现在的劳动力与十年前大不相同。

十年前，经理如果遇到由于错误无法向财务团队提交发票的问题，他们可以直接询问发票负责人。但在数字员工时代，你就需要其他辅助来寻找答案。

在当下，机器人“掌握”着大量至关重要的信息。那么，如何衡量机器人的工作量以及其他情况呢？分析可能是答案。

接下来分享一些关键性能指标（KPI）和常见的见解，希望可以帮助评估以及阐明自动化策略的成功。

如果受到无法控制的因素影响，机器人的运行就会出现问题。对于此类意外障碍，跟踪任何错误及其背后的原因非常重要。通过分析一段时间内的趋势，就能够看到模式并采取措施加以纠正。

监测机器人工作时长对于容量规划十分重要，通过机器人利用率这一指标能够显示工作量是否合理。以每天的小时数来查看利用率，其中24小时是无人值守机器人的最大小时数。以下几个检查点供参看：

• 平均每天工作时间（包括所有机器人）

• 在一定时间内每天工作数小时

• 预估过度利用或利用不足的特定机器人每天的工作时间

较低的利用率表示机器人还能承担更多的工作，如果利用率过高则表明自动化积压，这就需要增加机械手分来分摊工作负载。

失败的自动化并不能提供什么价值，这是大家的共识。这也是我们重视成功率的关键原因，一般情况下，我们希望将成功率定在90％左右，但如果成功率大约为100％，这可能意味着我们没有正确跟踪某些不合理的因素。

与成功率相似，对过程持续时间也存在认识偏差。如果一个进程运行过快而运行时间短也可能意味着自动化的失败。

我们可以关注生产率、吞吐量、流程异常、已处理的队列事务以及事务平均处理时间等其他指标。

监测上述指标后，就可以开始将运营成果与业务成果联系起来。我们将以涵盖运营指标的方式分解一些重要的业务指标。

投资回报率               

我们可以从两方面衡量RPA ROI：节省时间和节省资金。机器人可以在几分钟甚至几秒钟内完成繁琐的手动任务，我们也能很简便地计算出自动化节省的时间。通过在员工的时间上附加一美元的价值，就可以在完成任务的同时节省成本。

RPA主要用于处理繁琐的人工任务，想要衡量结果，了解自动化的定义以及最终目标十分关键，我们可以监测RPA应用前后的同一指标。

工作队列和日志是跟踪运营指标和业务指标的最佳工具。由于队列的结构方式，它们存储的是标准信息，比如处理每个事务所需的时间，但同时允许存储业务变量。

工作队列不仅让监测变得简单，还提供了优先级和截止日期设置的机制，我们可以通过分配优先级（高，正常或低）以及需要处理事务的时间来满足服务水平协议（SLA）。然后，记录完成任务的情况并打上标签。

无法在单个平台上结合业务指标和运营指标是目前客户最大的痛点。UiPath将通过整合客户反馈，开发出更加实用的产品，为个人和企业的数字化转型添助力！


特别声明：

文章来源：UiPath RPA社区（ID：UiPathChina）

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