Czym jest automatyzacja procesów robotycznych? Jak działa RPA

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA) to technologia automatyzacji oparta na oprogramowaniu, która wykorzystuje boty cyfrowe do wykonywania powtarzalnych, opartych na regułach zadań, zazwyczaj wykonywanych przez ludzi na komputerach. Boty RPA mogą wprowadzać i przesyłać dane, przetwarzać transakcje, aktualizować rekordy, generować raporty, zarządzać plikami i współpracować z wieloma aplikacjami zgodnie z predefiniowanymi instrukcjami.

W tym przewodniku wyjaśniono pojęcie automatyzacji procesów robotycznych (RPA), znaczenie RPA, sposób działania procesu RPA, główne typy RPA, odpowiednie zadania automatyzacji, oprogramowanie i narzędzia RPA, korzyści biznesowe, zastosowania w ochronie zdrowia i przemyśle, metody wdrażania, wskaźniki wydajności, integrację AI, wyzwania i przyszłe trendy.

Czym jest automatyzacja procesów robotycznych?

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA) to technologia wykorzystująca boty programowe do automatyzacji powtarzalnych, ustrukturyzowanych i opartych na regułach zadań komputerowych. Boty te komunikują się z aplikacjami za pośrednictwem interfejsów użytkownika, interfejsów API lub integracji, wykonując czynności takie jak wprowadzanie danych, przenoszenie plików, sprawdzanie rekordów, przetwarzanie transakcji i aktualizowanie systemów biznesowych.

W przeciwieństwie do robotów przemysłowych, które fizycznie przemieszczają materiały lub obsługują maszyny, roboty RPA funkcjonują w oprogramowaniu. Mogą działać w witrynach internetowych, arkuszach kalkulacyjnych, platformach ERP, systemach CRM, poczcie elektronicznej, bazach danych, starszym oprogramowaniu i innych środowiskach cyfrowych. IBM opisuje RPA jako robotykę programową, która łączy interakcje interfejsu użytkownika z interfejsami API w celu wykonywania powtarzalnych zadań w aplikacjach korporacyjnych.

Wartość RPA wynika z przekształcenia przewidywalnej pracy cyfrowej w powtarzalny, zautomatyzowany przepływ pracy. Zamiast wymagać od pracownika otwierania pięciu aplikacji, kopiowania informacji, walidacji pól i aktualizowania rekordów setki razy dziennie, tę samą sekwencję można skonfigurować raz i konsekwentnie wykonywać za pomocą botów programowych.

Co oznacza RPA?

RPA to skrót od Robotic Process Automation, czyli automatyzacji procesów robotycznych, która polega na wykorzystaniu robotów programowych do wykonywania zdefiniowanych wcześniej instrukcji i powtarzalnych zadań cyfrowych, które wcześniej wymagały ręcznej interakcji człowieka.

Słowo „robotyczny” może być mylące, ponieważ RPA zazwyczaj nie obejmuje fizycznego robota. Projekt Enterprisers wyjaśnia, że ​​robot to oprogramowanie działające na komputerze fizycznym lub wirtualnym, które odtwarza interakcje człowiek-komputer, takie jak kopiowanie danych, przenoszenie plików, wypełnianie pól i wykonywanie wieloetapowych przepływów pracy.

Prosty sposób na zrozumienie RPA jest następujący:

Człowiek definiuje reguły → Bot programowy wykonuje reguły → Zadanie biznesowe jest wykonywane automatycznie

To rozróżnienie jest istotne dla firm analizujących automatyzację. RPA jest najskuteczniejsze, gdy zadanie ma już jasną logikę. Jeśli pracownicy nie potrafią spójnie wyjaśnić, jak podejmowana jest decyzja, tradycyjna RPA zazwyczaj nie jest w stanie niezawodnie zautomatyzować tej decyzji bez sztucznej inteligencji lub kontroli ze strony człowieka.

Co robi RPA?

RPA automatyzuje ustrukturyzowane działania cyfrowe, takie jak wprowadzanie danych, przesyłanie informacji, przetwarzanie transakcji, zarządzanie plikami, sprawdzanie poprawności rekordów, raportowanie i rutynowe interakcje między aplikacjami oprogramowania.

Bot może otworzyć załącznik do wiadomości e-mail, pobrać numer faktury, sprawdzić zamówienie zakupu, wprowadzić zatwierdzone informacje do systemu ERP, zaktualizować arkusz kalkulacyjny i wysłać wiadomość z potwierdzeniem. Przepływ pracy może być realizowany zgodnie z harmonogramem, zdarzeniem systemowym, kolejką lub działaniem zainicjowanym przez pracownika.

Do typowych zadań należą:

• Wprowadzanie i ekstrakcja danych
• Zarządzanie plikami i folderami
• Przetwarzanie faktury
• Przetwarzanie zleceń
• Generowanie raportów
• Walidacja rekordu
• Przetwarzanie wiadomości e-mail
• Aktualizacje konta
• Migracja danych
• Zaplanowane uzgodnienia

SAP w podobny sposób opisuje RPA jako boty programowe, które klikają, piszą, przesuwają dane i wchodzą w interakcje z aplikacjami w sposób podobny do tego, jak robią to ludzie, ale z automatycznym wykonywaniem zadań.

Ważną granicą jest osąd. Tradycyjny RPA wykonuje kroki, których się nauczył. Z natury nie rozumie niejednoznacznych dokumentów, nie negocjuje z klientami, nie interpretuje niejasnego języka ani nie podejmuje strategicznych decyzji. Zadania te wymagają sztucznej inteligencji, innej logiki programowej lub zaangażowania człowieka.

Dlaczego RPA jest ważne dla firm?

RPA ma znaczenie dla firm, ponieważ może ograniczyć powtarzalną pracę ręczną, a jednocześnie poprawić szybkość przetwarzania, spójność, wydajność operacyjną, możliwość audytu i produktywność pracowników.

Rutynowe zadania cyfrowe często pochłaniają dużą ilość czasu pracowników, nie wymagając przy tym gruntownej oceny. Automatyzacja odpowiednich zadań pozwala pracownikom skupić się na komunikacji z klientami, analizie, inżynierii, obsłudze wyjątków, podejmowaniu decyzji i usprawnianiu procesów, zamiast na wielokrotnym przesyłaniu informacji między ekranami.

UiPath podkreśla szybsze wykonywanie zadań, spójne przetwarzanie, mniejszą liczbę błędów wprowadzania danych, całodobową pracę w razie potrzeby, mniejszą liczbę przeróbek oraz skalowalną automatyzację jako główne korzyści biznesowe RPA. Podkreśla również, że boty mogą łączyć odizolowane systemy i starsze aplikacje bez konieczności przebudowywania każdego przepływu pracy od podstaw.

Najmocniejszym argumentem biznesowym nie jest zatem po prostu „zastąpienie pracy ręcznej”. Firmy powinny określić, czy automatyzacja skraca czas cyklu, usuwa wąskie gardła, poprawia poziom usług, zwiększa wydajność lub obniża koszty związane z błędami. Proces, który zajmuje zaledwie kilka minut miesięcznie, może nie uzasadniać projektu RPA, nawet jeśli jest technicznie możliwy do zautomatyzowania.

Czym RPA różni się od tradycyjnej automatyzacji?

RPA różni się od tradycyjnej automatyzacji, ponieważ może automatyzować pracę za pośrednictwem istniejących interfejsów aplikacji, podczas gdy tradycyjna automatyzacja oprogramowania często opiera się w większym stopniu na interfejsach API, bazach danych, niestandardowych integracjach, skryptach lub zmianach w systemach bazowych.

Czynnik	RPA	Tradycyjna automatyzacja
Główna interakcja	Interfejs użytkownika, aplikacje, interfejsy API	API, bazy danych, kod niestandardowy
Podejście rozwojowe	Często low-code	Często prowadzone przez deweloperów
Wsparcie dla starszych systemów	Silny	Zależny od integracji
Najlepsze wykorzystanie	Powtarzalne cyfrowe przepływy pracy	Automatyzacja na poziomie systemu
Zmiany aplikacji	Może mieć wpływ na boty interfejsu użytkownika	Zależy od integracji
Rozlokowanie	Często stosunkowo szybko	Może wymagać więcej inżynierii
Potrzeba zarządzania	Wysoka skala	Wysoka skala

RPA jest cennym rozwiązaniem, gdy pracownicy muszą wielokrotnie pracować z aplikacjami, które trudno jest bezpośrednio zintegrować. Ponieważ bot potrafi naśladować działania w interfejsie, może łączyć starsze i nowsze systemy bez konieczności natychmiastowej wymiany którejkolwiek z platform. SAP szczególnie podkreśla tę zaletę w przypadku starszych systemów i aplikacji bez wygodnego dostępu do API.

Jednak automatyzacja interfejsu użytkownika nie jest automatycznie lepsza od API. Tam, gdzie istnieją niezawodne API, bezpośrednia integracja z systemem może być bardziej niezawodna niż wizualna interakcja z przyciskami i polami. Silna architektura automatyzacji wybiera najstabilniejszą metodę integracji dla każdego kroku, zamiast forsować każdy proces przez interfejs RPA.

Jak działa automatyzacja procesów robotycznych?

Automatyzacja procesów robotycznych polega na przekształcaniu powtarzalnego przepływu pracy w cyfrowe instrukcje, które boty programowe wykonują za pośrednictwem aplikacji, interfejsów, interfejsów API, reguł, wyzwalaczy i ścieżek wyjątków. Typowy proces RPA identyfikuje zadanie, definiuje dane wejściowe i decyzje, konfiguruje bota, testuje przepływ pracy, wdraża go i monitoruje wydajność.

Nowoczesne platformy RPA zapewniają środowiska programistyczne, w których zespoły mogą definiować działania na każdym etapie przepływu pracy. Niektóre zadania wykorzystują interakcję z ekranem, inne uzyskują bezpośredni dostęp do interfejsów API, arkuszy kalkulacyjnych, baz danych, dokumentów, poczty e-mail lub systemów korporacyjnych. IBM opisuje korporacyjne RPA jako połączenie interakcji z interfejsem użytkownika i możliwości integracji w obrębie odrębnych aplikacji.

Uproszczony przepływ pracy RPA wygląda następująco:

Identyfikacja procesu → Definiowanie reguł → Budowanie bota → Połącz systemy → Testowanie → Wdrażanie → Monitorowanie → Ulepszanie

Krok 1: Zidentyfikuj proces oparty na regułach

Pierwszym krokiem RPA jest zidentyfikowanie procesu, który jest powtarzalny, przewidywalny, wystarczająco obszerny i regulowany przez reguły, które można jasno opisać.

Najsilniejsze metody zazwyczaj obejmują powtarzanie tych samych czynności ze znanymi danymi wejściowymi i wyjściowymi. Przykładami mogą być: przesyłanie danych zamówień, uzgadnianie rekordów, pobieranie raportów, aktualizowanie informacji o klientach, przetwarzanie standardowych faktur lub sprawdzanie wartości pod kątem predefiniowanych progów.

