RPA - прогрессивный виток развития ИТ-отрасли
Рутинный процесс, выбранный для роботизации, должен быть полностью проанализирован, алгоритмизирован и стандартизирован
Уже больше года российские организации проявляют живой интерес к теме роботизации процессов (roboticprocessautomation, или RPA). Многие из них уже запускают пилотные проекты, и не менее 40% крупных предприятий, использующих ERP-решения на базе продуктов 1С, в ближайшее время планируют тщательно проанализировать, протестировать или внедрить эту технологию в свои ИС (данные ДКИС).
Учитывая эту разницу, нашим компаниям предстоит иной путь к RPA. Им очень нужны как непредвзятая практическая проверка обещаний RPA, так и достаточно надежные оценки ожидаемого повышения эффективности. И, конечно, рекомендации, уберегающие от наиболее тяжелых ошибок, способных обесценить внедрение.
Многовекторное повышение эффективности с помощью RPA
Сразу оговорюсь, что в настоящее время к RPA зачастую относят такие применения программных роботов, когда они снимают с человека лишь часть его задач, – например, извлекают исходные данные из источников, проводят их предварительную обработку по определенным регламентам и предоставляют человеку стандартизованную сводку результатов. Но основное по-прежнему делает человек. На мой взгляд, это пример абсолютно традиционной автоматизации, но никак не роботизации целых процессов. Человек по-прежнему остается узким звеном такой схемы, что не позволяет получить действительно прорывной эффект. Мы же будем говорить о полной замене людей программными роботами в рамках целого процесса.Влияние такой роботизации на эффективность происходит сразу по нескольким направлениям.
Первое – это, конечно, устранение многообразных проявлений пресловутого человеческого фактора. Человек устает, отвлекается, вносит разнообразие в монотонную работу, иногда надеется на авось, сознательно пропуская какие-либо требования регламента, или просто забывает что-то сделать, хотя до этого тысячи раз повторял работу без каких-либо изъянов. И только роботизация процессов полностью устраняет подобный эффект.
На второе место я поставлю значительное ускорение операций и процессов, а также простоту их масштабирования. С одной стороны, робот может работать не останавливаясь, днем и ночью, без выходных, то есть по схеме «24×7×365». И при этом не ошибается, не устает, не уходит в отпуск и не просит компенсацию за переработку. Обычно такого прорывного эффекта организации достаточно. Но есть и дополнительные резервы дальнейшего повышения производительности роботизированного процесса. Самое простое – выделить программному роботу больше вычислительных ресурсов (мощности процессора, доступной памяти и т. п.). А зачастую бывает полезно запустить несколько экземпляров роботизированного процесса на параллельное выполнение, что повышает не только производительность, но и надежность. Если платформа роботизации позволяет, оба приема можно применять совместно. Кажется, что подобные проекты открывают практически неограниченные ресурсы повышения производительности, однако на деле бывает не совсем так. Мы вернемся к этому вопросу в следующем разделе.
Третий резерв эффективности связан с тем, что роботизация фактически снимает ограничения на объем и сложность извлечения исходных данных, подаваемых на входы отдельных шагов роботизированного процесса. А также на сложность алгоритмов обработки данных, принятия решений и их выполнения. Человека, который должен раз за разом решать определенные задачи в рамках типичного (и достаточно рутинного) процесса, просто невозможно заставить просматривать сотни сайтов, учитывать десятки факторов. Для этого нужны способности и психологические особенности, просто отсутствующие у сотрудников, задействованных в рутинных процедурах. Кроме того, усложнение набора операций выше определенного порога резко повышает риск и масштабы проявления человеческого фактора, о котором мы уже говорили. У робота таких ограничений нет. Можно начать с простой версии алгоритмов и постепенно усложнять их, каждый раз приводя в соответствие с тем, что организация считает наилучшим на данный момент вариантом решения той или иной задачи.
Четвертое преимущество роботизации связано с принципиальным упрощением управленческих экспериментов и повышением их точности. Практика показывает, что обычно можно придумать несколько алгоритмов решения одной и той же задачи, причем каждый будет иметь свои преимущества. Реальны ли они? Какие алгоритмы приведут к лучшим результатам? С каким разбросом показателей? С какими побочными эффектами? Какой алгоритм выбрать для окончательного внедрения? Без эксперимента и объективного сравнения результатов тут не обойтись. Но любой специалист, хотя бы раз внедрявший бизнес-процессы, прекрасно знает, как трудно заставить людей следовать хотя бы одному (утвержденному) алгоритму действий. Если же люди должны переключаться то на один алгоритм, то на другой, это верный путь к хаосу и сопротивлению. И уж совсем невозможно таким образом сравнивать варианты, отличающиеся (с точки зрения людей) какими-то второстепенными нюансами. Разбрасывание же разных алгоритмов по разным территориальным единицам крупной компании, являющееся обычной практикой в пилотных проектах, также не может дать точный ответ. Напротив, роботизированный процесс полностью свободен от этой проблемы. Здесь допустимы сколь угодно тонкие различия алгоритмов, но они будут соблюдены неукоснительно. А уже на данной основе для получения более точных результатов можно применить целый арсенал приемов.
И все это нисколько не затруднит работу программного робота, не заставит его ошибаться.
