如何評估RPA需求

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      RPA的流程怎么來評估承接吧?


      為什么要評估?

       

      雖然RPA學習門檻低,簡單到圖形界面就可以開發。雖然RPA開發效率,拖拖拽拽就可以完成流程開發。但開發畢竟是要投入時間和精力的,除非是學習和練習為目的,否則都要評估這個流程開發的價值。

       

      舉個不恰當的例子,為了吃魚這個目標,先包下個池塘,再慢慢養魚,最后將魚撈上來再烹飪。且不說整個過程實現的時間周期過長,投入的資金成本也是巨量的。與之相比,去菜市場買一條魚來烹飪要簡單經濟并效率得多。

       

       

       

      同理,RPA雖然開發起來是極快的,但依舊需要找到對應的工作包,需要參數配置,需要邊開發邊測試。這樣一套工作下來,比起一次性手工勞作依舊更費時費力的。為了一年1次或幾次的工作造一套流程一般是不提倡的。

       

      此外,RPA雖然好,但并不是所有工作都適合RPA來完成的。(妄想RPA幫你寫論文,畫PPT的朋友們可以一邊歇著去了)RPA的工作需要有明確的規則,任何模糊的規則都會使RPA運行錯誤,甚至壓根開發不下去。具體問題接下來會展開來分析。

       

       

      評估RPA關鍵詞--高度重復的工作

       

      如小標題所示,高度重復的工作(工作僅電腦端,上篇有提,此處不贅述)是RPA最佳實踐。具體到我們團隊來說,一套流程至少每月一次運行頻率,低于這個頻率的需求幾乎不考慮。這個其實很好理解,如果一套流程開發完,一年都運行不了幾次,那其開發的工作量很大程度會高于人去執行的工作量,通俗來說就是虧本買賣。

       

      重復,不僅僅指一個流程每天、每月、每年會運行多少次,還要評估單次流程的重復率。怎么理解呢,我們有不少流程,每個月雖然只運行一次,但每一次運行的工作量特別的大,而對于開發的流程來說,只需寫一套完整循環即可,這樣的流程也是比較推崇去開發RPA的。

       

      舉個例子,我們有一套流程需要下載財務系統Oracle-EBS的資產負債表及利潤表。單單是這樣兩個表的下載,每個月運行一次,是很不值得去開發的。但是,Oracle-EBS并沒有批量導出的功能,而集團的分公司,子公司加起來好幾百家。

       

      ↑重復量幾百條的RPA工作清單(涉公司信息,模糊處理)

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      標準且唯一的操作方式就是一家一家的公司主體去系統中錄入參數,提交報告申請,再等系統報告運行完成后,下載報告。注意是每一家,意味著雖是3分鐘的工作,但要乘以幾百的倍數。每月僅這一項流程,一次運行即可幫人工節省幾十個小時。

       

       

      同樣是因為幾百家分公司和子公司這大山壓著,稅務團隊編制報告異常痛苦,每個月雖然只出一份,無奈基數太大,此外稅務報告這里還有一個重點,時間緊張,每月有嚴格的報稅deadline。人不能不睡覺,但RPA機器人可以,流程開發完成后,我們每月指定一天RPA連軸運行近20多個小時完成巨量而又緊張的稅務報告工作。

       

      對于高度重復的工作,只要單次重復的工作量夠大,甚至是不是一個月運行一次或幾次都變得不那么重要。我們就開發過一次性流程,沒有看錯,就是為了運行一次而開發的流程。

       

      當時是有這樣一個項目背景,公司的Oracle-EBS系統需要升級,同樣升級的還有財務的COA科目,不熟悉財務的朋友可以理解為比方說原來是1-10來計數,后來改成ABCD-XYZ這樣方式了,可見影響有多大,整個財務科目都要大換血整理一套嶄新的出來。

       

      不僅僅是EBS系統,與之配合的采購系統,也需要跟著“換血”,新的業務還好,直接按照新的科目走流程即可。既有的業務要通過映射規則,把業務舊的科目轉換成新的科目。如果采購系統是自家管理,倒也能刷一版數據庫,輕松完成。但恰恰這采購系統是外購的SAAS服務(Coupa)。供應商的云平臺可不會給你刷他們家數據庫的權利。

       

      所有既有業務科目變更換血,必須前臺頁面來完成,一條一條的"選",一條費用選出來,A 科目改成什么,B科目改成什么,C科目改成什么,D科目改成什么。。。。。。僅一條費用科目得改10條參數,幾萬條費用*10,近千小時的工作量,7天的調整期限,幾萬次的高度重復,這已經不是通宵加班的問題了,手點殘,鼠標鍵盤點廢也難以完成。

       

       

       

      最終我們RPA團隊接下這項任務,通過幾個小時的開發,配置幾臺機器人后,讓機器人連軸轉了四天"輕松"完成了任務,當然,這套流程任務完成后就沒有價值了,即便如此,一次性的收益相比開發任務,也是遠超票價的。
       

       

       

      評估RPA關鍵詞--清晰明確的規則

       

      如果說重復率是RPA的黃金指標,那清晰明確的規則就是RPA的鐵律。這個如何來理解呢?