Projekt Enterprisers wskazuje cztery przydatne cechy oceny przydatności RPA: przepływ pracy powinien być oparty na regułach, regularnie powtarzany lub uruchamiany w przewidywalny sposób, mieć zdefiniowane dane wejściowe i wyjściowe oraz występować z wystarczającą liczbą operacji.

Ten etap selekcji ma poważne konsekwencje finansowe. Automatyzacja stabilnego procesu obsługującego 20 000 transakcji miesięcznie może przynieść znaczne korzyści. Automatyzacja stale zmieniającego się przepływu pracy z wieloma nieprzewidywalnymi wyjątkami może generować większe koszty utrzymania niż oszczędności w zakresie pracy.

Krok 2: Przechwytywanie danych wejściowych i reguł biznesowych

Drugim krokiem RPA jest zdefiniowanie danych wejściowych, reguł decyzyjnych, oczekiwanych wyników, wyjątków, zatwierdzeń i interakcji systemowych, które decydują o sposobie działania przepływu pracy.

Poniżej znajduje się przydatna mapa procesu:

Wyzwalacz → Wejście → Walidacja → Decyzja → Akcja → Wyjście → Wyjątek

W przypadku obiegu faktur bot może potrzebować danych dostawców, danych zamówień, wartości faktur, informacji podatkowych, statusu zatwierdzenia oraz dostępu do systemu ERP. Następnie reguły określają, które transakcje mogą być księgowane automatycznie, a które muszą zostać przekierowane do pracownika.

Ten krok powinien uwzględniać rzeczywiste warunki operacyjne, a nie tylko idealny proces. Jeśli 20% faktur dociera bez odniesienia do zamówienia zakupu, ten wyjątek należy uwzględnić w automatyzacji. W przeciwnym razie bot może działać idealnie podczas demonstracji, ale wielokrotnie zawodzić w środowisku produkcyjnym.

Krok 3: Skonfiguruj bota RPA

Trzecim krokiem RPA jest skonfigurowanie bota, uwzględniając logikę przepływu pracy, interakcje aplikacji, reguły, warunki, pętle, transformacje danych i obsługę wyjątków, niezbędne do wykonania zadania.

Wiele narzędzi do automatyzacji procesów robotycznych oferuje wizualne lub niskokodowe kreatory, które umożliwiają tworzenie przepływów pracy. SAP opisuje również rejestrowanie przepływów pracy, w którym działania użytkownika mogą być rejestrowane i przekształcane w powtarzalne sekwencje automatyzacji.

Proste rejestrowanie to jednak dopiero początek niezawodnej automatyzacji przedsiębiorstwa. Boty produkcyjne zazwyczaj wymagają reguł walidacji, komponentów wielokrotnego użytku, bezpiecznego przetwarzania danych uwierzytelniających, rejestrowania, zachowania odzyskiwania, obsługi błędów i kontrolowanego wdrażania.

Źle skonstruowana automatyzacja może być trudna w utrzymaniu, nawet jeśli pierwsza wersja działa. Standardy programistyczne mają znaczenie, ponieważ bot może pozostawać w fazie produkcyjnej przez lata, podczas gdy aplikacje, reguły biznesowe, użytkownicy i infrastruktura wokół niego stale się zmieniają.

Krok 4: Połącz aplikacje i systemy

Czwartym krokiem RPA jest połączenie bota z każdą aplikacją, źródłem danych i środowiskiem cyfrowym niezbędnym do ukończenia procesu.

Połączenia mogą obejmować:

• Systemy ERP
• Platformy CRM
• Aplikacje internetowe
• Oprogramowanie komputerowe
• Email
• Arkusze kalkulacyjne
• Bazy danych
• Pszczoła
• Systemy zarządzania dokumentacją
• Portale wewnętrzne
• Wirtualne komputery stacjonarne

Jednym z powodów popularności RPA jest to, że firmy często korzystają z wielu aplikacji, które nigdy nie zostały zaprojektowane do komunikacji ze sobą. IBM zauważa, że ​​RPA może łączyć interfejsy API i interakcje z interfejsem użytkownika, aby wykonywać zadania w niezależnych systemach przedsiębiorstwa.

Dojrzała implementacja wykorzystuje najodpowiedniejszą metodę połączenia dla każdego systemu. Automatyzacja interfejsu użytkownika może być odpowiednia dla starszych aplikacji bez API, natomiast bezpośrednia komunikacja przez API może być preferowana dla nowoczesnej platformy chmurowej.

Krok 5: Wykonaj zadania zautomatyzowane

Piąty krok RPA polega na umożliwieniu botowi wykonania skonfigurowanego przepływu pracy po uruchomieniu procesu przez pracownika, harmonogram, przychodzącą transakcję, zdarzenie systemowe lub inny wyzwalacz.

Na przykład bot do fakturowania może:

1. Wykryj nową fakturę.
2. Wyodrębnij informacje z faktury.
3. Zweryfikuj dane dostawcy.
4. Sprawdź pasujące zamówienie zakupu.
5. Porównaj ilości i wartości.
6. Wprowadź zatwierdzone informacje do systemu ERP.
7. Wszelkie nieprawidłowości należy zgłaszać pracownikowi.
8. Zarejestruj zakończoną transakcję.

Bot nie musi dokładnie naśladować każdej czynności człowieka. Dobrze zaprojektowana automatyzacja może eliminować zbędne kroki, korzystać z interfejsów API tam, gdzie to możliwe, przetwarzać dane partiami i automatycznie oddzielać rutynowe transakcje od wyjątków.

Celem nie jest zatem szybsze odtworzenie nieefektywnego, ręcznego przepływu pracy. Lepszym podejściem jest najpierw uproszczenie procesu, a następnie zautomatyzowanie wersji, która generuje największą wartość biznesową.

Krok 6: Monitoruj wyniki i wyjątki

Ostatnim krokiem RPA jest monitorowanie wydajności automatyzacji, identyfikacja nieudanych transakcji i wyjątków, aktualizacja botów w przypadku zmian w systemach oraz ciągłe doskonalenie przepływu pracy. W środowiskach produkcyjnych RPA może również wspierać operacje obróbki CNC poprzez gromadzenie danych produkcyjnych, aktualizację rekordów ERP lub MES, śledzenie statusu zadań oraz kierowanie wyjątków dotyczących obróbki lub inspekcji do odpowiedniego zespołu.

Przydatne dane monitorujące obejmują wolumen transakcji, wskaźnik ukończenia, wskaźnik wyjątków, średni czas przetwarzania, dostępność botów, interwencje ręczne, długość kolejki i koszt pojedynczej transakcji. W przypadku procesów obróbki CNC firmy mogą również monitorować stan maszyn, wielkość produkcji, wyniki kontroli, alerty związane z narzędziami, ukończenie zadań i zmiany harmonogramu, jeśli te informacje są dostępne za pośrednictwem połączonych systemów.

Produkcyjna RPA powinna być traktowana jako system operacyjny, a nie jednorazowy projekt automatyzacji. Jeśli zadanie obróbki CNC nie przejdzie kontroli, maszyna zgłosi przestój lub dane produkcyjne nie spełniają ustalonych warunków, bot RPA może wysłać powiadomienia, zaktualizować rejestry produkcyjne, utworzyć zadania kontrolne lub skierować problem do zespołów inżynieryjnych i ds. jakości. RPA wspiera przepływ informacji związanych z obróbką, zamiast zastępować sam sterownik CNC lub program do obróbki.

Oznacza to, że każda istotna automatyzacja powinna mieć właściciela, dokumentację, reguły alertów, procedury zarządzania zmianami, przypadki testowe oraz zdefiniowaną reakcję, gdy bot nie może ukończyć transakcji. Dla producentów wykorzystujących obróbkę CNC, połączenie RPA z ERP, MES, systemami jakości i danymi z monitorowania maszyn może poprawić przejrzystość produkcji, jednocześnie utrzymując decyzje dotyczące obróbki, kontrolę ścieżki narzędzia i krytyczne oceny jakości pod odpowiednim nadzorem inżynierskim.

Jakie są główne typy RPA?

Główne typy RPA to RPA z nadzorem, RPA bez nadzoru oraz RPA hybrydowe. Inteligentne RPA rozszerza te modele, łącząc boty oparte na regułach z technologiami sztucznej inteligencji, które mogą przetwarzać dokumenty, język, obrazy, prognozy i inne informacje, których podstawowe RPA nie jest w stanie skutecznie zinterpretować.

Różnica między automatyzacją nadzorowaną a bezobsługową dotyczy głównie sposobu, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z procesem. Automation Anywhere definiuje trzy szerokie kategorie – automatyzację nadzorowaną, bezobsługową i hybrydową – podczas gdy SAP wyróżnia automatyzację nadzorowaną i bezobsługową jako dwa główne modele operacyjne.

Typ RPA	Zaangażowanie ludzi	Typowe zastosowania
Uczęszczał	Częsty	Obsługa klienta, pomoc na komputerze
Nienadzorowana	Niski	Przetwarzanie wsadowe w zapleczu
Hybrydowy	Mieszany	Procesy z wyjątkami
Inteligentny RPA	Zmienna	Dokumenty i przepływy pracy wspomagane przez sztuczną inteligencję

Uczęszczał do RPA

Uczestniczący RPA działa równolegle z pracownikiem i jest zazwyczaj uruchamiany, gdy pracownik potrzebuje wsparcia automatyzacji w trakcie aktywnego procesu biznesowego.

Przedstawiciel obsługi klienta może uruchomić bota podczas rozmowy z klientem. Bot może pobierać dane z kilku systemów, wypełniać wspólne pola, weryfikować informacje i przygotowywać kolejne działania, podczas gdy pracownik pozostaje odpowiedzialny za komunikację, zatwierdzenia i ocenę.

Według Automation Anywhere automatyzacja asystowana to inicjowana przez człowieka automatyzacja procesów robotycznych (RPA), wykorzystywana do wspomagania procesów interaktywnych, takich jak obsługa klienta czy pomoc techniczna.

Główną zaletą jest to, że powtarzalną pracę na ekranie można zautomatyzować bez konieczności odrywania człowieka od sytuacji wymagających kontekstu. RPA z nadzorem jest szczególnie skuteczne, gdy pracownicy poświęcają znaczną ilość czasu na wyszukiwanie, kopiowanie lub wprowadzanie informacji w procesach obsługi klienta.

Jego ograniczeniem jest to, że nie eliminuje konieczności obecności pracownika. Jeśli proces może przebiegać niezależnie i nie wymaga podejmowania decyzji przez człowieka w czasie rzeczywistym, bezobsługowa automatyzacja może zapewnić większą wydajność operacyjną.

Bezobsługowy RPA

Bezobsługowe RPA działa niezależnie, zgodnie z predefiniowanymi harmonogramami, wyzwalaczami, kolejkami lub zdarzeniami systemowymi, bez konieczności rozpoczynania każdej transakcji przez człowieka.

Typowe zastosowania obejmują uzgadnianie nocne, przygotowywanie raportów, planowane transfery danych, aktualizację kont, przetwarzanie transakcji, wprowadzanie faktur, synchronizację zapasów i administrację zaplecza.

