機器人過程自動化(RPA)使用通常被人們稱為“機器人”的軟件代碼來記錄和重放，一般由企業中的員工完成的重復性軟件應用程序交互任務。例如，將訂單管理數據輸入企業資源規劃(ERP)系統，并通過電子郵件返回確認或例外。RPA的美妙之處在于，它不需要昂貴且耗時的企業應用程序集成工作，因為它本質上像人類一樣通過屏幕用戶界面與各種應用程序交互。因此，它為企業提高效率、釋放員工從事更高層次工作提供了巨大的機會。

現在，很難找到一家公司沒有實施RPA或還沒考慮盡快開始實施。很顯然，這種宣傳達到了歷史最高水平，而且提供者的許多產品都是天書。行業觀察人士宣稱RPA是一項必須評估的技術，有些人則預示著下一個工業時代的開始。此外，隨著企業將人工智能(AI)提上發展日程，隨著智能自動化和人工智能領域兩端的軟件提供商爭相整合新功能并在市場的最佳位置，即中間位置相遇，界限變得越來越模糊。

在所有這些動力和能量中，有一個事實經常被忽略——許多RPA實現實際上失敗了。進入這個行業幾年了，在數以千計的企業機器人部署中，很少有成功的例子。

顯示中不難發現，一些機器人項目已經被擱置，或者首席信息官已經斷然拒絕安裝新的機器人。縱觀實現，可以識別成功的模式和不成功的模式，從實驗到工業化的道路被繪制成地圖，為開始旅程的企業提供了許多經驗教訓。

對此，有三大要點需要思考

成功的實施者會通盤考慮整個數字化計劃，而不僅僅是關注一個RPA組件。典型的自動化工作需要一組互補的組件技術，利用這些技術共同解決整個需求，盡早全面規劃是下游成功的主要標志。例如，通常需要實現基于神經網絡的文本提取能力，以使非位置光學字符識別(OCR)能夠使用自由形式的文檔。類似地，為了完全自動化一個過程，通常需要集成到電話系統或消息傳遞或簡單郵件傳輸協議(SMTP)引擎中。

此外，在沒有更大的計劃的情況下，團隊可能會在RPA實施過程中苦苦掙扎，直到項目結束，才會意識到這實際上是下一個繼電器的開始，將機器學習應用于這組新的數字化數據。一旦這樣做了，下一個中繼就可以應用會話人工智能代理，這些代理可以使用機器學習模式中的次優動作(NBA)洞察來自動回答輸入的查詢。最初的快速沖刺可以轉變成一場漫長的多級接力賽。從一開始就有了正確的規劃和全面的設計，每個RPA實施都會帶來更好的結果。

建立在深刻和深思熟慮的設計之上的項目幾乎總是出現在前面。許多實現過于專注于安裝和運行機器人，以至于他們一頭扎進軟件配置，而忽略了設計的初步步驟。例如，不幸的是，大多數團隊花更多的時間討論使用哪個RPA軟件，而不是討論自動化哪個過程。分析操作模型和設計目標最終狀態、審查端到端流程并選擇合適的子集以通過RPA實現自動化，以及設計自動化流程以重新鏈接到每一端的現有控制點，與根據獨特的逐步流程要求配置實際實施一樣重要，甚至更重要。

變更管理是設計規劃中另一個關鍵但經常被忽視的難題。現實情況是，大多數企業流程并不存在于真空中，它們起作用，并作為觸發它們的流程的下一步，并將輸出作為最終結果提供給采取后續行動的其他流程。這意味著與上游和下游流程的握手通常會隨著RPA而改變，而規劃并始終如一地貫徹變更管理方面對于RPA的成功至關重要。

許多公司認為，一旦機器人建立起來，它們將只是在后臺運行，自主運作。沒有什么比這更偏離事實的了，現實卻是機器人在他們的生產生活中需要持續的管理和維護。例如，大多數在兩年內實現4000個機器人的金融機構可能會選擇兩個軟件提供商，這樣就不會孤注一擲。通常情況下，在給定的規模和部署范圍內，每個軟件在任何時候都會有幾個版本在運行。此外，在所有這些不同的版本中，安全補丁和其他更新都是不連續發生的。最后，過程也可以每周改變，接口應用程序定期更新，數據格式不斷發展，有了這些成千上萬的活動部件，擁有指揮和控制中心的強有力的治理，是大規模部署RPA和自動化關鍵任務流程的唯一途徑。

適當的指揮和控制也能解決設計中的失誤。例如，當最初的設計沒有集成企業密碼策略，并且密碼隨后改變時，機器人就不能再登錄到應用程序中，自動化就停止了。在這些情況下，治理儀表板可以提高問題的可見性，并突出快速解決隱藏的瓶頸。

總之，RPA是公司更大數字旅程中的一項有價值的自動化資產，如果實施得當，可以帶來巨大的成果。然而，大多數RPA實現并沒有實現所承諾的回報，仔細的回顧揭示了RPA成功的一些重要的領先指標。將RPA與更廣泛的數字工具相結合的組織似乎比其他組織更快地實現價值。將深度設計和廣泛的變更管理融入該方法的實施受益于端到端流程中更強大的業務成果。治理比項目計劃中的任何其他項目都更能從一系列自動化中提取真正的商業價值。

最后，希望踏上RPA之旅的企業可以利用這些經驗來避免可能會影響RPA成功的陷阱。


 

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文章來源：CIO信息化圈

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