Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) to technologia, która usprawnia i standaryzuje wiele zadań związanych z procesem biznesowym. Zastosowane roboty mogą poprawiać wydajność i jakość procesów, jednocześnie umożliwiając pracownikom skupienie się na bardziej kreatywnej i satysfakcjonującej pracy.
Zadania najlepszych praktyk
Stosowanie najlepszych praktyk (best practice) zarówno w obszarze organizacyjnym, jak i deweloperskim jest kluczem do osiągnięcia najwyższej jakości wdrożeń RPA. Każdy aspekt pracy może wiele zyskać dzięki unormowanemu podejściu całego zespołu: współpraca między pracownikami oraz zespołami staje się łatwiejsza i bardziej efektywna, maleje czas przeznaczany na poprawianie nieprawidłowości, a efekty pracy są przejrzyste i na stałym, wysokim poziomie. Pomijanie stosowania zasad może skutkować zwiększeniem liczby popełnianych błędów i niedociągnięć, co prowadzi do potrzeby wprowadzania obszernych poprawek, a to może wpłynąć na wydłużenie czasu przeznaczonego na projekt oraz spadek jakości pracy. Aby osiągnąć najwyższą jakość automatyzacji, kluczowym jest wprowadzenie zestawu najlepszych praktyk na każdym etapie projektu RPA.
Przygotowanie do projektu
Realizacja best practice zaczyna się już na etapie przygotowania do projektu. Zgodnie z najlepszymi praktykami organizacja i przeprowadzenie automatyzacji procesu wymaga zaplanowania odpowiednich kroków – warto zacząć od określenia głównych celów, a następnie użyć ich do zaprojektowania strategicznego planu wdrożenia. Kierowanie się takim podejściem zapobiegnie pominięciu znaczących elementów projektu lub pojawianiu się opóźnień pomiędzy kolejnymi etapami.
Przykładowo, przed rozpoczęciem warto zebrać wymagania dotyczące infrastruktury niezbędnej do przeprowadzenia automatyzacji i zaplanować przygotowanie jej. Czynności z tym związane mogą zajmować dużo czasu, a brak odpowiedniego środowiska dla uczestników projektu może skutkować przeciągnięciem czasu trwania projektu czy niewykorzystanymi godzinami pracowników.
Analiza potencjału
Kolejny zestaw najlepszych praktyk, które wpływają na późniejszy przebieg całego projektu RPA, obejmuje obszar analizy potencjału procesów do robotyzacji. W celu zminimalizowania pracochłonności etapu poszukiwania najlepszych kandydatów do automatyzacji należy podzielić analizę na mniejsze fazy. Każda z nich powinna opierać się na użyciu sprawdzonych narzędzi i dedykowanego podejścia, co w rezultacie, mimo obszerności tematu, pozwala na sprawne wykonanie i otrzymanie przejrzystych i jednoznacznych wyników. Istotnym aspektem jest również etap warsztatów dla ekspertów biznesowych. Warsztaty uświadamiają, jakie możliwości niesie ze sobą automatyzacja. To pozwala na wykształcenie umiejętności odnajdowania potencjału we własnych obszarach.
Skuteczna analiza potencjału pozwala na zminimalizowanie ryzyka wystąpienia nieprzewidzianych ograniczeń podczas projektu oraz przyczynia się do lepszych wyników wdrożenia i zwiększenia ROI – zwrotu z inwestycji.
Analiza i dokumentacja procesu
Po wybraniu najlepszych kandydatów do automatyzacji przychodzi etap analizy niskopoziomowej konkretnych procesów. W tej części projektu działanie zgodnie z zasadami najlepszych praktyk jest niezbędne, aby dobrze zrozumieć i odpowiednio przygotować procesy do automatyzacji. Pomyślne wdrożenie RPA często wymaga przeprojektowania niektórych elementów procesu, a niekiedy nawet wyeliminowania pewnych kroków w celu optymalizacji i dostosowania działań do dynamiki robota. Roboty stworzone dla procesów przeprojektowanych zgodnie z najlepszymi praktykami mogą osiągnąć lepsze wyniki, działać szybko i stabilnie.