SAP wyjaśnia, że ​​bezobsługowe boty działają niezależnie i mogą być aktywowane zgodnie z harmonogramami lub predefiniowanymi warunkami. Automation Anywhere podobnie pozycjonuje bezobsługowe RPA w zadaniach back-office, takich jak wprowadzanie danych, operacje IT i integracja aplikacji.

Ten model może obsługiwać wydłużone godziny pracy, ponieważ pracownicy cyfrowi nie są ograniczeni do standardowego harmonogramu pracy w biurze. Jednak praca bez nadzoru sprawia, że ​​obsługa wyjątków i monitorowanie stają się ważniejsze. Bot, który ulegnie awarii o 2:00 w nocy, wymaga procesu powiadamiania i odzyskiwania.

Hybrydowe RPA

Hybrydowe RPA łączy automatyzację z obsługą i bez obsługi, dzięki czemu boty i pracownicy mogą uczestniczyć w różnych etapach tego samego przepływu pracy.

Na przykład, bot bez nadzoru może automatycznie przetworzyć 900 standardowych transakcji. Kolejne 100 transakcji może zawierać brakujące informacje, sprzeczne wartości lub wyjątki od zasad i w związku z tym zostać przekierowane do pracowników. Po zakończeniu tych decyzji bot może wznowić pozostałe zautomatyzowane kroki.

Automation Anywhere opisuje hybrydowe RPA jako połączenie, w którym pracownicy i automatyzacje współpracują w celu realizacji procesów, których nie można obsłużyć w całości za pomocą jednego podejścia.

Modele hybrydowe są często bardziej realistyczne niż próby 100% automatyzacji. Celem ekonomicznym niekoniecznie jest wyeliminowanie każdego czynnika ludzkiego. Bardziej wartościowe może być zautomatyzowanie 80–90% rutynowych zadań, przy jednoczesnym skupieniu doświadczonych pracowników na niewielkim odsetku transakcji wymagających osądu.

Inteligentny RPA

Inteligentne RPA łączy deterministyczne wykonywanie RPA z technologiami sztucznej inteligencji (AI), które pomagają interpretować informacje, klasyfikować dane wejściowe, rozpoznawać wzorce lub wspierać podejmowanie decyzji.

Możliwe technologie obejmują:

• Nauczanie maszynowe
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Wizja komputerowa
• Inteligentne przetwarzanie dokumentów
• generatywna sztuczna inteligencja
• Modele predykcyjne

IBM opisuje inteligentną automatyzację jako rozszerzenie RPA, które obejmuje takie dyscypliny sztucznej inteligencji, jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe.

Na przykład, tradycyjny bot RPA może odczytywać dane tylko ze stałych pól faktury. Inteligentne przetwarzanie dokumentów może najpierw zidentyfikować nazwę dostawcy, wartość, datę i numer faktury w wielu układach dokumentu, a następnie RPA może wprowadzić te wartości do systemu ERP.

Istotną różnicą jest to, że warstwa AI interpretuje niepewne informacje, podczas gdy warstwa RPA wykonuje kontrolowane działania. Połączenie ich zwiększa liczbę procesów, które można zautomatyzować, bez eliminowania potrzeby walidacji i zarządzania.

Jakie procesy najlepiej nadają się do RPA?

Procesy najlepiej dostosowane do RPA to procesy powtarzalne, o dużej objętości, oparte na regułach, stabilne, dostępne cyfrowo i oparte na jasno zdefiniowanych danych wejściowych i wyjściowych. RPA jest mniej odpowiednie dla procesów zdominowanych przez subiektywną ocenę, stale zmieniające się procedury, wysoce nieprzewidywalne wyjątki lub słabo ustrukturyzowane dane źródłowe.

Wybór procesu ma silny wpływ na zwrot z inwestycji w automatyzację. Technicznie imponujący bot może być nadal kiepską inwestycją, jeśli podstawowy przepływ pracy charakteryzuje się małą objętością, częstymi zmianami lub dużą ilością decyzji podejmowanych przez człowieka.

Charakterystyka procesu	Zdatność RPA
Wysoki wolumen transakcji	Wysoki
Jasne zasady biznesowe	Wysoki
Zdefiniowane wejścia i wyjścia	Wysoki
Stabilne aplikacje	Wysoki
Powtarzalny wysiłek ręczny	Wysoki
Częste subiektywne decyzje	Niski
Ciągłe zmiany procesów	Niski
Bardzo nieregularne dane	Niższy bez AI

Zadania powtarzalne i o dużej objętości

Powtarzalne i duże zadania są dobrymi kandydatami do wykorzystania RPA, ponieważ każda zautomatyzowana transakcja przyczynia się do dodatkowej oszczędności czasu i kosztów.

Zadanie, które zajmuje trzy minuty, może wydawać się nieistotne. Jeśli jednak pracownicy wykonują je 20 000 razy miesięcznie, oznacza to około 1,000 godzin ręcznej pracy, nie licząc błędów, opóźnień i kosztów zarządzania.

Projekt Enterprisers Project wskazuje, że przetwarzanie dużej ilości powtarzalnych danych jest jednym z najwyraźniejszych wskaźników dobrego kandydata na RPA.

Firmy powinny zatem mierzyć częstotliwość, a nie oceniać potencjał automatyzacji wyłącznie na podstawie złożoności poszczególnych transakcji. Proste zadania często generują znaczny zwrot z inwestycji właśnie dlatego, że występują tak często.

Procesy oparte na regułach i przewidywalne

Procesy oparte na regułach i przewidywalne są odpowiednie dla RPA, ponieważ boty potrzebują jasnych instrukcji, które pozwolą im określić, jakie działanie powinno zostać podjęte w konkretnych warunkach.

Na przykład:

Jeśli wartość faktury = wartość zamówienia zakupu → Kontynuuj
Jeśli wartość faktury ≠ wartość zamówienia zakupu → trasa do przeglądu

Tę logikę łatwo przełożyć na automatyzację, ponieważ wymagane działanie jest deterministyczne. Bot nie musi rozumieć, dlaczego wystąpiła rozbieżność.

Procesy obejmujące negocjacje, subiektywną ocenę, decyzje strategiczne lub niejednoznaczny kontekst są różne. Tradycyjna RPA nie jest w stanie wiarygodnie odtworzyć osądu, którego sami pracownicy nie są w stanie zdefiniować jako spójnych reguł.

Ustrukturyzowane dane cyfrowe

Ustrukturyzowane dane cyfrowe doskonale nadają się do RPA, ponieważ boty mogą niezawodnie odczytywać pola, tabele, formularze, rekordy, arkusze kalkulacyjne i standardowe informacje z baz danych.

Przykładowo faktury dostarczane w jednym spójnym formacie elektronicznym są łatwiejsze do zautomatyzowania niż zdjęcia faktur pisanych ręcznie z niejednolitym układem.

Nieustrukturyzowane dane wejściowe niekoniecznie uniemożliwiają automatyzację. Po prostu zmieniają stos technologiczny. Sztuczna inteligencja dokumentów, OCR, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe czy sztuczna inteligencja generatywna mogą najpierw przekształcić informacje w dane ustrukturyzowane, zanim bot RPA będzie kontynuował proces.

Dzięki temu rozróżnieniu firmy nie muszą oczekiwać, że podstawowe oprogramowanie RPA rozwiąże problemy z interpretacją danych, do których rozwiązywania nie zostało zaprojektowane.

Procesy w wielu aplikacjach

Procesy wymagające od pracowników wielokrotnego przełączania się między aplikacjami są szczególnie dobrymi kandydatami do wykorzystania RPA.

Pracownik działu zaopatrzenia może otrzymywać informacje e-mailem, weryfikować dostawcę w portalu internetowym, wprowadzać zamówienie zakupu do systemu ERP, aktualizować arkusz kalkulacyjny i tworzyć dokumenty w innym systemie. Żaden z tych kroków nie jest trudny do wykonania, ale powtarzanie tej sekwencji setki razy może być pracochłonne.

Zarówno UiPath, jak i IBM podkreślają zdolność RPA do łączenia systemów poprzez interakcję z interfejsem użytkownika, interfejsami API i integracje, w tym także w środowiskach, w których aplikacje są wyizolowane lub w które zaangażowane są starsze systemy.

Sprawia to, że RPA jest szczególnie wartościową praktyczną warstwą integracji w sytuacjach, w których przebudowa całej architektury IT byłaby zbyt wolna lub kosztowna.

Zadania z wysokim wskaźnikiem błędów ręcznych

Zadania obarczone dużą liczbą błędów ręcznych mogą skorzystać z RPA, jeśli błędy te wynikają z powtarzalnego kopiowania, wpisywania, sprawdzania, wykonywania obliczeń lub przesyłania danych.

Prawidłowo zwalidowany bot wykonuje zaprogramowane kroki konsekwentnie i nie męczy się ani nie pomija pól z powodu obciążenia pracą. Może to poprawić spójność danych i ograniczyć konieczność przeróbek w dalszej części procesu.

Jednak RPA może również bardzo skutecznie automatyzować błędy. Jeśli reguła jest błędna, bot może powtórzyć tę samą nieprawidłową czynność tysiące razy.

Dlatego przed wdrożeniem produkcyjnym testy muszą obejmować normalne przypadki, przypadki skrajne, nieprawidłowe dane wejściowe, brakujące dane, awarie systemu i nieoczekiwane reakcje aplikacji.

Jakie są typowe przypadki użycia RPA?

Typowe przypadki wykorzystania RPA obejmują finanse i księgowość, zasoby ludzkie, operacje, obsługę klienta, wprowadzanie danych, migrację danych, przetwarzanie faktur, raportowanie, zaopatrzenie, administrację IT i inne przepływy pracy, które wielokrotnie powodują przesyłanie informacji między systemami cyfrowymi.

Zarówno SAP, jak i UiPath identyfikują finanse, HR, obsługę klienta, IT, zaopatrzenie, opiekę zdrowotną, produkcję i inne funkcje jako typowe środowiska RPA.

Finanse I Rachunkowość

Dział finansów i księgowości wykorzystuje RPA do przetwarzania faktur, rozliczeń z dostawcami, uzgadniania, planowania raportów, sprawdzania poprawności transakcji, obsługi zamknięcia finansowego i przesyłania informacji między systemami finansowymi.

SAP opisuje roboty działające bez nadzoru, które wyodrębniają informacje z faktur, wprowadzają je do systemów ERP, uzgadniają wyciągi bankowe i generują zaplanowane raporty finansowe.

Dobrze zaprojektowany proces obsługi kont płatniczych może automatycznie obsługiwać faktury odpowiadające zamówieniom zakupu i zatwierdzonym dostawcom, a jednocześnie kierować niezgodności do ręcznego przeglądu.

Zmniejsza to liczbę powtarzających się wpisów bez eliminowania kontroli finansowych. Progi zatwierdzania, podział obowiązków, procedury wyjątków, dzienniki audytów i uprawnienia dostępu powinny pozostać częścią procesu.