       

      機器的工作和人的工作區別在于,機器是聽指令干活,人是按照自己的思想來干活。機器人的工作原理很簡單,接受指令,執行指令,簡單且明了。而到了人這邊呢,首先人要去準確的理解收到的指令。正確理解后,還要考慮做或不做,整體的不穩定性比較高。

       

      舉個不太正經的例子:

      機器人收到指令,把桌面一個銷售數據分析報告發送到老板郵箱。

      機器人按照既定指令去工作了。選中指定報告,打開outlook郵箱,新建郵件,粘貼附件,輸入老板郵箱地址,發送。

       

       

      同樣的事,人工怎么做呢?

      員工收到指令,把桌面一個銷售數據分析報告發送到老板郵箱。

      在雜亂的電腦桌面好不容易找到報告,打開outlook郵箱,新建郵件,粘貼附件,輸入老板郵箱地址,發送按鈕點下之前,回想起上個月因為遲到幾次被老板扣了好多工資,還當著全部門點名批評。


      怒從心中起,惡向膽邊生,鼠標指向右上角那個X,咔嗒點下。。。


      ↑圖為作者對人機工作的理解,若有錯誤,歡迎拍磚

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      舉這個例子并不是想diss說人工多么不靠譜,而是想說明機器人是絕對靠譜的。即便有不少朋友和我探討說RPA機器人不太穩定性的問題,但這些case詳細分析之后,更多的原因是寫入的參數存在一些問題,有些范圍指定過死或者過松。

       

      具體如何過死或者過松就聊遠了,抱歉關于這個點我要挖一個坑,后續有機會,單開一個話題把坑填上。總之,大家要相信機器人是非??孔V的就可以了。

       

      機器人的靠譜,源于機器人是嚴格執行既有指令來完成的,不會由于心情好不好,窗外刮風還是下雨而影響運行過程和結果。但是,問題又又又來了,機器人的指令是誰寫的?人。如果人都不靠譜,那人寫出來的機器人運作指令能靠譜嗎?這真是一個直擊靈魂的問題。

       

       

      我們的最終目標是:靠譜的結果
       

      ↑圖為作者對人機工作的理解,若有錯誤,歡迎拍磚

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      如果要靠譜的結果,前提是需要有靠譜的機器人流程,靠譜的機器人流程的前提是要有靠譜的RPA開發,靠譜的RPA開發過程得需要有靠譜的業務需求規則。

       

      靠譜的業務需求規則,就是本小結的標題:清晰明確的規則。(繞了這么大一圈,終于點題了,各位看官辛苦了)

       

      清晰明確的規則,看似簡單,但真正去做的時候很容易被忽略?;氐竭@個小標題下面的例子吧:

       

      給老板發一份報告。一句話,這只是一句人話,非清晰明確的規則,更非RPA機器人可以執行的指令。人可以理解,但機器人不行。

       

      如果是清晰明確的規則,這一句話應該怎么展開呢?

      在桌面找到銷售數據分析報告這份pdf文檔,發送郵件給到老板,老板的郵箱地址為:boss_laoban@abcd.com。

       

      如果是RPA機器人可以執行的指令,這句話又要怎樣去編譯和細化呢?

      運行軟件:Outlook

      動作組件:發送郵件(通過outlook)

      發件人:郵箱默認發件人

      收件人:boss_laoban@abcd.com

      抄送:無

      暗送:無

      郵件主題:銷售數據分析報告

      郵件正文:老板好,請查收附件,有任何問題請聯系XXX.

      附件地址:C:\Users\admin\Desktop\銷售數據分析報告.pdf

       

      ↑圖為作者對人機工作的理解,若有錯誤,歡迎拍磚

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      通過這個例子,不難看出清晰明確的規則是多么重要,如果附件地址錯了,發的附件可能變成別的文件;收件人地址錯了,可能一不小心重要報告就送給競爭對手;郵件正文黏貼錯了,可能就不小心把跟同事發的牢騷一并亮給老板看了。。。

       

      小結

       

      至此,評估RPA需求的兩大因素就和大家介紹完了,這兩大評估關鍵字務必牢記。

       

      RPA黃金指標:重復率

      RPA鐵律:清晰明確規則

       

      除了這兩條,其實還有流程應用對象穩定性評估等一些前提條件,后續會發文慢慢補充。歡迎大家繼續關注。


      特別聲明:

      文章來源:RPA機器人學習交流小幫手

      作者:張倍銘

      原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/Gnj0ymQHAMVi7yz0BFgBBw

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