידה ארגוני, שליטה מרכזית מפרידה בין פלטפורמת אוטומציה מנוהלת לבין מאות סקריפטים עצמאיים לשולחן העבודה.
ניטור ואנליטיקה
ניטור וניתוח של RPA מודדים האם הבוטים פועלים בצורה אמינה והאם תהליכים אוטומטיים מספקים את התוצאה העסקית הצפויה.
מדדים חשובים יכולים לכלול:
- עסקאות שהושלמו
- עסקאות שנכשלו
- זמן עיבוד
- שיעור חריגים
- אורך התור
- זמן פעילות של הבוט
- התערבויות ידניות
- תאימות להסכם רמת שירות (SLA)
- עלות לעסקה
לוחות מחוונים טכניים צריכים להיות מקושרים לתוצאות עסקיות. לבוט יכול להיות זמן פעולה של 99.9% תוך כדי אוטומציה של תהליך שמספק ערך כלכלי מועט מאוד.
לכן, ניטור זקוק למדדים תפעוליים ועסקיים כאחד.
אינטגרציה עם יישומים ארגוניים
כלי RPA משתלבים עם יישומים ארגוניים באמצעות ממשקי משתמש, ממשקי API, מסדי נתונים, מחברים, קבצים, דוא"ל ושיטות תקשורת אחרות.
מערכות נפוצות כוללות ERP, CRM, גיליונות אלקטרוניים, דפדפנים, מסדי נתונים, שולחנות עבודה וירטואליים, פלטפורמות מסמכים, מערכות משאבי אנוש, תוכנות פיננסיות ויישומים קנייניים מדור קודם.
UiPath ממליצה על פלטפורמות המסוגלות לעבוד על פני אוטומציה מבוססת ממשק משתמש, API ובינה מלאכותית במקום להסתמך על שיטה אחת בלבד.
זהו קריטריון רכש חשוב. פלטפורמה שעובדת היטב עם מערכות ארגוניות קיימות מפחיתה בדרך כלל את הסיכון של פיתוח, תחזוקה ופריסה בהתאמה אישית.
אילו יכולות כדאי לחפש בפלטפורמת RPA?
פלטפורמת RPA צריכה לספק פיתוח זרימות עבודה אמין, אינטגרציה רחבה של מערכות, תזמור מרכזי, אבטחה, ממשל, ניטור, תאימות לבינה מלאכותית, גמישות ופריסה גמישה. הפלטפורמה הנכונה צריכה לתמוך בכל מחזור החיים של האוטומציה במקום רק לאפשר למשתמשים להקליט פעולות מסך.
בחירת הפלטפורמה צריכה לשקף את אסטרטגיית האוטומציה ארוכת הטווח של הארגון. חברה המתכננת חמישה בוטים למחלקות שונות מארגון גלובלי המצפה לאלפי זרימות עבודה בתחומי הכספים, משאבי אנוש, שרשרת האספקה, שירות הלקוחות וה-IT.
פיתוח אוטומציה קל
פלטפורמת RPA צריכה להפוך את אוטומציות מתאימות ליעילות לפיתוח, תוך תמיכה בשיטות הנדסיות מקצועיות עבור זרימות עבודה מורכבות.
בוני יישומים חזותיים, פעילויות רב פעמיות, הקלטה, ניפוי שגיאות, בדיקות, תבניות ומחברים יכולים להפחית את זמן הפיתוח.
UiPath ממליצה במיוחד לשלב כלים מבוססי קוד נמוך עם תכונות עבור מפתחים מקצועיים כגון בקרת גרסאות, רכיבים לשימוש חוזר, ניפוי שגיאות מתקדם ובדיקות אוטומטיות.
מהירות הפיתוח חשובה, אך יכולת התחזוקה חשובה יותר לאורך מחזור החיים של האוטומציה. בוט שלוקח יומיים לבנות אך דורש תיקונים מתמידים עשוי לעלות יותר מתהליך עבודה מתוכנן בקפידה הדורש מאמץ ראשוני נוסף.
מערכת אקולוגית אינטגרציה חזקה
פלטפורמת RPA צריכה לתמוך באינטגרציה חזקה בין מערכות ארגוניות קיימות, יישומים מדור קודם, ממשקי אינטרנט, מסדי נתונים, ממשקי API וטכנולוגיות של צד שלישי.
מערכת אקולוגית רחבה של אינטגרציה מפחיתה את הצורך ביצירת מחברים מותאמים אישית לכל פרויקט.
UiPath ממליצה על פלטפורמות המסוגלות לשלב אינטגרציה של ממשק משתמש, API ובינה מלאכותית ולתמוך במחברים מוכנים מראש וברכיבי אוטומציה ספציפיים לתעשייה.
לפני בחירת תוכנה, חברות צריכות לבדוק את הפלטפורמה מול ערימת הטכנולוגיה שלהן בפועל, במקום להסתמך רק על זרימות עבודה להדגמה.
תאימות עם האפליקציה הישנה והמורכבת ביותר עשויה להיות חשובה יותר מאשר מאות מחברים שהחברה לעולם לא תשתמש בהם.
תזמור מרכזי
פלטפורמת RPA ארגונית צריכה לספק תזמור מרכזי עבור בוטים, תורים, לוחות זמנים, אישורים, משתמשים, סביבות, חריגים ועומסי עבודה.