Human Resources

Dział kadr wykorzystuje RPA do automatyzacji wdrażania nowych pracowników, przygotowywania dokumentów, aktualizacji rejestrów, administrowania listą płac, przetwarzania świadczeń i zakładania kont.

SAP podaje przykłady automatyzacji w obszarze HR, takie jak tworzenie ofert pracy, wdrażanie i prowadzenie dokumentacji pracowniczej.

Bot wdrażający może tworzyć konta systemowe, wprowadzać informacje o pracownikach, wysyłać standardową dokumentację, planować wymagane szkolenia i powiadamiać działy po zatwierdzeniu nowego pracownika.

Decyzje podejmowane przez ludzi — takie jak wybór kandydatów, ocena wyników pracy, rozwiązywanie konfliktów czy ustalanie wynagrodzenia — nie powinny być traktowane jako rutynowe, zautomatyzowane działania oparte na regułach tylko dlatego, że powiązane z nimi czynności administracyjne można zautomatyzować.

Specjaliści ds. operacyjnych

Zespoły operacyjne wykorzystują RPA do aktualizacji zapasów, składania zamówień, raportowania produkcji, administrowania łańcuchem dostaw, synchronizacji danych, zarządzania zamówieniami i rutynowej komunikacji między systemami operacyjnymi.

W produkcji RPA zazwyczaj działa na poziomie oprogramowania i informacji. Może łączyć systemy ERP, MES, QMS, systemy magazynowe, arkusze kalkulacyjne, portale dostawców i aplikacje raportujące.

Automation Anywhere wymienia wśród przypadków użycia RPA w produkcji zarządzanie zapasami, przetwarzanie zamówień zakupu i wysyłek oraz działania związane z danymi jakościowymi.

RPA nie należy zatem mylić z fizyczną automatyzacją fabryk. Roboty przemysłowe manipulują komponentami i narzędziami, a boty RPA manipulują informacjami i procesami oprogramowania.

Obsługa klienta

Obsługa klienta wykorzystuje RPA do pobierania informacji o kontach, aktualizowania rekordów, kierowania zgłoszeń, tworzenia spraw, wypełniania formularzy i automatyzowania typowych zadań cyfrowych podczas interakcji z klientami.

RPA z udziałem personelu jest szczególnie przydatne, ponieważ przedstawiciel może kontynuować rozmowę z klientem, podczas gdy bot zbiera informacje z kilku systemów.

Wśród popularnych aplikacji do obsługi klienta UiPath wymienia kierowanie zgłoszeniami, aktualizację danych i automatyzację odpowiedzi.

Wartość biznesowa wynika ze skrócenia czasu nawigacji i oczekiwania na ekranie, zamiast automatyzacji każdej rozmowy z klientem. Złożone skargi, negocjacje, empatia i nietypowe decyzje nadal wymagają odpowiedniego zaangażowania człowieka.

Wprowadzanie danych i migracja danych

RPA automatyzuje wprowadzanie i migrację danych poprzez przesyłanie informacji między systemami zgodnie ze zdefiniowanymi mapowaniami, regułami walidacji i logiką przepływu pracy.

Jest to przydatne, gdy firmy migrują ze starszych systemów, łączą jednostki biznesowe, czyszczą rekordy CRM, synchronizują bazy danych lub gdy tymczasowo zachodzi potrzeba połączenia systemów przed udostępnieniem trwałej integracji.

Jakość danych jest głównym ograniczeniem. Automatyzacja może przyspieszyć przesyłanie milionów rekordów, ale nie jest w stanie automatycznie sprawić, że nieprawidłowe lub zduplikowane dane staną się wiarygodne.

Solidny proces migracji obejmuje walidację, deduplikację, uzgadnianie, raportowanie wyjątków i weryfikację próbek przed wycofaniem systemu źródłowego.

Przetwarzanie faktur i zamówień

RPA automatyzuje przetwarzanie faktur i zamówień poprzez wyodrębnianie danych, sprawdzanie rekordów, stosowanie standardowych reguł, wprowadzanie transakcji i wyznaczanie wyjątków routingu.

Typowy przepływ pracy wygląda następująco:

Odbierz dokument → Wyodrębnij dane → Zweryfikuj dostawcę → Dopasuj zamówienie → Sprawdź kwotę → Zatwierdź lub eskaluj → Prześlij do systemu ERP

UiPath zalicza przetwarzanie faktur i zamówienia do najważniejszych obszarów automatyzacji przedsiębiorstw.

Procesy te są dobrym rozwiązaniem, ponieważ wolumen transakcji może być wysoki, a wiele decyzji podlega jasnym regułom. Jednak nieregularni dostawcy, brakujące referencje, spory cenowe, różnice podatkowe czy uszkodzone zamówienia nadal wymagają starannie zaprojektowanej obsługi wyjątków.

Gdzie stosuje się automatyzację procesów robotycznych?

Automatyzacja procesów robotycznych jest wykorzystywana w ochronie zdrowia, bankowości, usługach finansowych, produkcji, ubezpieczeniach, handlu detalicznym, IT, administracji publicznej, finansach, HR, zaopatrzeniu i innych sektorach, w których pracownicy wykonują powtarzalne procesy cyfrowe w różnych aplikacjach.

UiPath identyfikuje zastosowania RPA w służbie zdrowia, produkcji, handlu detalicznym, ubezpieczeniach, finansach, HR, obsłudze klienta, IT, zaopatrzeniu i innych funkcjach przedsiębiorstwa.

Zdrowie

Branża opieki zdrowotnej wykorzystuje RPA do administracyjnych procesów roboczych, w tym zarządzania wizytami, przetwarzania roszczeń, rozliczeń, aktualizacji danych pacjentów, raportowania, zarządzania zasobami ludzkimi i innych ustrukturyzowanych działań cyfrowych.

Automation Anywhere identyfikuje planowanie wizyt pacjentów, przetwarzanie roszczeń i zarządzanie danymi w elektronicznej dokumentacji medycznej jako główne zastosowania automatyzacji procesów robotycznych (RPA) w opiece zdrowotnej.

Największe szanse występują zwykle w kontekście administracyjnym, a nie klinicznym, ponieważ boty działające na podstawie reguł lepiej nadają się do przesyłania i weryfikowania informacji niż do wydawania orzeczeń medycznych.

Wdrożenia w opiece zdrowotnej wymagają również zwracania szczególnej uwagi na prywatność, uprawnienia, możliwość przeprowadzania audytów, kontrolę dostępu, zarządzanie wyjątkami i przetwarzanie poufnych informacji o pacjentach.

Bankowość i usługi finansowe

Branża bankowa i usług finansowych wykorzystuje RPA do pozyskiwania klientów, administrowania pożyczkami, uzgadniania, raportowania zgodności, aktualizacji kont, przetwarzania transakcji i powtarzalnych prac zaplecza.

Automation Anywhere wyróżnia takie typowe zastosowania w usługach finansowych, jak wdrażanie, obsługa przetwarzania pożyczek, sprawdzanie dokumentów i sprawozdawczość regulacyjna.

Sektor ten doskonale nadaje się do RPA, ponieważ wolumen transakcji jest wysoki, a wiele procedur podlega jasno określonym regułom. Instytucje finansowe wymagają jednak również rygorystycznych zabezpieczeń, kontroli dostępu, ścieżek audytu, walidacji i zarządzania zmianami.

RPA może zautomatyzować gromadzenie i wykonywanie zobowiązań, podczas gdy decyzje kredytowe, dochodzenia w sprawie oszustw, ocena inwestycji i inne działania o dużym wpływie mogą wymagać wyspecjalizowanych pracowników lub zarządzanych przez nich systemów sztucznej inteligencji.

Produkcja

W przemyśle produkcyjnym RPA wykorzystuje się głównie w celu automatyzacji przepływu informacji w procesie produkcji, a nie fizycznej obróbki, spawania, montażu lub przenoszenia komponentów.

Typowe zastosowania obejmują aktualizację zapasów, zarządzanie zamówieniami zakupu, informacje o dostawcach, raportowanie produkcji, zbieranie danych o jakości, ewidencję logistyczną, fakturowanie i administrację ERP.

Automation Anywhere w szczególności identyfikuje przypadki użycia RPA w produkcji, takie jak zarządzanie zapasami, przetwarzanie zamówień, śledzenie przesyłek i działania związane z danymi jakościowymi.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ „automatyzacja robotyczna” może odnosić się do fizycznych robotów na hali fabrycznej, podczas gdy automatyzacja procesów robotycznych zwykle odnosi się do botów programowych pracujących w systemach cyfrowych.

Ubezpieczenia

Branża ubezpieczeniowa wykorzystuje RPA do administrowania roszczeniami, aktualizacji polis, walidacji danych klientów, przetwarzania składek, sprawozdawczości regulacyjnej i powtarzalnego wsparcia w procesie oceny ryzyka.

UiPath identyfikuje obsługę roszczeń, administrowanie polisami i wsparcie w zakresie oceny ryzyka wśród aplikacji branżowych.

Procesy rozpatrywania roszczeń często obejmują zarówno czynności zautomatyzowane, jak i oparte na osądzie. Bot może gromadzić dokumenty, weryfikować informacje o polisie, aktualizować systemy i obliczać zdefiniowane wartości, podczas gdy likwidatorzy badają nietypowe lub sporne roszczenia.

To sprawia, że ​​hybrydowe RPA jest szczególnie przydatne, ponieważ rutynowe transakcje mogą przebiegać szybko, a ludzka wiedza pozostaje dostępna na wypadek wyjątków.

Handel detaliczny i handel elektroniczny

Handel detaliczny i e-commerce wykorzystują RPA do przetwarzania zamówień, uzgadniania stanu magazynowego, aktualizacji danych produktów, zarządzania zwrotami, przepływu prac cenowych, informacji o klientach i raportowania.

Wśród aplikacji detalicznych UiPath wymienia przetwarzanie zamówień, obsługę klienta i uzgadnianie stanu magazynowego.

Przedsiębiorstwa zajmujące się sprzedażą detaliczną często korzystają z wielu niepowiązanych ze sobą platform, w tym sklepów internetowych, systemów ERP, oprogramowania magazynowego, systemów płatności, rynków, portali przewoźników i narzędzi obsługi klienta.

RPA może połączyć środowiska, w których stała integracja jest niedostępna lub w których pracownicy wielokrotnie przesyłają te same informacje.

Technologia informacyjna

Technologia informatyczna wykorzystuje RPA do obsługi użytkowników, zarządzania hasłami i dostępem, administrowania działem obsługi klienta, planowania zadań, raportowania, gromadzenia danych, monitorowania systemu i czynności związanych z tworzeniem kopii zapasowych.

UiPath podaje jako przykłady automatyzacji IT procesy zapewniania dostępu użytkownikom, monitorowania ich oraz tworzenia kopii zapasowych.

RPA jest przydatne, gdy operacja jest przewidywalna i obejmuje wiele interfejsów. Bardziej złożoną konfigurację infrastruktury można lepiej obsługiwać za pomocą skryptów, narzędzi do zarządzania konfiguracją, interfejsów API lub dedykowanej automatyzacji DevOps.