Ważną częścią tego etapu jest również przygotowanie dokumentacji. Inteligentne podejście do dokumentacji umożliwia zbudowanie jej w taki sposób, aby każda osoba zaangażowana w projekt, a potem również każda osoba współpracująca z robotem mogła w prosty i szybki sposób znaleźć konkretne i przejrzyste informacje na temat rozwiązania.
Zgodnie z najlepszymi praktykami dokumentacja powinna zawierać zarówno analizę funkcjonalną i techniczną procesu ’AS-IS’ (wykonywanego manualnie, przez pracowników), jak i projekt rozwiązania ’TO-BE’ (procesu zautomatyzowanego) uwzględniający optymalizację procesu pod kątem dewelopmentu i jego przebiegu po automatyzacji. Elementy te służą potwierdzeniu zakresu prac oraz stanowią podstawę do dalszych prac automatyzacyjnych.
Kolejnym znaczącym elementem są scenariusze UAT (User Acceptance Test). Składają się na nie scenariusze i skrypty testów oraz raport UAT zawierający opis przebiegu testów i akceptację do wdrożenia produkcyjnego lub dalsze kroki w przypadku wprowadzenia poprawek lub zmian. Szczególnie ważną kwestią dotyczącą scenariuszy UAT jest konieczność ich stworzenia na wczesnym etapie projektu, aby potwierdzić zakres prac deweloperskich. Głównym ich celem jest odnotowanie oraz weryfikacja poprawności działania wszystkich wariantów rozwiązania.
Do istotnych elementów dokumentacji należą również instrukcje dla ekspertów biznesowych oraz kontrolerów. Pracownicy współpracujący z robotem powinni mieć wszystkie niezbędne informacje dostępne w przejrzystej i prostej formie. Instrukcje dla kontrolerów procesu powinny zawierać opis, najważniejsze parametry oraz kontekst organizacyjny wprowadzonego rozwiązania i służyć jako punkt odniesienia przy wdrażaniu i utrzymywaniu botów. Natomiast istotnym elementem dla końcowych użytkowników wchodzących w interakcje z botami są opisy wzajemnego wpływu zrobotyzowanych i manualnych elementów procesu czy odpowiedniego rozumienia raportów generowanych przez bota.
Dewelopment
Stosowanie najlepszych praktyk w obszarze dewelopmentu jest kluczowe nie tylko ze względu na możliwość osiągnięcia maksymalnej jakości i stabilności zautomatyzowanego procesu, ale także ze względu na standaryzacje rozwiązań, co znacząco przyspiesza i ułatwia ich utrzymanie. Na zestaw najlepszych praktyk w tym zakresie składa się wiele pomniejszych elementów dotyczących różnych obszarów działań dewelopera. Poniżej zostały wymienione najważniejsze z nich.
Pierwszym jest strukturyzacja procesu, czyli podział projektu na komponenty. Istotną cechą w tym przypadku jest reużywalność, czyli budowanie elementów w taki sposób, aby można było ich używać wielokrotnie. Są to na przykład komponenty dotyczące logowania i wylogowania z konkretnych aplikacji. Takie działania pozwalają na dużą oszczędność czasu, dzięki możliwości wykorzystania komponentu stworzonego wcześniej w kolejnych automatyzacjach. Innym znaczącym elementem jest właściwe opisywanie swojej pracy, szczególnie komponentów i zmiennych, tak aby osoba, która nie zna procesu, mogła zrozumieć logikę działania robota. Wpływa to przede wszystkim na przejrzystość projektu oraz ułatwia pracę całemu zespołowi pracującemu nad rozwiązaniem. Mówi się, że dobre nazywanie zmiennych i komponentów jest opisem robota samym w sobie.
Najważniejsze najlepsze praktyki w obszarze dewelopmentu dotyczą obsługi wyjątków biznesowych i błędów. Deweloper pracując nad automatyzacją, powinien przewidzieć wszystkie niespodziewane elementy i sytuacje, które mogą się pojawić w procesie, aby uodpornić pracę robota na ich występowanie. Error handling powinien zostać zbudowany tak, aby w przypadku niezgodności lub błędu, robot nie przekłamał wyników całego procesu oraz powiadomił eksperta, który przypadek nie został opracowany i dlaczego. Takimi błędami mogą być wyskakujące komunikaty lub zmiana położenia elementów w automatyzowanej aplikacji, a do wyjątków biznesowych należą, np. niepoprawnie wpisane dane wejściowe lub wartość przekraczająca ustalony limit zgodnie z przyjętą w procesie logiką.