ככל שהאוטומציה מתרחבת, ניהול ידני של כל בוט הופך ללא יעיל ומסוכן.
UiPath מדגישה את החשיבות של תזמור (orchestration) כאשר עבודה אוטומטית כוללת רובוטים, סוכני בינה מלאכותית, עובדים, תלויות ונתיבי חריגים בזרימות עבודה מורכבות.
בקרה מרכזית גם עוזרת לצוותי IT לענות על שאלות מעשיות: איזה בוט עיבד את העסקה הזו? איזו גרסת תוכנה הייתה בשימוש? לאילו אישורים הוא ניגש? מדוע זרימת העבודה נכשלה? מי אישר את השינוי?
אבטחה וממשל
פלטפורמת RPA צריכה לספק בקרות אבטחה וממשל שמגבילות את הגישה ויוצרות אוטומציה מבוקרת וניתנת למעקב.
יכולות חשובות כוללות:
- בקרת גישה מבוססת תפקיד
- כספות אישורים
- יומני ביקורת
- הצף
- תהליכי עבודה של אישור
- בקרת גרסה
- הפרדת פיתוח/ייצור
- אכיפת מדיניות
UiPath ממליצה על בקרות מרכזיות, כולל גישה מבוססת תפקידים, שבילי ביקורת, טיפול בחריגים ולוחות מחוונים.
ממשל הופך לחשוב במיוחד כאשר בוטים יכולים לגשת למערכות שכר, לקוחות, שירותי בריאות, בנקאות, ספקים או פיננסיות.
יכולות בינה מלאכותית ואוטומציה חכמה
פלטפורמות RPA מודרניות צריכות להיות מסוגלות להשתלב עם בינה מלאכותית כאשר זרימות עבודה דורשות הבנת מסמכים, עיבוד שפה, סיווג, חיזוי או תמיכה גמישה יותר בקבלת החלטות.
RPA מסורתי נשאר בעל ערך רב לביצוע דטרמיניסטי. בינה מלאכותית מרחיבה את כמות המידע שהאוטומציה יכולה להבין.
ארכיטקטורה שימושית עשויה להיות:
בינה מלאכותית מחלצת נתונים על ידי מסמך → בינה מלאכותית מסווגת מקרה → מאמתת כלל עסקי → RPA מבצעת עסקה → חריגה מבדיקות אנושיות
יבמ מתארת אוטומציה חכמה כ-RPA מורחב עם למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת.
השילוב יעיל יותר, אך הוא גם דורש אימות חזק יותר מכיוון שתפוקות של בינה מלאכותית יכולות להיות הסתברותיות ולא דטרמיניסטיות.
פריסה גמישה ומדרגיות
פלטפורמת RPA צריכה לתמוך במודל פריסה התואם לדרישות האבטחה, התשתית, כוח האדם והמדרגיות של הארגון.
מודלים אפשריים כוללים:
- ענן
- במקום
- היברידי
- שולחן העבודה
- מכונות וירטואליות
- בוטים מבוססי שרת
- סביבות מרוחקות
UiPath ממליצה על תמיכה בסביבות ענן, מקומיות והיברידיות, כמו גם ברובוטים עם ויזת נוכחות וללא ויזת נוכחות.
מודל הפריסה הטוב ביותר תלוי ברגישות הנתונים, מיקום האפליקציה, ארכיטקטורת הזהות, ביצועי הרשת, דרישות רגולטוריות ואסטרטגיית IT ולא בהעדפה אוניברסלית.
כיצד RPA ובינה מלאכותית קשורים?
RPA ובינה מלאכותית הן טכנולוגיות משלימות: RPA מבצעת תהליכים מוגדרים מראש באופן אמין, בעוד שבינה מלאכותית מפרשת מידע, מזהה דפוסים, מייצרת פלטים, מנבאת תוצאות ותומכת בהחלטות שלא ניתן לבטא בקלות ככללים קבועים. שילובן מאפשר אוטומציה חכמה מורכבת יותר.
יבמ מבחינה ב-RPA כאוטומציה מונעת תהליכים ואינטליגנטית בעיקרה, כהרחבה המשלבת טכנולוגיות בינה מלאכותית כמו למידת מכונה, NLP וראייה ממוחשבת.
| גורם | RPA | AI |
| תפקיד ראשי | ביצוע משימות | לפרש ולהחליט |
| הגיון | כללים קבועים מראש | מודלים ונתונים |
| תְפוּקָה | צפוי | ייתכן שזה הסתברותי |
| התשומות הטובות ביותר | מובנה | מובנה/לא מובנה |
| למידה | לא טבוע | לעתים קרובות מבוססי מודל |
| דוגמה | עדכון ERP | פירוש חשבונית |
RPA לעומת בינה מלאכותית
RPA שונה מבינה מלאכותית מכיוון ש-RPA בסיסי מבצע כללים בעוד שבינה מלאכותית יכולה לפרש מידע ולהפיק מסקנות מדפוסים או מודלים.
נניח שחברה מקבלת תבנית חשבונית סטנדרטית אחת. בוט RPA עשוי לדעת שמספר החשבונית תמיד ממוקם בשדה מסוים.