Najlepsze rozwiązanie zależy zatem od charakteru zadania, a nie od założenia, że ​​RPA powinna automatyzować każdy proces IT.

Czym jest oprogramowanie RPA i czym są narzędzia RPA?

Oprogramowanie i narzędzia RPA to platformy służące do projektowania, uruchamiania, planowania, organizowania, monitorowania, zabezpieczania, utrzymywania i analizowania botów programowych, które automatyzują cyfrowe procesy biznesowe. Platformy korporacyjne zazwyczaj łączą w sobie funkcje tworzenia przepływów pracy, automatyzacji interfejsów użytkownika, integracji, kontroli uprawnień, scentralizowanego zarządzania, analityki i zarządzania.

Nowoczesne oprogramowanie RPA wykracza daleko poza proste rejestrowanie makr. UiPath podkreśla, że ​​programowanie low-code, integracja, orkiestracja, scentralizowane zarządzanie, sztuczna inteligencja, bezpieczeństwo i elastyczne wdrażanie są ważnymi możliwościami automatyzacji na skalę przedsiębiorstwa.

Narzędzia programistyczne RPA

Narzędzia do tworzenia RPA umożliwiają tworzenie przepływów pracy przy użyciu działań wizualnych, komponentów wielokrotnego użytku, warunków, pętli, zmiennych, działań aplikacji, interfejsów API i reguł biznesowych.

Tworzenie oprogramowania low-code zmniejsza ilość tradycyjnego programowania wymaganego w typowych przepływach pracy i umożliwia przeszkolonym użytkownikom biznesowym udział w rozwoju automatyzacji.

UiPath rekomenduje platformy, które obsługują zarówno użytkowników biznesowych, jak i profesjonalnych programistów, uwzględniając kontrolę wersji, debugowanie, komponenty wielokrotnego użytku, automatyczne testowanie, łączniki i możliwości odkrywania procesów.

Rozwój przedsiębiorstwa nadal wymaga dyscypliny inżynierskiej. Bot używany przez jednego pracownika może tolerować prostą konfigurację, natomiast automatyzacja o znaczeniu krytycznym dla biznesu, przetwarzająca transakcje warte miliony dolarów, wymaga testowania, dokumentacji, zarządzania dostępem, przeglądu kodu i kontrolowanych wydań.

Boty i przepływy pracy automatyzacji

Boty RPA to pracownicy oprogramowania, którzy realizują zdefiniowane przepływy pracy automatyzacji w aplikacjach i systemach cyfrowych.

Firma może używać osobnych botów do fakturowania, wdrażania pracowników, aktualizacji CRM, rejestrowania dostawców, raportowania, obsługi roszczeń, inwentaryzacji lub zadań związanych z obsługą klienta.

Każdy przepływ pracy produkcyjnej powinien obejmować:

• Zdefiniowany właściciel firmy
• Własność techniczna
• Historia wersji
• Uprawnienia bezpieczeństwa
• Procedury wyjątków
• Wskaźniki wydajności
• Wymagania dotyczące utrzymania

Traktowanie botów jako zarządzanych zasobów cyfrowych staje się coraz ważniejsze w miarę wzrostu liczby automatyzacji.

Bez jasno określonej struktury własnościowej organizacje mogą gromadzić „sierotne boty”, których nikt w pełni nie rozumie, ale od których nadal zależą kluczowe procesy.

Orkiestracja i harmonogramowanie

Orkiestracja kontroluje, kiedy i gdzie uruchamiane są boty, które kolejki zadań przetwarzają, w jaki sposób przydzielane są zasoby i co się dzieje, gdy występują wyjątki.

Centralny koordynator może zarządzać harmonogramami, uprawnieniami, wersjami botów, obciążeniami, wdrożeniami, rolami zabezpieczeń, kolejkami, alertami i środowiskami systemowymi.

UiPath opisuje orkiestrację jako szczególnie istotną, gdy organizacje muszą skoordynować dużą liczbę robotów, agentów AI, ludzi i długotrwałych przepływów pracy.

W przypadku małego programu automatyzacji może się to wydawać przesadą. Jednak w skali przedsiębiorstwa scentralizowana kontrola oddziela zarządzaną platformę automatyzacji od setek niezależnych skryptów na komputerach stacjonarnych.

Monitorowanie i analityka

Monitorowanie i analiza RPA mierzą, czy boty działają niezawodnie i czy zautomatyzowane procesy przynoszą oczekiwane wyniki biznesowe.

Ważne wskaźniki mogą obejmować:

• Zakończone transakcje
• Nieudane transakcje
• Czas przetwarzania
• Współczynnik wyjątków
• Długość kolejki
• Czas działania bota
• Interwencje ręczne
• Zgodność z SLA
• Koszt transakcji

Panele techniczne powinny być powiązane z wynikami biznesowymi. Bot może osiągnąć 99.9% dostępności, automatyzując jednocześnie proces, który przynosi znikome korzyści finansowe.

Dlatego do monitorowania potrzebne są zarówno wskaźniki operacyjne, jak i biznesowe.

Integracja z aplikacjami korporacyjnymi

Narzędzia RPA integrują się z aplikacjami korporacyjnymi za pośrednictwem interfejsów użytkownika, interfejsów API, baz danych, łączników, plików, poczty e-mail i innych metod komunikacji.

Do powszechnie stosowanych systemów zaliczają się ERP, CRM, arkusze kalkulacyjne, przeglądarki, bazy danych, wirtualne pulpity, platformy dokumentów, systemy kadrowe, oprogramowanie finansowe i zastrzeżone aplikacje starszego typu.

UiPath rekomenduje platformy, które mogą obsługiwać automatyzację opartą na interfejsie użytkownika, interfejsie API i sztucznej inteligencji, zamiast polegać tylko na jednej metodzie.

To ważne kryterium zakupowe. Platforma, która dobrze współpracuje z istniejącymi systemami korporacyjnymi, zazwyczaj zmniejsza ryzyko związane z tworzeniem, konserwacją i wdrażaniem rozwiązań niestandardowych.

Jakich możliwości należy oczekiwać od platformy RPA?

Platforma RPA powinna zapewniać niezawodne tworzenie przepływów pracy, szeroką integrację systemów, scentralizowaną orkiestrację, bezpieczeństwo, zarządzanie, monitorowanie, kompatybilność ze sztuczną inteligencją, skalowalność i elastyczne wdrażanie. Odpowiednia platforma powinna obsługiwać cały cykl automatyzacji, a nie tylko pozwalać użytkownikom na rejestrowanie działań na ekranie.

Wybór platformy powinien odzwierciedlać długoterminową strategię automatyzacji organizacji. Firma planująca wdrożenie pięciu botów w poszczególnych działach ma inne wymagania niż globalne przedsiębiorstwo obsługujące tysiące przepływów pracy w obszarze finansów, HR, łańcucha dostaw, obsługi klienta i IT.

Łatwy rozwój automatyzacji

Platforma RPA powinna umożliwiać efektywne tworzenie odpowiednich automatyzacji, a jednocześnie wspierać profesjonalne praktyki inżynieryjne w przypadku złożonych przepływów pracy.

Narzędzia wizualne, czynności wielokrotnego użytku, nagrywanie, debugowanie, testowanie, szablony i łączniki mogą skrócić czas tworzenia oprogramowania.

UiPath szczególnie zaleca łączenie narzędzi low-code z funkcjami dla profesjonalnych programistów, takimi jak kontrola wersji, komponenty wielokrotnego użytku, zaawansowane debugowanie i automatyczne testowanie.

Szybkość rozwoju ma znaczenie, ale łatwość utrzymania liczy się bardziej w całym cyklu życia automatyzacji. Bot, którego zbudowanie zajmuje dwa dni, ale wymaga ciągłych napraw, może kosztować więcej niż starannie zaprojektowany przepływ pracy, wymagający dodatkowego wysiłku początkowego.

Silny ekosystem integracji

Platforma RPA powinna umożliwiać ścisłą integrację z obecnymi systemami przedsiębiorstwa, starszymi aplikacjami, interfejsami internetowymi, bazami danych, interfejsami API i technologiami innych firm.

Szeroki ekosystem integracyjny zmniejsza potrzebę tworzenia niestandardowych łączników dla każdego projektu.

UiPath poleca platformy umożliwiające integrację interfejsu użytkownika, interfejsu API i sztucznej inteligencji, a także obsługujące wbudowane łączniki i branżowe komponenty automatyzacji.

Przed wyborem oprogramowania firmy powinny przetestować platformę w zestawieniu z rzeczywistym zestawem technologii, zamiast opierać się wyłącznie na demonstracyjnych przepływach pracy.

Zgodność z najbardziej wymagającymi starszymi aplikacjami może mieć większe znaczenie niż posiadanie setek złączy, których firma nigdy nie użyje.

Centralna orkiestracja

Platforma RPA dla przedsiębiorstw powinna umożliwiać scentralizowaną koordynację botów, kolejek, harmonogramów, poświadczeń, użytkowników, środowisk, wyjątków i obciążeń.

Wraz ze wzrostem automatyzacji ręczne zarządzanie każdym botem staje się nieefektywne i ryzykowne.

UiPath podkreśla, że ​​orkiestracja staje się coraz ważniejsza, gdy zautomatyzowana praca obejmuje roboty, agentów AI, pracowników, zależności i ścieżki wyjątków w złożonych przepływach pracy.

Centralna kontrola pomaga również zespołom IT odpowiadać na praktyczne pytania: Który bot przetworzył tę transakcję? Która wersja oprogramowania została użyta? Do jakich danych uwierzytelniających uzyskał dostęp? Dlaczego przepływ pracy się nie powiódł? Kto zatwierdził zmianę?

Bezpieczeństwo i zarządzanie

Platforma RPA powinna zapewniać kontrolę bezpieczeństwa i zarządzania, która ogranicza dostęp i tworzy śledzoną, kontrolowaną automatyzację.

Do ważnych możliwości należą:

• Kontrola dostępu oparta na rolach
• Sejfy uwierzytelniające
• Dzienniki audytu
• Szyfrowanie
• Przepływy pracy zatwierdzania
• Kontrola wersji
• Rozdzielenie rozwoju/produkcji
• Egzekwowanie zasad

UiPath zaleca scentralizowaną kontrolę obejmującą dostęp oparty na rolach, ścieżki audytu, obsługę wyjątków i pulpity nawigacyjne.

Zarządzanie staje się szczególnie ważne, gdy boty mogą uzyskać dostęp do systemów kadrowo-płacowych, obsługi klienta, opieki zdrowotnej, bankowości, dostawców i finansów.

Możliwości sztucznej inteligencji i inteligentnej automatyzacji

Nowoczesne platformy RPA powinny umożliwiać integrację ze sztuczną inteligencją, gdy przepływy pracy wymagają zrozumienia dokumentów, przetwarzania języka, klasyfikacji, przewidywania lub bardziej elastycznego wsparcia decyzyjnego.

Tradycyjna RPA nadal jest cenna dla deterministycznego wykonywania zadań. Sztuczna inteligencja rozszerza zakres informacji, które automatyzacja może zrozumieć.