Наконец, пятое преимущество – отсутствие сопротивления переменам. Это особенно важно, если на выбранном участке работ нет никаких вариантов повышения эффективности, кроме внедрения формализованных процессов и их оптимизации. Близкая ситуация наблюдается и при запуске новых бизнес-процессов. При традиционном подходе необходимо найти сотрудников, обучить и мотивировать к работе по-новому. Но даже если выполнить все предельно тщательно, изменения, как правило, будут восприниматься в штыки: зачем менять то, что и раньше действовало? С роботом нет никаких сложностей, конечно, если удается правильно и эффективно алгоритмизировать операции роботизированного процесса и избежать ошибок при программировании.
Как видим, технология RPA существенно расширяет возможности повышения эффективности. Но только в одном случае – если ее удается корректно применить. А для этого требуется соответствие определенным условиям.
Что необходимо для роботизации процессов
Я остановлюсь лишь на главных требованиях, на которые необходимо обратить особое внимание сегодня – с учетом современного уровня технологии RPA и степени готовности большинства российских организаций к процессному управлению.Первое: неполная роботизация процесса создает проблемы. В самом деле, какой толк многократно ускорять часть процесса (да еще и идти на риски применения новой технологии), если все упрется в «бутылочное горлышко» – операции, которые по-прежнему выполняются человеком. Это создаст лишь нервозность и перегрузки.
Второе (и главное): сегодня полной роботизации поддаются только рутинные процессы, состоящие из повторяющихся задач, для решения которых не требуется творческие способности людей, интуиция, применение не выявленных знаний (tacitknowledge). Рутинный процесс, выбранный для роботизации, должен быть полностью проанализирован, алгоритмизирован и стандартизирован.
Третье условие кажется практически очевидным – это наличие и доступность всех необходимых исходных данных для работы алгоритмов программных роботов. Но не все так просто. Если организация планирует роботизировать один-два процесса и на этом остановиться, интеграцию с источниками данных можно рассматривать как подчиненную задачу в рамках каждого такого проекта.
Но если число проектов может значительно увеличиться, следует сразу задуматься о создании единой инфраструктуры работы с данными, обеспечивающей их извлечение из источников, проверку, унификацию и консолидацию. Подобная инфраструктура сможет обслуживать сразу все процессы (роботизированные и обычные), а также упростит решение различных задач менеджмента на основе объективных данных (data-drivenmanagement, или DDM). Такую инфраструктуру можно создавать постепенно и адаптивно, применяя подход Agile. К тому же очень большие выгоды даст систематическое применение метаданных для унификации поиска информационных ресурсов и решения других задач управления данными. Целесообразно сразу или с минимальной задержкой встроить в описанную инфраструктуру корпоративную систему управления контентом (ECM) и, возможно, так называемые озера данных (datalakes). Важно учитывать, что такие проекты создаются не только (и не столько) для роботизации процессов. Инфраструктура управления данными –фундамент для всех новых технологий (DDM, BPM, PM, RPA, BigData, «слабый ИИ»), которые со временем придется использовать при решении практически любых задач, связанных с принятием решений в управленческом и производственном контуре любого крупного предприятия.
Завершаю этот раздел темой, которой мы коснулись выше, когда речь шла о масштабировании и параллелизме при исполнении роботизированных процессов. Об этом тоже почему-то не говорят, но без должного внимания к подобным вопросам невозможно разогнать программных роботов до максимума. В случае прямой интеграции процесса с источниками данных узким местом легко может стать доступность или перегрузка любого источника данных, причем эту задержку невозможно оценить заранее, поскольку она зависит от фактической нагрузки на серверное оборудование и ПО. Этой проблемы, скорее всего, вообще не должно возникать, если роботизированные процессы получают информацию из единой инфраструктуры, о которой мы уже говорили. Конечно, сама инфраструктура не может отменить перегрузки, отказы и «окна обслуживания» систем-источников. Но она будет содержать централизованные механизмы работы с такими ситуациями, их ограничения, локализации последствий и запуска корректирующих действий. На практике этого достаточно.
Если же предполагается еще и масштабирование за счет запуска многих экземпляров роботизированного процесса, нужно проектировать их алгоритмы так, чтобы экземпляры не мешали друг другу. Указанная тематика родственна методам управления параллельными процессами в вычислительных системах, но в случае RPA имеет свою специфику.
Подведем итоги
Роботизация процессов дает организации по-настоящему большой и разноплановый резерв эффективности, который она может плодотворно разрабатывать не один год. При этом российские предприятия в общем-то готовы к широкомасштабному практическому применению RPA, но только с учетом ограничений, о которых говорилось выше. Роботизация процессов – не хайп, а действительно прогрессивный виток развития ИТ-отрасли и в ближайшие годы будет набирать все большую популярность.Еще одна сильная сторона RPA связана с тем, что эта технология органично дополняет управление процессами (businessprocessmanagement, или BPM), непрерывную оптимизацию процессов (processmining) и менеджмент на основе данных (ddm), без которых развитие и конкурентоспособность организации вряд ли возможны в долгосрочной перспективе.
Наконец, все это мы можем сделать уже сегодня, по своему желанию опираясь на проприетарные западные или на импортонезависимые технологии и программные продукты.
Автор: Светлана Гацакова, директор департамента корпоративных информационных систем ALP Group
Опубликовано 03.03.2019