אם החברה מקבלת אלפי חשבוניות בפריסות רבות, מודל עיבוד מסמכים מבוסס בינה מלאכותית עשוי לזהות תחילה את מספר החשבונית, הספק, הסכום והתאריך. לאחר מכן, בוט ה-RPA יכול לקחת ערכים אלה ולהזין אותם למערכת החשבונאית.
באופן דומה, SAP מבדילה בין RPA כאוטומציה מבוססת כללים לבין מערכות בינה מלאכותית המסוגלות ללמוד, להסיק, לזהות דפוסים ולעבד שפה.
RPA ואוטומציה חכמה
אוטומציה חכמה משלבת RPA עם בינה מלאכותית וטכנולוגיות קשורות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים המכילים גם ביצוע צפוי וגם מידע משתנה יותר.
תהליך עבודה טיפוסי עשוי להיות:
בינה מלאכותית קוראת דוא"ל → בינה מלאכותית מסווגת בקשות → מדיניות אימות כללים → מערכת עדכוני RPA → חריג ביקורות אנושיות
רכיב הבינה המלאכותית מטפל בפרשנות. RPA מטפל בפעולות מערכת אמינות.
חלוקה זו חשובה משום שארגונים אינם זקוקים לכל שלב כדי להיות חכמים. משימות ארגוניות רבות הופכות לניתנות לשליטה רבה יותר כאשר קבלת החלטות וביצוע מופרדים.
לכן, אוטומציה חכמה אינה רק "RPA טוב יותר". זוהי ארכיטקטורת אוטומציה רחבה יותר שבה RPA נותרה טכנולוגיית ביצוע שימושית אחת.
למידת מכונה ב-RPA
למידת מכונה מרחיבה את RPA על ידי מתן תחזיות או סיווגים שהבוט יכול להשתמש בהם בתוך זרימת עבודה אוטומטית.
דוגמאות כוללות:
- ניקוד סיכון הונאה
- סיווג מסמכים
- ניתוב אימייל
- תחזית ביקוש
- גילוי אנומלי
- סיווג לקוחות
בוט ה-RPA יכול לצרוך את פלט המודל ולבצע את זרימת העבודה המתאימה של המערכת.
מכיוון שתחזיות למידת מכונה הן הסתברותיות, עסקים צריכים להגדיר ספי ביטחון. מקרים שגרתיים בעלי ביטחון גבוה עשויים להתקדם באופן אוטומטי, בעוד שמקרים לא ודאיים או בעלי השפעה גבוהה צריכים להיות מנותבים לבודקים אנושיים.
זה מונע מהאוטומציה להתייחס לכל ניבוי של למידת מכונה כעובדה שאין עליה עוררין.
בינה מלאכותית גנרטיבית ו-RPA
בינה מלאכותית גנרטיבית מרחיבה את RPA על ידי פירוש שפה, סיכום מסמכים, יצירת טקסט, חילוץ מידע וסיוע למשתמשים לתקשר עם אוטומציה באמצעות שפה טבעית.
UiPath ממסגר את מערכת היחסים הנוכחית כמשלימה: סוכני בינה מלאכותית יכולים לחשוב ולקבל החלטות, בעוד ש-RPA מספק ביצוע צפוי על פני יישומים ארגוניים.
מודל בינה מלאכותית גנרטיבי עשוי לפרש בקשת לקוח ולקבוע שזרימת עבודה של החזר כספי מתאימה. לאחר מכן, RPA יכול לפתוח את מערכת העסקאות, להזין את ההחזר שאושר, לעדכן את מערכת ה-CRM ולשלוח אישור סטנדרטי.
ככל שהאוטונומיה גבוהה יותר, כך חשובים יותר יכולת הביקורת, ספי האישור, האבטחה ונהלי השבתת תהליכים (rollback).
סוכני בינה מלאכותית ובוטי RPA
סוכני בינה מלאכותית ובוטי RPA נבדלים זה מזה מכיוון שסוכנים יכולים לתכנן או להחליט כיצד להשיג מטרה, בעוד שבוטי RPA מותאמים לביצוע אמין של פעולות ספציפיות ומוגדרות.
Automation Anywhere מתאר RPA כשכבת ביצוע שאוטומציה סוכנית יכולה לקרוא לה כאשר יש להשלים פעולות במערכות ארגוניות.
לדוגמה, סוכן בינה מלאכותית עשוי לזהות שהזמנה דורשת אישור אשראי, לקבוע איזו מדיניות חלה ולהחליט על הפעולה הבאה. לאחר מכן, בוט RPA יכול לבצע את העדכונים שאושרו במערכות ERP, CRM ומלאי.
ארכיטקטורה זו מפרידה בין חשיבה לביצוע ויכולה להקל על ניהול אוטומציה מורכבת מאשר מתן שליטה בלתי מוגבלת למערכת בינה מלאכותית אחת על כל יישום.
כיצד מיישמים אוטומציה של תהליכים רובוטיים?
אתם מיישמים אוטומציה של תהליכים רובוטיים על ידי זיהוי תהליכים מתאימים בעלי ערך גבוה, הגדרת יעדים עסקיים מדידים, סטנדרטיזציה של זרימת העבודה, בחירת תוכנה מתאימה, פיתוח ובדיקת האוטומציה, פריסתה הדרגתית, מדידת תוצאות וביסוס ממשל לפני ההרחבה.