Przydatna architektura może wyglądać następująco:

Dokument AI wyodrębnia dane → AI klasyfikuje przypadek → Reguła biznesowa weryfikuje → RPA wykonuje transakcję → Wyjątek weryfikowany przez człowieka

IBM opisuje inteligentną automatyzację jako RPA rozszerzoną o uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe.

Taka kombinacja jest bardziej wydajna, ale wymaga też bardziej rygorystycznej walidacji, ponieważ wyniki sztucznej inteligencji mogą mieć charakter probabilistyczny, a nie deterministyczny.

Elastyczne wdrażanie i skalowalność

Platforma RPA powinna obsługiwać model wdrożenia zgodny z wymaganiami organizacji dotyczącymi bezpieczeństwa, infrastruktury, siły roboczej i skalowalności.

Możliwe modele obejmują:

• Chmura
• Lokalnie
• Hybrydowy
• Stacjonarny
• Wirtualne maszyny
• Boty serwerowe
• Środowiska zdalne

UiPath zaleca obsługę środowisk chmurowych, lokalnych i hybrydowych, a także robotów zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych.

Najlepszy model wdrożenia zależy od wrażliwości danych, lokalizacji aplikacji, architektury tożsamości, wydajności sieci, wymogów regulacyjnych i strategii IT, a nie od uniwersalnych preferencji.

Jaki jest związek między RPA a sztuczną inteligencją?

RPA i sztuczna inteligencja to technologie uzupełniające się: RPA niezawodnie realizuje predefiniowane procesy, podczas gdy sztuczna inteligencja interpretuje informacje, rozpoznaje wzorce, generuje wyniki, przewiduje rezultaty i wspiera decyzje, których nie da się łatwo wyrazić jako sztywnych reguł. Połączenie ich umożliwia bardziej złożoną, inteligentną automatyzację.

IBM wyróżnia RPA jako automatyzację opartą przede wszystkim na procesach i inteligentną, stanowiącą rozszerzenie obejmujące technologie sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, NLP i widzenie komputerowe.

Czynnik	RPA	AI
Główna rola	Wykonywać zadania	Zinterpretuj i podejmij decyzję
Logika	Z góry ustalone zasady	Modele i dane
Wydajność	Możliwy do przewidzenia	Może być probabilistyczny
Najlepsze dane wejściowe	Zbudowany	Ustrukturyzowane/nieustrukturyzowane
Nauka	Nie jest wrodzony	Często oparte na modelach
Przykład	Aktualizacja ERP	Zinterpretuj fakturę

RPA kontra sztuczna inteligencja

RPA różni się od sztucznej inteligencji (AI), ponieważ podstawowa RPA wykonuje reguły, podczas gdy AI może interpretować informacje i generować wnioski na podstawie wzorców lub modeli.

Załóżmy, że firma otrzymuje jeden standardowy szablon faktury. Bot RPA może wiedzieć, że numer faktury zawsze znajduje się w określonym polu.

Jeśli firma otrzymuje tysiące faktur w wielu formatach, model przetwarzania dokumentów oparty na sztucznej inteligencji (AI) może najpierw zidentyfikować numer faktury, dostawcę, kwotę i datę. Bot RPA może następnie pobrać te wartości i wprowadzić je do systemu księgowego.

SAP odróżnia RPA od systemów sztucznej inteligencji (AI), które potrafią się uczyć, rozumować, rozpoznawać wzorce i przetwarzać język, jako automatyzację opartą na regułach.

RPA i inteligentna automatyzacja

Inteligentna automatyzacja łączy RPA ze sztuczną inteligencją i powiązanymi technologiami w celu automatyzacji procesów obejmujących zarówno przewidywalne wykonywanie zadań, jak i bardziej zmienne informacje.

Typowy przepływ pracy może wyglądać następująco:

Sztuczna inteligencja odczytuje e-maile → Sztuczna inteligencja klasyfikuje żądanie → Zasady weryfikują politykę → RPA aktualizuje system → Wyjątek w recenzjach ludzkich

Komponent AI odpowiada za interpretację. RPA odpowiada za niezawodne działania systemowe.

Ten podział jest istotny, ponieważ organizacje nie potrzebują, aby każdy krok był inteligentny. Wiele zadań przedsiębiorstwa staje się bardziej kontrolowalnych, gdy podejmowanie decyzji i realizacja są rozdzielone.

Inteligentna automatyzacja nie oznacza zatem po prostu „lepszego RPA”. Jest to szersza architektura automatyzacji, w której RPA pozostaje jedną z użytecznych technologii wykonawczych.

Uczenie maszynowe w RPA

Uczenie maszynowe rozszerza RPA, dostarczając prognozy i klasyfikacje, z których bot może korzystać w ramach zautomatyzowanego przepływu pracy.

Przykłady obejmują:

• Ocena ryzyka oszustwa
• Klasyfikacja dokumentu
• Kierowanie poczty e-mail
• Prognozowanie popytu
• Wykrywanie anomalii
• Kategoryzacja klientów

Bot RPA może wykorzystać dane wyjściowe modelu i wykonać odpowiedni przepływ pracy w systemie.

Ponieważ prognozy ML mają charakter probabilistyczny, firmy powinny zdefiniować progi ufności. Rutynowe przypadki o wysokim poziomie ufności mogą być rozpatrywane automatycznie, natomiast przypadki niepewne lub o dużym wpływie powinny być kierowane do recenzentów.

Zapobiega to traktowaniu przez automatyzację każdej prognozy uczenia maszynowego jako niepodważalnego faktu.

Generatywna sztuczna inteligencja i RPA

Generatywna sztuczna inteligencja rozszerza RPA, interpretując język, podsumowując dokumenty, generując tekst, wyodrębniając informacje i pomagając użytkownikom wchodzić w interakcję z automatyzacją za pomocą języka naturalnego.

UiPath opisuje obecną relację jako komplementarną: agenci AI potrafią rozumować i podejmować decyzje, podczas gdy RPA zapewnia przewidywalne wykonywanie zadań w aplikacjach korporacyjnych.

Generatywny model sztucznej inteligencji (AI) może zinterpretować prośbę klienta i ustalić, czy proces zwrotu jest odpowiedni. RPA może następnie otworzyć system transakcyjny, wprowadzić zatwierdzony zwrot, zaktualizować CRM i wysłać standardowe potwierdzenie.

Im większa autonomia, tym ważniejsze stają się audytowalność, progi zatwierdzania, bezpieczeństwo i procedury wycofywania zmian.

Agenci AI i boty RPA

Agenci AI i boty RPA różnią się, ponieważ agenci potrafią planować i decydować o tym, jak osiągnąć cel, podczas gdy boty RPA są zoptymalizowane pod kątem niezawodnego wykonywania określonych, zdefiniowanych działań.

Automation Anywhere opisuje RPA jako warstwę wykonawczą, którą automatyzacja agentowa może wywołać, gdy działania muszą zostać wykonane w systemach przedsiębiorstwa.

Na przykład agent AI może zidentyfikować zamówienie wymagające zatwierdzenia kredytowego, określić, która polityka ma zastosowanie i podjąć decyzję o kolejnym działaniu. Bot RPA może następnie wprowadzić zatwierdzone aktualizacje w systemach ERP, CRM i magazynowych.

Taka architektura oddziela wnioskowanie od wykonania i sprawia, że ​​zarządzanie złożoną automatyzacją staje się łatwiejsze niż w przypadku, gdy jeden system AI ma nieograniczoną kontrolę nad każdą aplikacją.

Jak wdrożyć automatyzację procesów robotycznych?

Wdrażanie automatyzacji procesów robotycznych odbywa się poprzez identyfikację odpowiednich procesów o wysokiej wartości, zdefiniowanie mierzalnych celów biznesowych, standaryzację przepływu pracy, wybór odpowiedniego oprogramowania, opracowanie i przetestowanie automatyzacji, stopniowe wdrażanie, mierzenie wyników i ustanowienie zasad zarządzania przed skalowaniem.

Największym błędem wdrażania jest rozpoczęcie od pytania „Jakie narzędzie powinniśmy kupić?”, zamiast od pytania „Który proces powinniśmy ulepszyć?”. Technologia automatyzacji powinna podążać za analizą biznesową.

Identyfikuj możliwości automatyzacji o wysokiej wartości

Wartościowe możliwości RPA łączą w sobie znaczący wysiłek ręczny z przewidywalnymi przepływami pracy i wystarczającą stabilnością procesów.

Przedsiębiorstwa powinny mierzyć:

• Miesięczny wolumen transakcji
• Czas przetwarzania ręcznego
• Częstotliwość błędów i przeróbek
• Koszt pracy
• Współczynnik wyjątków
• Stabilność procesu
• Wymagania SLA
• Wpływ na biznes

Zadanie trwające dziesięć minut, ale powtarzane dwa razy w miesiącu, może mieć niewielką wartość automatyzacji. Zadanie trwające dwie minuty, powtarzane 100 000 razy, może stanowić istotną szansę.

Wybór procesu wymaga zatem rzeczywistych danych operacyjnych, a nie subiektywnych odczuć na temat tego, które zadania wydają się powtarzalne.

Zaangażuj interesariuszy i określ cele biznesowe

Projekty RPA powinny zaczynać się od jasno określonych celów biznesowych, które będą wspólne dla właścicieli procesów, pracowników, działu IT, działu bezpieczeństwa, działu finansowego i innych zainteresowanych stron.

Użyteczny cel jest mierzalny:

Skróć czas przetwarzania faktur z 12 do 4 minut.

„Wykorzystaj RPA w celu zwiększenia produktywności” to sformułowanie zbyt ogólne.

Jasno określone cele pozwalają mierzyć zwrot z inwestycji (ROI) i pomagają zespołom decydować, które wyjątki lub zmiany w procesach wymagają wysiłku programistycznego.

Pracownicy realizujący ten proces również powinni uczestniczyć w tym procesie, ponieważ zazwyczaj znają oni praktyczne wyjątki i nieudokumentowane obejścia, których brakuje w oficjalnych procedurach.

Standaryzuj i optymalizuj proces

Przed rozpoczęciem automatyzacji proces powinien zostać uproszczony i ujednolicony.

Przepływ pracy zawierający zduplikowane zatwierdzenia, nieaktualne raporty, niepotrzebne wprowadzanie danych, niespójne nazwy pól i nieformalne wyjątki nie powinien być po prostu bezpośrednio konwertowany na bota.

Automatyzacja powinna w miarę możliwości eliminować zbędną pracę.

Przydatną zasadą jest:

Uprość → Standaryzuj → Automatyzuj

Zmniejsza to liczbę kroków, które bot musi wykonać, i zwykle zwiększa niezawodność.

RPA nie jest w stanie naprawić niejasnej polityki biznesowej. Jeśli pracownicy nie zgadzają się co do sposobu obsługi transakcji, logika ta musi zostać rozwiązana, zanim przepływ pracy stanie się deterministyczny.