Aby utrzymać wysoki poziom jakości wszystkich rozwiązań, warto wprowadzić code review, czyli ocenę przygotowanego rozwiązania. Wiodące platformy RPA posiadają funkcjonalności umożliwiające wykonanie części analizy automatycznie, jednak pozostałe elementy powinny zostać zweryfikowane przez dewelopera niezwiązanego z projektem pod kątem przejrzystości, poprawności i użycia najlepszych praktyk.
Podsumowanie
Zaawansowane technologie rewolucjonizują podejście do biznesu, zmienia się sposób jego prowadzenia, modele biznesowe zmieniają się niemalże na naszych oczach. W dobie transformacji cyfrowej wdrożenie robotyzacji procesów biznesowych wydaje się oczywistym krokiem w kierunku poprawy działania firmy, jak i jej rozwoju, a także zwiększenia satysfakcji i produktywności pracowników. By jednak osiągnąć zamierzone efekty, konieczne jest kierowanie się najlepszymi praktykami. Pozwoli to wprowadzić firmę w świat nowoczesnych technologii łatwo, szybko i bezproblemowo, a także maksymalnie wykorzystać potencjał.
Agata Kuć – Intelligent Automation Junior Specialist w Onwelo, studentka na kierunku Big Data na SGH. Zajmuje się automatyzacją procesów biznesowych.
Zostaw komentarz
Polecamy
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu zagrożeń bezpieczeństwa IT
Cyberbezpieczeństwo to nie tylko zaawansowane technicznie systemy zabezpieczeń w dużych firmach czy wojsku. To także nasze prywatne bezpieczeństwo, walka z zagrożeniami i ich prewencja w codziennym życiu oraz wiedza o bezpiecznym korzystaniu z internetu. Adam Kowalski-Potok, nasz Seurity Engineer, opowiada jak AI i jej rozwój wpływa na wykrywanie zagrożeń w cyber security.
Budowanie systemów biznesowych z zastosowaniem generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywne AI ma potencjał do automatyzacji zadań zajmujących dziś do 70% czasu pracowników. Dlaczego platforma OpenAI nie wystarczy do wykorzystania pełni tych możliwości? Przed nami artykuł Łukasza Cesarskiego i Marka Karwowskiego z Onwelo powstały na bazie prezentacji wygłoszonej podczas konferencji „Transformacje cyfrowe dla biznesu”.
Data & Analytics – architektura systemów jutra
Jaka jest historia inżynierii danych? Jak przebiegał rozwój technologii i na jakie trendy zwraca obecnie uwagę świat? Marek Kozioł, Data Solution Architect i Arkadiusz Zdanowski, Cloud Data Engineer & Team Leader w Onwelo opowiedzieli o tych zagadnieniach podczas konferencji „Transformacje cyfrowe dla biznesu”. Zapraszamy do lektury artykułu przygotowanego na bazie tego wystąpienia.
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu zagrożeń bezpieczeństwa IT
Cyberbezpieczeństwo to nie tylko zaawansowane technicznie systemy zabezpieczeń w dużych firmach czy wojsku. To także nasze prywatne bezpieczeństwo, walka z zagrożeniami i ich prewencja w codziennym życiu oraz wiedza o bezpiecznym korzystaniu z internetu. Adam Kowalski-Potok, nasz Seurity Engineer, opowiada jak AI i jej rozwój wpływa na wykrywanie zagrożeń w cyber security.
Budowanie systemów biznesowych z zastosowaniem generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywne AI ma potencjał do automatyzacji zadań zajmujących dziś do 70% czasu pracowników. Dlaczego platforma OpenAI nie wystarczy do wykorzystania pełni tych możliwości? Przed nami artykuł Łukasza Cesarskiego i Marka Karwowskiego z Onwelo powstały na bazie prezentacji wygłoszonej podczas konferencji „Transformacje cyfrowe dla biznesu”.