大规模构建敏捷自动化的 3 个注意事项

编者注 ：这是一篇客座文章。本文中表达的观点是作者自己的观点。

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公司在实施机器人过程自动化 (RPA) 时面临的最大障碍之一是扩展。从一开始就预测您未来的所有需求和障碍是不可能的。

相反，大规模构建敏捷自动化的关键在于做好准备，并随着软件机器人的成熟做好准备。

大规模楼宇自动化对许多企业来说都是一项挑战。这意味着自动化战略需要是整体的，但也需要为增长、改变和重新审视留出空间。这可确保您在应对未来挑战的同时不牺牲试点计划的直接成功。

正如我们在 FORWARD III 活动中所讨论的，创建敏捷自动化的关键在于拥抱变化。在数字化转型的早期阶段执行此操作有助于创建整体方法。

在这里，我们将与您分享随着您的自动化策略成熟而需要牢记的三个主要注意事项：

1. 自动化治理

2. 运营模式成功指标

3. 路线图修订

这三个敏捷自动化注意事项可帮助您制定在未来几年与公司一起发展的战略。

#1：自动化治理

• 您的自动化战略只有在推动它的人员时才灵活。通过与一群接受变革的 RPA 布道者和专家齐心协力，您可以根据目标和需求的变化调整您的战略。

  这群自动化爱好者及其资源构成了您的机器人卓越中心 (CoE)。此 CoE 将确保您的自动化策略满足数字化转型的每个关键成功因素，我们将其确定为：

  • 构思： 随着您从 IT、人力资源和 C 套件领导者那里获得支持，CoE 开始形成。

  • 孵化： CoE 处于运作的早期阶段，可以为试点项目提供初步指导。

  • 工业化： CoE 超越了试点计划，并开始自动化更复杂的流程。

在这三个阶段中，您的 CoE 将在整个公司内始终如一地部署和维护自动化。

CoE 及其成员通过定期审核您的软件机器人的性能来维持这一愿景。您的 CoE 成员还将提出自下而上的新自动化机会请求。他们将负责确保这些新的自动化与您自上而下的业务目标保持一致。

#2：运营模式成功指标

您的 CoE 必须主动跟踪您的成功指标，以确保您的策略保持在正轨上。这种对成功指标的主动跟踪可确保您的运营模式与更大的业务目标保持一致。

确定 RPA 关键绩效指标 (KPI) 需要时间、反复试验和错误。在您的概念验证 (POC) 或试点计划中跟踪成功的 KPI 可能不会转化为您未来更大、更复杂的目标。

通过在构思和孵化阶段更新成功指标，您可以更好地了解您如何与长期自动化目标保持一致。在您的构思阶段，您的 CoE 将跟踪与您的试点计划相关的指标。在孵化阶段，您的 RPA 团队应调整成功指标，以监控您的自动化扩展程度。

企业可能希望跟踪和改变其目标的一些指标包括：

• 错误率

• 节省时间

• 替换全日制同等学历

• 升级

• 停机时间

• 节省成本

例如，一开始，您的主要目标可能是降低错误率。随着时间的推移，当错误率下降时，您的最高管理层可能会将重点转移到降低成本指标上。定期审查您的运营模式成功指标可确保您向利益相关者展示自动化的投资回报率。

这种成功指标的持续更新可确保您的运营模式与整体公司目标保持一致。

#3：路线图修订

随着自动化之旅的成熟，成为智能企业的旅程将发生变化。使用 CoE 的建议和运营模型中的指标，您应该定期修改成功的路线图。

通过接受来自构思和孵化阶段的数据，您的公司可以将其转变为成为将技术创新放在首位的“自动化优先”企业。您的数字化转型可能会发生变化的一些领域包括：

• 自动化愿景： 您的自动化策略最初的快速成功将让位于自上而下的长期自动化目标，例如提高长期员工保留率和满意度。

• 数字化劳动力战略： 一开始，您的目标可能是自动化“容易实现的目标”流程。随着自动化策略的成熟，您将开始朝着为每个人使用机器人这一更大目标而努力。

• 过程评估： 您选择自动化试点流程的方式与您的 CoE 选择自动化哪些复杂流程的方式不同。

• 商业案例： 随着您的自动化之旅的推进，您将需要调整您的业务案例。一开始，您的案例可能会专注于解决积压问题，但会转而关注更具前瞻性的目标，例如降低成本。

• 实施路线图： 一开始，您的自动化路线图将专注于易于实现、高投资回报率的流程，以建立动力。随着您的 CoE 和自动化目标的成熟，此路线图应扩展为包括更长期、更复杂的目标，以帮助您实施新的机器人。

• 工具选择： 随着时间的推移，您的自动化生态系统将成为一个更加复杂和全面的环境。您未来的自动化战略应该融入人工智能 (AI) 和机器学习等智能自动化工具。

• 自动化成功有许多不同的途径，您的公司可能会在您分析和实施自动化学习的过程中改变路线。顺利处理航向修正的关键在于从一开始就为变革创造空间。

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