Wybierz odpowiednie oprogramowanie RPA

Oprogramowanie RPA należy wybierać biorąc pod uwagę kompatybilność aplikacji, złożoność przepływu pracy, wymagania bezpieczeństwa, możliwości programistyczne, skalowalność, orkiestrację, integrację ze sztuczną inteligencją, architekturę wdrożenia i całkowity koszt cyklu życia.

Przedsiębiorstwa oceniające usługi lub oprogramowanie z zakresu automatyzacji procesów robotycznych powinny testować realistyczne przypadki użycia, zamiast opierać się wyłącznie na demonstracjach dostawców.

Pytania powinny obejmować:

• Czy działa niezawodnie z naszymi starszymi systemami?
• Czy uprawnienia mogą być kontrolowane centralnie?
• Czy możemy testować i tworzyć wersje przepływów pracy?
• Czy potrafi zarządzać botami bez nadzoru?
• W jaki sposób monitorowane są wyjątki?
• Czy można zintegrować ją poprzez API?
• Co się dzieje podczas aktualizacji aplikacji?

Najlepszą platformą jest ta, która jest dostosowana do rzeczywistego środowiska operacyjnego, a niekoniecznie ta, która ma najdłuższą listę funkcji.

Zbuduj i przetestuj automatyzację

Automatyzację RPA należy tworzyć i testować pod kątem normalnych transakcji, wyjątków, nieprawidłowych danych, przerw w działaniu aplikacji, przekroczeń limitu czasu, błędów uwierzytelniania i realistycznych wolumenów transakcji.

Bot nie jest gotowy do produkcji tylko dlatego, że pomyślnie ukończył jeden przypadek demonstracyjny.

Testowanie powinno weryfikować zarówno wykonanie techniczne, jak i wyniki biznesowe.

Jeśli bot pomyślnie przetworzy fakturę, ale zastosuje niewłaściwą regułę podatkową, automatyzacja nie powiedzie się, nawet jeśli nie wystąpił błąd oprogramowania.

Zespoły powinny również testować zachowanie odzyskiwania. Gdy system ERP staje się niedostępny w trakcie transakcji, bot musi wiedzieć, czy ma ponowić próbę, wstrzymać, cofnąć transakcję, czy skierować sprawę do pracownika.

Zacznij od małych kroków i skaluj iteracyjnie

Programy RPA powinny zazwyczaj zaczynać się od łatwych do opanowania, mierzalnych przepływów pracy i rozszerzać się po sprawdzeniu praktyk w zakresie rozwoju, operacji i zarządzania.

Projekty początkowe pomagają organizacjom ustalić standardy dotyczące dokumentacji, testowania, bezpieczeństwa, własności, wdrażania, monitorowania i wsparcia.

Zbyt szybkie skalowanie może skutkować powstaniem setek niestabilnych botów z niespójnymi praktykami programistycznymi.

SAP zauważa, że ​​skalowalność staje się istotną kwestią planowania, w miarę jak organizacje przechodzą na zarządzanie setkami lub tysiącami zautomatyzowanych przepływów pracy.

Celem powinna być zatem powtarzalna możliwość automatyzacji, a nie po prostu jak największa liczba botów.

Ustanowienie zarządzania i centrum doskonałości

Zarządzanie RPA definiuje sposób, w jaki automatyzacje są wybierane, rozwijane, zabezpieczane, testowane, zatwierdzane, wdrażane, monitorowane, zmieniane i ostatecznie wycofywane.

Większe organizacje mogą utworzyć Centrum Doskonałości Automatyzacji, aby koordynować standardy, architekturę, komponenty wielokrotnego użytku, szkolenia, odpowiedzialność i pomiary wydajności.

Zarządzanie zapobiega tworzeniu przez poszczególne działy niekontrolowanych botów o nakładających się funkcjach lub nadmiernych uprawnieniach dostępu.

Dzięki temu skalowanie staje się bardziej ekonomiczne, ponieważ przyszłe projekty mogą ponownie wykorzystywać przetestowane komponenty, wzorce zabezpieczeń, dokumentację i praktyki operacyjne.

Jakie są wyzwania i ograniczenia RPA?

Główne wyzwania związane z RPA to: słaby projekt procesów, kruchość interfejsu użytkownika, niespójne lub nieustrukturyzowane dane, obsługa wyjątków, konserwacja, bezpieczeństwo, zarządzanie, wdrażanie przez organizację i trudności ze skalowaniem dużej liczby botów w zmieniających się systemach przedsiębiorstwa.

Firma SAP wyraźnie zaznacza, że ​​zmiany w interfejsie użytkownika mogą zakłócić działanie automatyzacji, wyjątki często wymagają ingerencji człowieka, a skalowanie przedsiębiorstwa stwarza wyzwania w zakresie zarządzania i integracji.

Źle zaprojektowane procesy

Źle zaprojektowane procesy pozostają nieefektywne nawet po ich zautomatyzowaniu.

Firma może zautomatyzować ośmioetapowy przepływ pracy i znacznie skrócić czas przetwarzania, a potem odkryć, że trzy z tych kroków były od początku niepotrzebne.

RPA powinna zatem podążać za analizą procesów, a nie ją zastępować.

Zespoły powinny zastanowić się, dlaczego każde pole, zatwierdzenie, przekazanie, arkusz kalkulacyjny i interakcja z systemem istnieją, zanim zostaną automatycznie odtworzone.

Najbardziej wartościowym wynikiem może być wyeliminowanie etapu procesu, zamiast jego automatyzowania.

Dlatego też odkrywanie i optymalizacja procesów powinny mieć miejsce przed opracowaniem bota, szczególnie w przypadku przepływów pracy obejmujących kilka działów.

Skalowanie trudności automatyzacji

Zarządzanie RPA staje się trudniejsze, ponieważ organizacje przechodzą z kilku botów na setki przepływów pracy obejmujących wiele zespołów i systemów biznesowych.

Automation Anywhere uwzględnia w procesie skalowania RPA takie czynniki, jak wykrywanie procesów, dane, zarządzanie, konserwacja i odporność.

Bez standaryzacji różne zespoły mogą niezależnie od siebie tworzyć podobne boty, stosować niespójne praktyki bezpieczeństwa, duplikować integracje i tworzyć przepływy pracy, które będą trudne do obsługi dla centralnego działu IT.

Skalowanie wymaga architektury, orkiestracji, wielokrotnego użytku komponentów, standardów nazewnictwa, dokumentacji, odpowiedzialności, monitorowania, zarządzania zmianami i nadzoru nad cyklem życia.

Niestrukturyzowane lub niespójne dane

Niestrukturyzowane i niespójne dane ograniczają tradycyjne RPA, ponieważ boty działają najlepiej, gdy dane wejściowe są przewidywalne i jasno zdefiniowane.

Wiadomości e-mail w dowolnej formie, zeskanowane umowy, fotografie, formularze pisane ręcznie, długie dokumenty i niespójne arkusze kalkulacyjne mogą utrudniać realizację obiegów pracy opartych wyłącznie na regułach.

Technologie AI mogą pomóc w przekształceniu tych danych wejściowych w bardziej ustrukturyzowane informacje.

Jednak dokładność ekstrakcji danych powinna zostać zmierzona przed pełną automatyzacją. Jeśli model sztucznej inteligencji ma jedynie 90% pewności w obszarze finansowym, organizacje potrzebują reguł określających, czy transakcja zostanie zrealizowana, czy też zostanie przekazana człowiekowi.

Automatyzacja niepewności wymaga innych kontroli niż automatyzacja danych deterministycznych.

Zmiany w aplikacjach i interfejsach

Zmiany w aplikacjach i interfejsach mogą spowodować awarię botów RPA, gdy przepływy pracy zależą od elementów ekranu, sekwencji nawigacji, etykiet, lokalizacji okien lub innych zachowań interfejsu.

SAP podkreśla tę zależność jako wyzwanie dla konserwacji, ponieważ nawet stosunkowo niewielkie zmiany w aplikacji mogą zakłócić działanie botów opartych na interfejsie użytkownika.

Bardziej niezawodna automatyzacja wykorzystuje stabilne selektory elementów, interfejsy API (jeśli jest to konieczne), kontrolowane wersje aplikacji, testy regresyjne i monitorowanie.

Organizacje powinny również informować zespoły zajmujące się automatyzacją o planowanych aktualizacjach oprogramowania, aby umożliwić przetestowanie botów przed wprowadzeniem zmian w produkcji.

Konserwacja i odporność na boty

RPA wymaga ciągłej konserwacji, ponieważ zasady biznesowe, systemy oprogramowania, dane uwierzytelniające, formaty danych, systemy operacyjne i wymagania organizacyjne ulegają zmianom.

Bot produkcyjny powinien zatem mieć zdefiniowanego właściciela i model wsparcia.

Zespoły muszą wiedzieć:

• Kto otrzymuje alerty o awariach?
• Kto może modyfikować przepływ pracy?
• Jak testuje się zmianę?
• Jak zarządzane są wersje?
• Co się dzieje podczas przestoju?
• W jaki sposób bot jest wycofywany z użytku?

Odporność jest częścią projektu, a nie czymś dodawanym po wystąpieniu awarii. Krytyczne automatyzacje mogą wymagać ponawiania prób, odzyskiwania kolejki, zapobiegania duplikatom, punktów kontrolnych, logiki awaryjnej i eskalacji ludzkiej.

Bezpieczeństwo, zgodność i zarządzanie

RPA może stwarzać zagrożenia bezpieczeństwa, ponieważ boty mogą wymagać dostępu do poufnych systemów i danych przedsiębiorstwa.

Bot wykorzystywany do obsługi płac lub płatności nie powinien przechowywać haseł w niezabezpieczonym skrypcie ani korzystać ze współdzielonego konta administratora.

Programy korporacyjne powinny stosować uprawnienia o najmniejszych uprawnieniach, scentralizowane zarządzanie poświadczeniami, szyfrowanie, ścieżki audytu, kontrolowane wdrażanie, separację środowisk i przepływy pracy zatwierdzania.

UiPath uznaje dostęp oparty na rolach, możliwość audytu, scentralizowane zarządzanie i nadzór za ważne możliwości platformy.

Bezpieczeństwo staje się jeszcze ważniejsze, gdy RPA jest połączone z agentami AI zdolnymi do autonomicznego podejmowania działań.

Opór organizacyjny wobec automatyzacji

Opór organizacji może ograniczyć powodzenie RPA, gdy pracownicy postrzegają automatyzację jako zagrożenie, są wykluczeni z przeprojektowywania procesów lub nie ufają tworzonym przepływom pracy.

Pracownicy mający najbliższy kontakt z procesem często znają nietypowe wyjątki, których dokumentacja nie uwzględnia.

Włączenie ich do procesu automatycznego wykrywania może zatem poprawić zarówno dokładność techniczną, jak i szybkość wdrażania.

Firmy powinny również wyjaśnić, jak zmienią się obowiązki po automatyzacji. Gdy zadania powtarzalne znikną, pracownicy potrzebują jasności co do tego, jaka praca o wyższej wartości ich zastąpi.