טעות היישום הגדולה ביותר היא להתחיל בשאלה "איזה כלי עלינו לקנות?" במקום "איזה תהליך עלינו לשפר?". טכנולוגיית אוטומציה צריכה לעקוב אחר מקרה העסקי.
זיהוי הזדמנויות אוטומציה בעלות ערך גבוה
הזדמנויות RPA בעלות ערך גבוה משלבות מאמץ ידני משמעותי עם זרימות עבודה צפויות ויציבות תהליכית מספקת.
עסקים צריכים למדוד:
- נפח עסקאות חודשי
- זמן עיבוד ידני
- שיעור שגיאות ועיבוד חוזר
- עלות עבודה
- שיעור חריגים
- יציבות תהליך
- דרישות SLA
- השפעה עסקית
משימה שלוקחת עשר דקות אך מתרחשת פעמיים בחודש עשויה לספק ערך אוטומציה מועט. משימה של שתי דקות שחוזרת על עצמה 100,000 פעמים עשויה לייצג הזדמנות משמעותית.
לכן, בחירת תהליכים זקוקה לנתונים תפעוליים ממשיים ולא לרשמים סובייקטיביים לגבי איזו עבודה מרגישה חוזרת על עצמה.
שיתוף בעלי עניין והגדרת יעדי עסק
פרויקטים של RPA צריכים להתחיל עם מטרות עסקיות מוגדרות בבירור, המשותפות לבעלי התהליכים, העובדים, צוות ה-IT, האבטחה, הכספים ובעלי עניין רלוונטיים אחרים.
מטרה שימושית ניתנת למדידה:
הפחתת זמן עיבוד החשבוניות מ-12 דקות ל-4 דקות.
"השתמש ב-RPA כדי לשפר את הפרודוקטיביות" זה מעורפל מדי.
יעדים ברורים הופכים את החזר ההשקעה למדידה ועוזרים לצוותים להחליט אילו חריגים או עיצובים מחדש של תהליכים ראויים למאמץ פיתוח.
עובדים שמבצעים את התהליך צריכים גם הם להשתתף, משום שהם בדרך כלל מכירים חריגים מעשיים ופתרונות עוקפים לא מתועדים שחסרים בנהלים הרשמיים.
סטנדרטיזציה ואופטימיזציה של התהליך
יש לפשט ולתקנן את התהליך לפני תחילת האוטומציה.
זרימת עבודה המכילה אישורים כפולים, דוחות מיושנים, הזנת נתונים מיותרת, שמות שדות לא עקביים וחריגים לא פורמליים לא צריכה להיות מומרת ישירות לבוט.
אוטומציה צריכה להסיר עבודה מיותרת במידת האפשר.
עיקרון שימושי הוא:
פשט ← סטנדרטיזציה ← אוטומציה
זה מפחית את מספר השלבים שהבוט חייב לתחזק ובדרך כלל מגביר את האמינות.
RPA לא יכול לתקן מדיניות עסקית לא ברורה. אם עובדים חלוקים בדעותיהם לגבי אופן הטיפול בעסקה, יש לפתור את ההיגיון הזה לפני שתהליך העבודה יוכל להפוך לדטרמיניסטי.
בחר את תוכנת ה-RPA הנכונה
יש לבחור תוכנת RPA בהתאם לתאימות היישומים, מורכבות זרימת העבודה, דרישות האבטחה, יכולת הפיתוח, יכולת ההרחבה, תזמור, שילוב בינה מלאכותית, ארכיטקטורת הפריסה ועלות מחזור החיים הכוללת.
עסקים המעריכים שירותי או תוכנה לאוטומציה של תהליכים רובוטיים צריכים לבחון מקרי שימוש מציאותיים במקום להסתמך רק על הדגמות של ספקים.
השאלות צריכות לכלול:
- האם זה עובד בצורה אמינה עם המערכות המסורתיות שלנו?
- האם ניתן לשלוט באופן מרכזי באישורים?
- האם נוכל לבדוק ולגרס זרימות עבודה?
- האם זה יכול לנהל בוטים ללא השגחה?
- כיצד מתבצע מעקב אחר חריגים?
- האם ניתן להשתלב באמצעות ממשקי API?
- מה קורה במהלך שדרוגי אפליקציות?
הפלטפורמה הטובה ביותר היא זו שמתאימה לסביבת ההפעלה בפועל, לאו דווקא זו עם רשימת התכונות הארוכה ביותר.
בנה ובדוק את האוטומציה
יש לבנות ולבחון אוטומציה של RPA כנגד עסקאות רגילות, חריגים, נתונים לא חוקיים, הפסקות אפליקציות, פסקי זמן, כשלים באישורים ונפחי עסקאות ריאליים.
בוט אינו מוכן לייצור רק משום שהוא השלים בהצלחה מקרה הדגמה אחד.
בדיקות צריכות לאמת הן את הביצוע הטכני והן את התוצאות העסקיות.
אם הבוט מעבד חשבונית בהצלחה אך מחיל כלל מס שגוי, האוטומציה נכשלה למרות שלא אירעה שגיאת תוכנה.
