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RPA 失败

RPA 失败

我们已经讨论了机器人流程自动化的光明面,以及它如何帮助组织提高运营准确性、效率并实现良好的 ROI(投资回报)很短的一段时间。所有这些利润都是真实的,但这并不意味着 RPA 永远不会失败。许多企业仍在试验这种不断增长的技术,以根据他们的要求实现规模。除此之外,一些调查报告发现大约一半的RPA项目失败。
许多企业忽略了这一点事实上,有很多 RPA 失败的故事。他们没有在 RPA 旅程开始时分析不同的案例和场景,这导致他们得出不可接受或混合的结果。让我们讨论 RPA 失败的不同原因和原因:

熟练资源短缺

RPA 的使用正在成为当今数字市场中的一个重要因素。但是,市场上缺乏熟练的资源。在启动或加入 RPA 技术时,组织总是害怕管理资源需求。相反,组织实施这项技术来实现他们的目标。但是,RPA 专业人员寻求可能不适合某些公司的利润丰厚的软件包。在这种情况下,资源短缺往往会导致 RPA 失败。

端到端自动化

人们认为组织应该自动化大部分获得良好 ROI(投资回报率)的流程。但是,并非总是可以使流程的所有步骤自动化。在某些过程中,可能需要集成机器学习和OCR技术。这些新技术将花费额外的资金。但是,不能保证它会产生预期的结果。这很可能导致RPA项目失败和失望。
因此,建议从满足RPA要求的最简单、基本的功能开始。这将有助于快速取得成功。

缺乏业务所需的支持

有时,组织不提供所需的业务规则、工作流图、可能的解决方法出于安全原因的故障和其他类型的数据。设置机器人需要此类信息。如果组织不愿意提供支持,那么对于运营团队来说将是一项具有挑战性的任务。因此,组织可能无法达到预期的结果。这可能是 RPA 失败的原因。

缺乏适当的团队结构

人们认为 RPA 用于自动化所有数字流程,并且不需要任何人为干预。然而。这不是真的。组织需要指派一个团队来监控流程。团队应该能够发现流程中的问题并与 RPA 提供商共享。它将帮助他们实现预期的结果。缺乏适当的团队结构可能是阻止组织实现预期结果的另一个原因。

缺乏 RPA 平台供应商的支持

可能会出现危急情况在任何没有简单解决方案的 RPA 项目中。在这种情况下,我们的团队可能无法自动化特定步骤。因此,获得供应商支持非常重要,因为他们了解 RPA 工具的所有功能。他们拥有使用 RPA 工具的专业知识,也会看到许多与 RPA 相关的危急情况和解决方案。

错误选择自动化用例

选择正确的用例很重要,因为它在实现好的或坏的 ROI(投资回报率)方面起着至关重要的作用。选择错误的用例不会产生预期的结果。他们不会提高向业务提出的流程效率或指标。

未能理解复杂性

当组织要实施 RPA 时,他们应该关注在简单的、非复杂的过程中。然而,选择不复杂和直接的过程并不像听起来那么容易。最好对选定的流程进行分析,确保流程一致并且可以通过重复规则实现自动化。
因此,为自动化确定的流程的复杂性也是获得所需 ROI 的重要因素。

缺乏定期维护计划

关于 RPA 项目的一个神话是,管理或运行 RPA 项目需要最少甚至不需要维护。但是,机器人的部署方式不需要任何人工干预。但是,现实情况是 RPA 需要定期检查和维护以确保顺利交付。在机器人执行期间识别新的未处理场景、生产环境中面临的问题等任务中通常需要维护。

实施前评估

组织必须进行概念验证(POC) 测试。它将帮助组织决定 RPA 是否适合他们。它可以被视为选择过程的关键部分。
组织应该在 POC 的帮助下衡量 RPA 的所有方面。因为,如果他们在没有全面了解盈亏的情况下实施 RPA,那么这可能导致 RPA 失败。

实施后采用

这是另一个因素这可能是 RPA 失败的原因。大多数组织认为他们只需要以一种很好的方法来实施 RPA。他们只关注采用 RPA 之前所需的措施。但是,他们未能处理部署自动化后可能出现的情况。

从 RPA 失败中吸取教训

企业应始终进行试点以了解机器人如何流程自动化有效。大概需要两三个月的时间。在此期间,必须开发强大的 RPA 模型。 RPA 实施需要高级规划和培训、项目监督以及成功定义以克服失败原因:

高级规划

企业应该为成功实施 RPA 制定积极的计划。他们还应该关注公司未来可能涉及自动化的软件。高级规划包括选择正确的流程以实现自动化以及 RPA 技术的稳健实施。在 RPA 实施之前确定预期的时间和预算也很重要。

项目监督

企业应监控自动化项目以确保 RPA 部署按计划工作。如果有任何更改或升级,自动化应该照常工作。

定义成功

在获得积极的投资回报率后,公司应该寻求广泛的实施。除了积极的投资回报率,公司还应该将他们的数字化转型之旅和克服 RPA 挑战作为衡量成功的额外措施。
还有一个事实,即大多数 RPA 项目因人为错误而失败。因此,组织应该重新分析流程并从过去的错误中吸取教训。最好采用不同的方法。因为,如果应用的方法不适合 RPA,那么这并不意味着组织应该停止使用该技术。这些最初的失败往往会带来更大的成功。
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