Wdrożenie RPA jest częściowo projektem technologicznym, ale również projektem zarządzania procesami i zmianą.

Jaka jest przyszłość automatyzacji procesów robotycznych?

Przyszłość automatyzacji procesów robotycznych w coraz większym stopniu wiąże się z przepływami pracy wspomaganymi przez sztuczną inteligencję, automatyzacją agentową, kompleksową orkiestracją, elastyczną integracją, lepszym zarządzaniem i nadzorem ludzkim, a nie z autonomicznymi botami automatyzującymi odizolowane czynności na ekranie.

UiPath i Automation Anywhere obecnie pozycjonują RPA jako warstwę wykonawczą w ramach szerszych architektur automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i agentach, a nie jako technologię eliminowaną przez sztuczną inteligencję.

RPA wspomagane sztuczną inteligencją

Robotyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją rozszerzy automatyzację na procesy obejmujące dokumenty, język, obrazy, klasyfikację, prognozy i inne informacje, których tradycyjne reguły nie są w stanie skutecznie zinterpretować.

Kluczowa architektura często oddziela interpretację od wykonania.

Sztuczna inteligencja potrafi określić znaczenie informacji, natomiast RPA wykonuje kontrolowane działania systemowe na podstawie zatwierdzonych wyników.

Dzięki temu można uzyskać bardziej elastyczną automatyzację, zachowując jednocześnie deterministyczne wykonywanie zadań w sytuacjach, w których niezawodność ma znaczenie.

Kompromisem jest zarządzanie. Modele sztucznej inteligencji mogą generować niepewne lub nieprawidłowe wyniki, dlatego organizacje muszą ustalić progi ufności, dokonać przeglądu wymagań, rejestrować, monitorować i wycofywać zmiany.

Automatyzacja procesów agentowych

Automatyzacja procesów agentowych łączy agentów AI zdolnych do planowania i podejmowania decyzji z botami RPA zdolnymi do wykonywania niezawodnych działań cyfrowych.

Automation Anywhere opisuje RPA jako podstawowy mechanizm wykonawczy, który agenci i szersze systemy automatyzacji mogą wywoływać w celu wykonywania zadań w aplikacjach przedsiębiorstwa.

Na przykład agent może przeanalizować przychodzące zamówienie, ocenić warunki polityki, ustalić, czy można je zrealizować, i poinstruować bota RPA, aby utworzył transakcję w systemie ERP.

Agent zapewnia adaptacyjne wnioskowanie, RPA wykonuje przewidywalną interakcję z aplikacją.

Podział ten może stawać się coraz ważniejszy, ponieważ firmy chcą inteligentniejszej automatyzacji, nie dając jednocześnie modelom probabilistycznym niekontrolowanego dostępu do wrażliwych systemów.

Kompleksowa orkiestracja procesów

Kompleksowa orkiestracja koordynuje RPA, interfejsy API, sztuczną inteligencję, reguły biznesowe, ludzi i aplikacje w ramach całego procesu biznesowego.

Tradycyjne projekty RPA często automatyzują poszczególne zadania. Przyszłe architektury coraz częściej koncentrują się na kompleksowych rezultatach, takich jak realizacja zamówień, przetwarzanie roszczeń, wdrażanie pracowników czy rozwiązywanie problemów z obsługą klienta.

Według UiPath orkiestrację można opisać jako koordynację robotów, agentów AI i ludzi w ramach dłuższych i bardziej złożonych przepływów pracy.

Korzyścią jest mniejsza fragmentacja. Zamiast utrzymywać dziesiątki rozproszonych botów, organizacje mogą koordynować zasoby automatyzacji w całym cyklu życia transakcji.

Więcej autonomicznej automatyzacji przedsiębiorstw

Automatyzacja przedsiębiorstw stanie się bardziej autonomiczna, ponieważ systemy będą coraz częściej wykrywać zdarzenia, analizować informacje, określać kolejne działania, wykonywać transakcje, monitorować wyniki i rozwiązywać rutynowe wyjątki.

Większa autonomia nie oznacza jednak wyeliminowania ludzi z każdego procesu.

Ludzie nadal odgrywają ważną rolę w nietypowych przypadkach, przy uzyskiwaniu poufnych zatwierdzeń, podejmowaniu decyzji politycznych, rozliczaniu, budowaniu relacji z klientami oraz podejmowaniu decyzji o poważnych konsekwencjach finansowych lub prawnych.

Wyzwaniem inżynieryjnym jest zatem podjęcie decyzji, gdzie autonomia tworzy wartość, a gdzie kontrola człowieka powinna pozostać obowiązkowa.

Architektura automatyzacji powinna odzwierciedlać ryzyko biznesowe, a nie sama w sobie mieć na celu osiągnięcie maksymalnej autonomii.

Silniejsze zarządzanie i nadzór ludzki

Zarządzanie i nadzór ze strony człowieka będą zyskiwać na znaczeniu w miarę jak RPA, AI i autonomiczni agenci będą uzyskiwać szerszy dostęp do systemów przedsiębiorstw.

Organizacje muszą być w stanie odpowiedzieć na następujące pytania:

• Co spowodowało ten przepływ pracy?
• Jakie dane zostały wykorzystane?
• Który system lub model podjął decyzję?
• Który bot wykonał tę czynność?
• Kto zatwierdził poufne transakcje?
• Jakie wyjątki miały miejsce?
• Czy można odwrócić tę czynność?

UiPath podkreśla, że ​​zarządzanie, możliwość audytu, scentralizowane zarządzanie i kontrolowane wykonywanie są ważnymi cechami nowoczesnych platform automatyzacji.

Im potężniejsza staje się automatyzacja, tym cenniejsza staje się możliwość śledzenia i rozliczania.

FAQ

Czym RPA różni się od AI?

RPA i AI różnią się, ponieważ RPA podąża za predefiniowanymi regułami procesu, podczas gdy AI interpretuje dane, rozpoznaje wzorce, uczy się na podstawie modeli lub generuje decyzje. RPA nadaje się do zadań deterministycznych, takich jak kopiowanie danych czy aktualizacja rekordów ERP, natomiast AI zajmuje się mniej ustrukturyzowanymi zadaniami, takimi jak klasyfikacja dokumentów czy analiza języka. IBM opisuje RPA jako automatyzację sterowaną procesami i inteligentną, łączącą uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i widzenie komputerowe. W wielu systemach AI interpretuje dane wejściowe, a RPA wykonuje zatwierdzoną czynność.

Co jest lepsze, RPA czy Python?

Ani RPA, ani Python nie są uniwersalnie lepsze. RPA zazwyczaj sprawdza się lepiej w przypadku automatyzacji procesów biznesowych o niskim kodzie w aplikacjach desktopowych i korporacyjnych, zwłaszcza gdy wymagana jest orkiestracja, zarządzanie uprawnieniami, automatyzacja interfejsu użytkownika, monitorowanie i nadzór. Python zapewnia większą elastyczność w zakresie interfejsów API, algorytmów, przetwarzania danych, uczenia maszynowego i niestandardowych integracji, ale wymaga większych umiejętności programowania i wdrażania. W przypadku złożonej automatyzacji korporacyjnej te dwa języki mogą się uzupełniać: Python może wykonywać wyspecjalizowane przetwarzanie, podczas gdy platforma RPA kontroluje realizację przepływu pracy w systemach biznesowych.

Czym automatyzacja procesów robotycznych różni się od automatyzacji inteligentnej?

Robotyzacja procesów różni się od automatyzacji inteligentnej, ponieważ tradycyjna automatyzacja RPA wykonuje ustrukturyzowane zadania oparte na regułach, podczas gdy inteligentna automatyzacja wykorzystuje technologie sztucznej inteligencji (AI), takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i rozumienie dokumentów. RPA może wprowadzać znane wartości faktur do systemu ERP, podczas gdy inteligentna automatyzacja potrafi najpierw zidentyfikować te wartości na podstawie różnych układów faktur. IBM opisuje inteligentną automatyzację jako rozszerzenie RPA o możliwości sztucznej inteligencji (AI), umożliwiając przepływom pracy obsługę bardziej zmiennych danych wejściowych i decyzji.

Czym są narzędzia RPA?

Narzędzia RPA to platformy programowe służące do tworzenia, wdrażania, uruchamiania, planowania, monitorowania, zabezpieczania i zarządzania botami programowymi. Nowoczesne narzędzia automatyzacji procesów robotycznych zazwyczaj zapewniają wizualne tworzenie oprogramowania, automatyzację interfejsów użytkownika, interfejsy API, konektory, orkiestrację przepływów pracy, kolejki, zarządzanie uprawnieniami, analitykę, testowanie i nadzór. Platformy korporacyjne mogą również obejmować funkcje sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzania dokumentów. Porównując narzędzia, firmy powinny oceniać kompatybilność aplikacji, bezpieczeństwo, model wdrożenia, skalowalność, konserwację, orkiestrację, integrację AI oraz całkowity koszt cyklu życia, a nie kierować się wyłącznie ceną licencji.

Czym jest automatyzacja procesów robotycznych w bankowości?

Robotyzacja procesów w bankowości wykorzystuje boty programowe do automatyzacji powtarzalnych procesów finansowych, takich jak rejestracja klientów, administracja kontami, weryfikacja dokumentów kredytowych, uzgadnianie, raportowanie regulacyjne, przetwarzanie transakcji i transfer danych. Automation Anywhere identyfikuje rejestrację, przetwarzanie kredytów i raportowanie zgodności jako typowe zastosowania RPA w usługach finansowych. Jeden z dostawców podaje, że ponad 40 000 dokumentów zostało przetworzonych w ciągu 14 dni dzięki automatyzacji wspomaganej sztuczną inteligencją, choć indywidualne wyniki różnią się. Wdrożenia bankowe wymagają ścisłej kontroli dostępu, ścieżek audytu, obsługi wyjątków, bezpieczeństwa i nadzoru ze strony człowieka.

Wniosek

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA) wykorzystuje boty programowe do wykonywania powtarzalnych, opartych na regułach zadań cyfrowych w różnych aplikacjach, co czyni ją szczególnie skuteczną w przypadku stabilnych, wysokoobjętościowych przepływów pracy z ustrukturyzowanymi danymi i przewidywalnymi decyzjami. Skuteczna automatyzacja procesów robotycznych (RPA) zależy od wyboru odpowiedniego procesu, jego uproszczenia przed automatyzacją, doboru odpowiedniego oprogramowania, zarządzania wyjątkami, pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI) oraz utrzymania bezpieczeństwa i kontroli w miarę skalowania programu.

W TiRapid specjalizujemy się w precyzyjnej produkcji na potrzeby automatyzacji fizycznej, a nie w programowym RPA. Oferujemy precyzyjne usługi obróbki CNC i produkcji niestandardowych komponentów stosowanych w robotyce, sprzęcie zautomatyzowanym, elektronice, systemach półprzewodnikowych i maszynach przemysłowych, w tym frezowanie CNC, toczenie CNC, obróbkę 5-osiową, materiały inżynieryjne, wykańczanie powierzchni i kontrolę wymiarową.