צוותים צריכים גם לבדוק את התנהגות ההתאוששות. כאשר מערכת ERP הופכת ללא זמינה באמצע עסקה, הבוט חייב לדעת אם לנסות שוב, להשהות, לבטל את העסקה או לנתב את הפנייה לעובד.
התחל בקטן והתרחב באופן איטרטיבי
תוכניות RPA צריכות בדרך כלל להתחיל עם זרימות עבודה ניתנות לניהול ומדידות ולהתרחב לאחר שהוכחו שיטות פיתוח, תפעול וממשל.
פרויקטים ראשוניים מסייעים לארגונים לקבוע סטנדרטים לתיעוד, בדיקות, אבטחה, בעלות, פריסה, ניטור ותמיכה.
קנה מידה מהיר מדי יכול ליצור מאות בוטים שבירים עם שיטות פיתוח לא עקביות.
SAP מציינת כי מדרגיות הופכת לסוגיית תכנון חשובה ככל שארגונים עוברים לניהול מאות או אלפי זרימות עבודה אוטומטיות.
לכן, המטרה צריכה להיות יכולת אוטומציה חוזרת ונשנית, ולא רק המספר הגדול ביותר האפשרי של בוטים.
ביסוס ממשל ומרכז מצוינות
ניהול RPA מגדיר כיצד אוטומציות נבחרות, מפותחות, מאובטחות, נבדקות, מאושרות, נפרסות, מנוטרות, משתנות ובסופו של דבר מוציאות אותן משימוש.
ארגונים גדולים יותר עשויים להקים מרכז מצוינות לאוטומציה כדי לתאם סטנדרטים, ארכיטקטורה, רכיבים רב פעמיים, הדרכה, בעלות ומדידת ביצועים.
ממשל מונע ממחלקות בודדות ליצור בוטים בלתי מבוקרים עם פונקציות חופפות או הרשאות גישה מוגזמות.
זה גם הופך את ההרחבה לחסכונית יותר מכיוון שפרויקטים עתידיים יכולים לעשות שימוש חוזר ברכיבים שנבדקו, דפוסי אבטחה, תיעוד ונהלי תפעול.
מהם האתגרים והמגבלות של RPA?
האתגרים העיקריים של RPA הם תכנון תהליכים לקוי, שבריריות ממשק משתמש, נתונים לא עקביים או לא מובנים, טיפול בחריגים, תחזוקה, אבטחה, ממשל, אימוץ ארגוני וקושי בהרחבת מספר רב של בוטים במערכות ארגוניות משתנות.
SAP מציינת במפורש כי שינויים בממשק המשתמש עלולים לשבש אוטומציות, חריגים דורשים לעתים קרובות התערבות אנושית, וכי קנה מידה ארגוני יוצר אתגרי ממשל ואינטגרציה.
תהליכים מעוצבים בצורה גרועה
תהליכים שתוכננו בצורה גרועה נשארים לא יעילים גם לאחר שהם הופכים לאוטומטיים.
חברה עשויה להפוך תהליך עבודה בן שמונה שלבים לאוטומטי ולהפחית באופן משמעותי את זמן העיבוד, רק כדי לגלות ששלושה מהשלבים הללו היו מיותרים מלכתחילה.
לכן, RPA צריך לעקוב אחר ניתוח תהליכים ולא להחליף אותו.
על הצוותים לשאול מדוע כל שדה, אישור, מסירה, גיליון אלקטרוני ואינטראקציה של מערכת קיימים לפני שהם משחזרים אותם באופן אוטומטי.
התוצאה החשובה ביותר עשויה להיות ביטול שלב בתהליך במקום אוטומציה שלו.
זו הסיבה שגילוי ואופטימיזציה של תהליכים צריכים להתרחש לפני פיתוח בוטים, במיוחד עבור זרימות עבודה החוצות מספר מחלקות.
קושי בהרחבת אוטומציה
ניהול RPA הופך קשה יותר ככל שארגונים עוברים מכמה בוטים למאות זרימות עבודה על פני צוותים ומערכות עסקיות מרובות.
Automation Anywhere מזהה גילוי תהליכים, נתונים, ממשל, תחזוקה וחוסן בין השיקולים בעת הרחבת RPA.
ללא סטנדרטיזציה, צוותים שונים עלולים לפתח בוטים דומים באופן עצמאי, להשתמש בשיטות אבטחה לא עקביות, לשכפל אינטגרציות וליצור זרימות עבודה שקשה לתמוך בהן על ידי מחלקת ה-IT המרכזית.
קנה מידה דורש ארכיטקטורה, תזמור, רכיבים לשימוש חוזר, סטנדרטים למתן שמות, תיעוד, בעלות, ניטור, ניהול שינויים וממשל מחזור חיים.
נתונים לא מובנים או לא עקביים
נתונים לא מובנים ולא עקביים מגבילים את ה-RPA המסורתי מכיוון שבוטים מתפקדים בצורה הטובה ביותר כאשר הקלט צפוי ומוגדר בבירור.
מיילים בפורמט חופשי, חוזים סרוקים, תצלומים, טפסים בכתב יד, מסמכים ארוכים וגיליונות אלקטרוניים לא עקביים עלולים ליצור קשיים בזרימות עבודה מבוססות כללים בלבד.
טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לסייע בהמרת קלטים אלה למידע מובנה יותר.
עם זאת, יש למדוד את דיוק החילוץ לפני אוטומציה מלאה. אם מודל בינה מלאכותית בטוח רק ב-90% בתחום פיננסי, ארגונים זקוקים לכללים שיקבעו האם העסקה מתבצעת או מנותבת לאדם.
אוטומציה של אי ודאות דורשת בקרות שונות מאוטומציה של נתונים דטרמיניסטיים.
שינויים באפליקציה ובממשק
שינויים באפליקציה ובממשק עלולים לשבש בוטים של RPA כאשר זרימות עבודה תלויות ברכיבי מסך, רצפי ניווט, תוויות, מיקומי חלונות או התנהגות ממשק אחרת.
SAP מדגישה תלות זו כאתגר תחזוקה משום שאפילו שינויים קטנים יחסית באפליקציה עלולים לשבש בוטים מבוססי ממשק משתמש.
אוטומציה חזקה יותר משתמשת בבוררי אלמנטים יציבים, ממשקי API במידת הצורך, גרסאות יישומים מבוקרות, בדיקות רגרסיה וניטור.
ארגונים צריכים גם לתקשר עם צוותי האוטומציה על שדרוגי תוכנה מתוכננים, כך שניתן יהיה לבדוק בוטים לפני שיתרחשו שינויים בייצור.
תחזוקה וחוסן בוטים
RPA דורש תחזוקה שוטפת מכיוון שכללי עסק, מערכות תוכנה, אישורים, פורמטי נתונים, מערכות הפעלה ודרישות ארגוניות משתנים.
לכן, לבוט ייצור צריך להיות מודל בעלים ומודל תמיכה מוגדרים.
צוותים צריכים לדעת:
- מי מקבל התראות על כשל?
- מי יכול לשנות את תהליך העבודה?
- כיצד בודקים שינוי?
- כיצד מנוהלים גרסאות?
- מה קורה בזמן השבתה?
- איך בוט יוצא משימוש?
חוסן הוא חלק מהתכנון ולא משהו שנוסף לאחר תחילת הכשלים. אוטומציות קריטיות עשויות לדרוש ניסיונות חוזרים, שחזור תורים, מניעת כפילויות, נקודות ביקורת, לוגיקת גיבוי והסלמה אנושית.
אבטחה, תאימות וממשל
RPA יכול ליצור סיכוני אבטחה מכיוון שבוטים עשויים לדרוש גישה למערכות ונתונים ארגוניים רגישים.
בוט המשמש לשכר או תשלומים לא אמור לאחסן סיסמאות בסקריפט לא מאובטח או להשתמש בחשבון מנהל מערכת משותף.
תוכניות ארגוניות צריכות להחיל הרשאות בעלות הרשאות נמוכות ביותר, ניהול אישורים מרכזי, הצפנה, שבילי ביקורת, פריסה מבוקרת, הפרדת סביבות וזרימות עבודה לאישור.
UiPath מזהה גישה מבוססת תפקידים, יכולת ביקורת, ניהול מרכזי וממשל כיכולות חשובות בפלטפורמה.
אבטחה הופכת לחשובה עוד יותר כאשר RPA מחובר לסוכני בינה מלאכותית המסוגלים ליזום פעולות באופן אוטונומי יותר.
התנגדות ארגונית לאוטומציה
התנגדות ארגונית יכולה להגביל את הצלחת ה-RPA כאשר עובדים רואים באוטומציה איום, אינם מורשים לעיצוב מחדש של תהליכים, או אינם סומכים על זרימות העבודה הנובעות מכך.
עובדים הקרובים ביותר לתהליך מכירים לעתים קרובות חריגים יוצאי דופן שהתיעוד אינו מציג.
לפיכך, הכללתם בגילוי אוטומציה יכולה לשפר הן את הדיוק הטכני והן את האימוץ.
חברות צריכות גם להסביר כיצד תחומי האחריות ישתנו לאחר האוטומציה. כאשר משימות חוזרות ונשנות נעלמות, עובדים זקוקים להבהרה לגבי העבודה בעלת הערך הגבוה יותר שתבוא במקומן.
יישום RPA הוא בחלקו פרויקט טכנולוגי אך גם פרויקט של ניהול תהליכים ושינויים.
מהו עתיד אוטומציה של תהליכים רובוטיים?
עתיד אוטומציה של תהליכים רובוטיים קשור יותר ויותר לזרימות עבודה משופרות על ידי בינה מלאכותית, אוטומציה סוכנית, תזמור מקצה לקצה, אינטגרציות גמישות, ממשל חזק יותר ופיקוח אנושי במקום בוטים עצמאיים שמבצעים אוטומציה של פעולות מסך מבודדות.
UiPath ו-Automation Anywhere שתיהן מציבות כיום את RPA כשכבת ביצוע בתוך ארכיטקטורות רחבות יותר של בינה מלאכותית ואוטומציה סוכנית, ולא כטכנולוגיה שמבוטלת על ידי בינה מלאכותית.
RPA משופר על ידי בינה מלאכותית
RPA משופר באמצעות בינה מלאכותית ירחיב את האוטומציה לתהליכים הכוללים מסמכים, שפה, תמונות, סיווג, חיזוי ומידע אחר שכללים מסורתיים אינם יכולים לפרש ביעילות.
