ロボティック・プロセス・オートメーションは現在、業界全体のデジタル化を推進するデジタル変革の中核となっています。デロイトが2019年に発表した世界的なレポートによると、自動化技術を広く採用・実装し始めた企業は8%を超えており、これは2018年と比べて2倍に増加している。 RPA とは何か、その利点、そしてそれを実装する試みが成功したことなどについて多くの宣伝がなされているにもかかわらず、企業の 30 ~ 50% が RPA の実装に失敗しています。 理由を知りたいですか? RPA 実装が失敗する理由のリストは次のとおりです。 ロボティック・プロセス・オートメーションとは何ですか?ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、企業がソフトウェア ロボットを構築および展開して、デジタル環境で相互作用する人間の行動やアクションをエミュレートするのに役立つソフトウェア テクノロジです。 RPA は、インターフェースを使用してデータをキャプチャし、トランザクションを処理するための応答を生成する一連のソフトウェア ロボットです。 RPA ボットは、エンドユーザーのシステム、モバイル デバイス、ラップトップで実行される応答の生成とトランザクションの処理に役立ちます。トリガーされた応答を解釈して、大量の反復タスクを処理します。そのため、RPAソフトウェアロボットはミスをせず、24時間休みなく稼働できると言われています。 しかし、周知のとおり、すべての RPA 実装が当初期待したほど成功するわけではなく、独自の課題が伴います。 RPA 導入が失敗する 7 つの理由ロボティック プロセス オートメーションは、日常的で反復的なタスクを自動化できる優れたソフトウェアですが、RPA 実装では解決できない根本的に壊れたプロセスが存在します。 RPA 実装プロセスを評価するときは、予測可能で反復的、かつルールに基づいたアプローチを探す必要があります。逆に、予測不可能な方法は RPA 自動化には適していません。 RPA 実装が失敗する主な理由は次の 7 つです。 (1)プロセスは予想以上に動的である これは、企業が RPA を実装する際に直面する最大の課題の 1 つであり、本質的には、企業が間違ったプロセスの自動化に重点を置いていることを意味します。 ビジネス環境が当初予想していたよりも動的である場合、RPA ツールキットは、この変化する環境で動作しながら適切な結果を提供できる必要があります。 創造的思考やブレーンストーミングを伴うビジネス プロセスは、間違いなく人間に適しています。しかし、これらのプロセスを自動化できないということではありません。ワークフロー自動化ツールは、人間の意思決定スキルも必要とするこれらの反復的なステップを企業が処理するのに役立ちます。 RPA と自動化テクノロジーを組み合わせることができます。 (2)RPAプロジェクトにはプロジェクト管理が欠けている 適切なガバナンスと監視がなければ、企業の RPA 実装は惨めに失敗する可能性があります。自動化にはメリットがあるため、多くの企業は導入が成功すると考えています。 ロボティックプロセスオートメーションは手作業の反復タスクを置き換えることができますが、プロジェクト管理は人間が行う必要があります。 RPA は人間からの指示に従うことしかできず、予期しないイベントに自力で反応することを学習することはできません。 多くの場合、RPA ロボットは、慣れていないシナリオに遭遇すると機能しなくなります。これは、企業が初めて RPA を実装するときに直面する可能性のある大きな疑問です。 RPA に共通する問題は、アプリケーションの硬直性、依存性、および感度です。 RPA では、ユーザー インターフェイスの変更時に発生する問題を解決するために、画面スクラブ技術がよく使用されます。 (3)一貫したプラットフォームの欠如 Forrester Wave の調査によると、RPA プロジェクトの 50% 以上は 10 台を超えるロボットを制御および管理できず、RPA プロジェクトの 70% 以上は 50 台未満のロボットを使用しています。 多くの企業は、一貫したプラットフォームと、モジュールとインテリジェンスによる拡張能力の欠如により、RPA の目標を達成できません。 