机器人过程自动化(RPA)使用通常被人们称为“机器人”的软件代码来记录和重放，一般由企业中的员工完成的重复性软件应用程序交互任务。例如，将订单管理数据输入企业资源规划(ERP)系统，并通过电子邮件返回确认或例外。RPA的美妙之处在于，它不需要昂贵且耗时的企业应用程序集成工作，因为它本质上像人类一样通过屏幕用户界面与各种应用程序交互。因此，它为企业提高效率、释放员工从事更高层次工作提供了巨大的机会。

现在，很难找到一家公司没有实施RPA或还没考虑尽快开始实施。很显然，这种宣传达到了历史最高水平，而且提供者的许多产品都是天书。行业观察人士宣称RPA是一项必须评估的技术，有些人则预示着下一个工业时代的开始。此外，随着企业将人工智能(AI)提上发展日程，随着智能自动化和人工智能领域两端的软件提供商争相整合新功能并在市场的最佳位置，即中间位置相遇，界限变得越来越模糊。

在所有这些动力和能量中，有一个事实经常被忽略——许多RPA实现实际上失败了。进入这个行业几年了，在数以千计的企业机器人部署中，很少有成功的例子。

显示中不难发现，一些机器人项目已经被搁置，或者首席信息官已经断然拒绝安装新的机器人。纵观实现，可以识别成功的模式和不成功的模式，从实验到工业化的道路被绘制成地图，为开始旅程的企业提供了许多经验教训。

对此，有三大要点需要思考

成功的实施者会通盘考虑整个数字化计划，而不仅仅是关注一个RPA组件。典型的自动化工作需要一组互补的组件技术，利用这些技术共同解决整个需求，尽早全面规划是下游成功的主要标志。例如，通常需要实现基于神经网络的文本提取能力，以使非位置光学字符识别(OCR)能够使用自由形式的文档。类似地，为了完全自动化一个过程，通常需要集成到电话系统或消息传递或简单邮件传输协议(SMTP)引擎中。

此外，在没有更大的计划的情况下，团队可能会在RPA实施过程中苦苦挣扎，直到项目结束，才会意识到这实际上是下一个继电器的开始，将机器学习应用于这组新的数字化数据。一旦这样做了，下一个中继就可以应用会话人工智能代理，这些代理可以使用机器学习模式中的次优动作(NBA)洞察来自动回答输入的查询。最初的快速冲刺可以转变成一场漫长的多级接力赛。从一开始就有了正确的规划和全面的设计，每个RPA实施都会带来更好的结果。

建立在深刻和深思熟虑的设计之上的项目几乎总是出现在前面。许多实现过于专注于安装和运行机器人，以至于他们一头扎进软件配置，而忽略了设计的初步步骤。例如，不幸的是，大多数团队花更多的时间讨论使用哪个RPA软件，而不是讨论自动化哪个过程。分析操作模型和设计目标最终状态、审查端到端流程并选择合适的子集以通过RPA实现自动化，以及设计自动化流程以重新链接到每一端的现有控制点，与根据独特的逐步流程要求配置实际实施一样重要，甚至更重要。

变更管理是设计规划中另一个关键但经常被忽视的难题。现实情况是，大多数企业流程并不存在于真空中，它们起作用，并作为触发它们的流程的下一步，并将输出作为最终结果提供给采取后续行动的其他流程。这意味着与上游和下游流程的握手通常会随着RPA而改变，而规划并始终如一地贯彻变更管理方面对于RPA的成功至关重要。

许多公司认为，一旦机器人建立起来，它们将只是在后台运行，自主运作。没有什么比这更偏离事实的了，现实却是机器人在他们的生产生活中需要持续的管理和维护。例如，大多数在两年内实现4000个机器人的金融机构可能会选择两个软件提供商，这样就不会孤注一掷。通常情况下，在给定的规模和部署范围内，每个软件在任何时候都会有几个版本在运行。此外，在所有这些不同的版本中，安全补丁和其他更新都是不连续发生的。最后，过程也可以每周改变，接口应用程序定期更新，数据格式不断发展，有了这些成千上万的活动部件，拥有指挥和控制中心的强有力的治理，是大规模部署RPA和自动化关键任务流程的唯一途径。

适当的指挥和控制也能解决设计中的失误。例如，当最初的设计没有集成企业密码策略，并且密码随后改变时，机器人就不能再登录到应用程序中，自动化就停止了。在这些情况下，治理仪表板可以提高问题的可见性，并突出快速解决隐藏的瓶颈。

总之，RPA是公司更大数字旅程中的一项有价值的自动化资产，如果实施得当，可以带来巨大的成果。然而，大多数RPA实现并没有实现所承诺的回报，仔细的回顾揭示了RPA成功的一些重要的领先指标。将RPA与更广泛的数字工具相结合的组织似乎比其他组织更快地实现价值。将深度设计和广泛的变更管理融入该方法的实施受益于端到端流程中更强大的业务成果。治理比项目计划中的任何其他项目都更能从一系列自动化中提取真正的商业价值。

最后，希望踏上RPA之旅的企业可以利用这些经验来避免可能会影响RPA成功的陷阱。


 

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文章来源：CIO信息化圈

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