ארכיטקטורת המפתח תפריד לעיתים קרובות בין פרשנות לביצוע.
בינה מלאכותית יכולה לקבוע מה משמעות המידע, בעוד ש-RPA מבצעת פעולות מערכת מבוקרות על סמך פלטים שאושרו.
זה יוצר אוטומציה גמישה יותר תוך שמירה על ביצוע דטרמיניסטי שבו אמינות חשובה.
הפשרה היא ניהול (ממשל). מודלים של בינה מלאכותית יכולים לייצר תוצאות לא ודאיות או שגויות, ולכן ארגונים חייבים לקבוע ספי ביטחון, דרישות סקירה, רישום, ניטור ותהליכי חזרה למצב אחר.
אוטומציה של תהליכים סוכניים
אוטומציה של תהליכים של סוכנים משלבת סוכני בינה מלאכותית המסוגלים לתכנן ולקבל החלטות עם בוטים של RPA המסוגלים לבצע פעולות דיגיטליות אמינות.
Automation Anywhere מתאר RPA כמנגנון ביצוע מרכזי שסוכנים ומערכות אוטומציה רחבות יותר יכולים לקרוא לו כדי להשלים משימות ביישומים ארגוניים.
לדוגמה, סוכן עשוי לנתח הזמנה נכנסת, להעריך את תנאי המדיניות, לקבוע שניתן להמשיך בה ולהורות לבוט RPA ליצור את העסקה ב-ERP.
הסוכן מספק הנמקה אדפטיבית, RPA מבצע את האינטראקציה הצפויה עם האפליקציה.
חלוקה זו עשויה להפוך לחשובה יותר ויותר, ככל שחברות רוצות אוטומציה חכמה יותר מבלי לתת למודלים הסתברותיים גישה בלתי מבוקרת למערכות רגישות.
תזמור תהליכים מקצה לקצה
תזמור מקצה לקצה מתאם RPA, ממשקי API, בינה מלאכותית, כללי עסקיים, אנשים ויישומים לאורך כל תהליך העסק.
פרויקטים מסורתיים של RPA לעיתים קרובות יוצרים אוטומציה של משימות בודדות. ארכיטקטורות עתידיות מתמקדות יותר ויותר בתוצאות שלמות כגון מהזמנה לקופה, עיבוד תביעות, קליטת עובדים או פתרון שירות לקוחות.
UiPath מתאר תזמור כתיאום רובוטים, סוכני בינה מלאכותית ואנשים במסגרת זרימות עבודה ארוכות ומורכבות יותר.
היתרון הוא הפחתת פיצול. במקום לתחזק עשרות בוטים מנותקים, ארגונים יכולים לתאם משאבי אוטומציה סביב מחזור החיים המלא של העסקה.
אוטומציה ארגונית אוטונומית יותר
אוטומציה ארגונית תהפוך לאוטונומית יותר ככל שמערכות יזהו יותר ויותר אירועים, ינתחו מידע, יקבעו את הפעולות הבאות, יבצעו עסקאות, יענו על תוצאות ויפתרו חריגים שגרתיים.
עם זאת, אוטונומיה גדולה יותר אינה פירושה סילוק אנשים מכל תהליך.
בני אדם נותרים חשובים במקרים יוצאי דופן, אישורים רגישים, החלטות מדיניות, אחריות, קשרי לקוחות והחלטות בעלות השלכות פיננסיות או משפטיות משמעותיות.
לכן, האתגר ההנדסי הוא להחליט היכן אוטונומיה יוצרת ערך והיכן שליטה אנושית צריכה להישאר חובה.
ארכיטקטורת אוטומציה צריכה לשקף את הסיכון העסקי ולא לשאוף לאוטונומיה מקסימלית כמטרה בפני עצמה.
ממשל חזק יותר ופיקוח אנושי
ממשל ופיקוח אנושי יהפכו לחשובים יותר ככל ש-RPA, בינה מלאכותית וסוכנים אוטונומיים יקבלו גישה רחבה יותר למערכות ארגוניות.
ארגונים צריכים להיות מסוגלים לענות על:
- מה עורר את תהליך העבודה הזה?
- אילו נתונים שימשו?
- איזו מערכת או מודל קיבלו את ההחלטה?
- איזה בוט ביצע את הפעולה?
- מי אישר עסקאות רגישות?
- אילו חריגים התרחשו?
- האם ניתן להפוך את הפעולה?
UiPath מדגישה ממשל, יכולת ביקורת, ניהול מרכזי וביצוע מבוקר כמאפיינים חשובים של פלטפורמות אוטומציה מודרניות.
ככל שהאוטומציה הופכת חזקה יותר, כך גם המעקב והאחריותיות הופכות חשובות יותר.
שאלות נפוצות
במה שונה RPA מבינה מלאכותית?