RPA テクノロジーは、コグニティブ キャプチャなどの他のインテリジェント自動化ツールと組み合わせると、最も成功する可能性が高くなります。 (4)利害関係者との連携の欠如 多くのマネージャーは、RPA の取り組みをサポートするために変化し適応する必要がある企業文化を評価できていません。 RPA などの新しいテクノロジーを導入するのは簡単ではありません。これらの変化に対応するために、業務の進め方や従業員の行動を変更する必要があるからです。 RPA の導入を成功させるには、従業員のスキルとこの行動を活用する能力をトレーニングすることも重要です。期待を管理し、それを RPA の目標と一致させることで、失敗のリスクを最小限に抑えることができます。 (5)シャドウ展開 RPA 実装の失敗を回避するには、ロボット展開の境界を明確にすることが重要です。 RPA ボットは日常的なタスクを自動化し、コア開発以外の従業員がコードを作成しやすくします。これにより、シャドーデプロイメントが発生し、企業の監視が不足する可能性があります。 RPA 実装プロセス中は、RPA ロボットを監視し、適切に管理する必要があります。ボットの構築と展開は簡単かつ巧妙であり、適切なテクノロジーとプロセスのサポートがなければ、ビジネスにとって困難な問題になりやすく、より多くの作業が必要になります。 (6)不正確な業務プロセスの自動化 組織が初めて RPA の実装を開始するときは、最初はできるだけ多くの基本タスクを自動化したいと考えるかもしれません。しかし、実装を開始する前に、自動化の実装にかかる実際のコストとメリットを理解することが重要です。 覚えておくべき重要な点は、機能と適切な自動化ツールを備えているからといって、企業が自社のビジネス プロセスを研究せずに RPA の実装を開始すべきというわけではないということです。 (7)非現実的な期待を抱く 新しいテクノロジーの実装を開始する前に行うように、結果を測定し、RPA が意図した目標を達成していることを確認します。達成可能な目標を設定してください。そうしないと、ビジネス プロセスに RPA を正常に実装できなくなります。 ユーザーは、RPA ソリューションが最初から機能し、結果を出すことを期待していますが、RPA を完全に実装するには、多くの時間とリソースを消費する手作業が必要になります。 RPA導入を成功に導く総合的なアプローチRPA などの高度なテクノロジーを導入することは企業にとって希望の光であり、スマートで実用的なアプローチは企業が利益を得るのに役立ちます。この成熟した実装プロセスを採用しないと、RPA プロジェクトは失敗することになります。 上記の理由は、RPA プロジェクトが失敗する主な理由のほんの一部です。したがって、企業で RPA を正常に実装するには、制限を理解し、慎重にパスを選択する必要があります。 |
<<: 中国人民大学高陵人工知能学院のネイチャーサブジャーナル:マルチモーダル基本モデルを使用して汎用人工知能への移行を試みている
ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ディープラーニングと比較すると、インフラストラクチャはあま...
[51CTO.com からのオリジナル記事] キーワードマッチングと手動で記述された応答ルールに基づ...
実は、似たような事件は以前にも起きている。江蘇省衛星テレビの番組「The Brain」では、百度脳が...
[[182792]]協調フィルタリング推奨アルゴリズムにおける行列分解の応用では、推奨アルゴリズムに...
パルクールはエクストリームスポーツであり、複雑な環境におけるさまざまな障害物を素早く克服する必要があ...
現在、人工知能は人類に大きな発展の機会をもたらす一方で、さまざまなリスクや課題も伴っています。科学技...
AI(人工知能)を中心とした技術がインターネットのさまざまな分野を席巻し、旅行や位置情報サービスを...
[[415656]]謎のツイートにより、テスラが再び人気急上昇中だ。昨日、@Dennis Hong ...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
5月20日、中国国家深層学習技術応用工程研究室と百度が共催する「WAVE SUMMIT 2021 ...