RPA ובינה מלאכותית נבדלים זה מזה משום ש-RPA פועל לפי כללי תהליך מוגדרים מראש, בעוד ש-AI מפרשת נתונים, מזהה דפוסים, לומדת ממודלים או מייצרת החלטות. RPA מתאימה למשימות דטרמיניסטיות כגון העתקת נתונים או עדכון רשומות ERP, בעוד ש-AI מטפלת בעבודה פחות מובנית כגון סיווג מסמכים או ניתוח שפה. IBM מתארת RPA כ"מונע תהליכים" ואוטומציה חכמה כתוספת למידת מכונה, NLP וראייה ממוחשבת. במערכות רבות, AI מפרשת את הקלט ו-RPA מבצעת את הפעולה שאושרה.
מה עדיף, RPA או פייתון?
לא RPA ולא Python טובים יותר באופן אוניברסלי. RPA בדרך כלל טוב יותר לאוטומציה של תהליכים עסקיים בקוד נמוך ביישומים שולחניים וארגוניים, במיוחד כאשר נדרשים תזמור, ניהול אישורים, אוטומציה של ממשק משתמש, ניטור וממשל. Python מספק גמישות רבה יותר עבור ממשקי API, אלגוריתמים, עיבוד נתונים, למידת מכונה ואינטגרציות מותאמות אישית, אך דורש כישורי תכנות ופריסה חזקים יותר. עבור אוטומציה ארגונית מורכבת, השניים יכולים להיות משלימים: Python יכול לבצע עיבוד מיוחד בעוד שפלטפורמת RPA שולטת בביצוע זרימת עבודה במערכות עסקיות.
במה שונה אוטומציה של תהליכים רובוטיים מאוטומציה חכמה?
אוטומציה של תהליכים רובוטיים שונה מאוטומציה חכמה מכיוון ש-RPA מסורתי מבצע משימות מובנות מבוססות כללים, בעוד שאוטומציה חכמה מוסיפה טכנולוגיות בינה מלאכותית כגון למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת והבנת מסמכים. RPA עשוי להזין ערכי חשבוניות ידועים למערכת ERP, בעוד שאוטומציה חכמה יכולה לזהות תחילה ערכים אלה מפריסת חשבוניות שונות. IBM מתארת אוטומציה חכמה כהרחבה של RPA עם יכולות בינה מלאכותית, המאפשרת לזרימות עבודה להתמודד עם קלטים והחלטות משתנים יותר.
מהם כלי RPA?
כלי RPA הם פלטפורמות תוכנה המשמשות לבנייה, פריסה, ביצוע, תזמון, ניטור, אבטחה וניהול של בוטים של תוכנה. כלי אוטומציה רובוטיים מודרניים מספקים בדרך כלל פיתוח ויזואלי, אוטומציה של ממשק משתמש, ממשקי API, מחברים, תזמור תהליכי עבודה, תורים, ניהול אישורים, ניתוח, בדיקות וממשל. פלטפורמות ארגוניות עשויות לכלול גם יכולות בינה מלאכותית ועיבוד מסמכים. בעת השוואת כלים, עסקים צריכים להעריך תאימות יישומים, אבטחה, מודל פריסה, מדרגיות, תחזוקה, תזמור, שילוב בינה מלאכותית ועלות מחזור חיים כוללת במקום לבחור אך ורק לפי מחיר רישיון.
מהי אוטומציה של תהליכים רובוטיים בבנקאות?
אוטומציה רובוטית של תהליכים בבנקאות משתמשת בבוטים של תוכנה כדי להפוך תהליכים פיננסיים חוזרים ונשנים לאוטומטיים, כגון קליטת לקוחות, ניהול חשבונות, בדיקות מסמכי הלוואה, התאמה, דיווח רגולטורי, עיבוד עסקאות והעברת נתונים. Automation Anywhere מזהה קליטה, עיבוד הלוואות ודיווח תאימות כיישומי RPA נפוצים של שירותים פיננסיים. מקרה ספק אחד מדווח על יותר מ-40,000 מסמכים שעובדו תוך 14 ימים באמצעות אוטומציה משופרת בינה מלאכותית, אם כי התוצאות השונות משתנות בין אנשים. פריסות בנקאיות דורשות בקרת גישה חזקה, שבילי ביקורת, טיפול בחריגים, אבטחה ופיקוח אנושי.
סיכום
אוטומציה רובוטית של תהליכים משתמשת בבוטים של תוכנה כדי לבצע משימות דיגיטליות חוזרות ונשנות, מבוססות כללים, ביישומים שונים, מה שהופך אותה ליעילה במיוחד עבור זרימות עבודה יציבות ובנפח גבוה עם נתונים מובנים והחלטות צפויות. RPA מוצלח תלוי בבחירת התהליך הנכון, פישוטו לפני האוטומציה, בחירת תוכנה מתאימה, ניהול חריגים, מדידת החזר השקעה (ROI) ושמירה על אבטחה וממשל ככל שהתוכנית מתרחבת.
ב- TiRapid , המומחיות שלנו היא בייצור מדויק לאוטומציה פיזית ולא ל-RPA תוכנה. אנו מספקים שירותי עיבוד שבבי וייצור מדויקים של CNC עבור רכיבים בהתאמה אישית המשמשים ברובוטיקה, ציוד אוטומטי, אלקטרוניקה, מערכות מוליכים למחצה ומכונות תעשייתיות, כולל כרסום CNC, חריטה CNC, עיבוד שבבי 5 צירים, חומרים הנדסיים, גימור משטחים ובדיקת מימדים.
