機器人的生命週期


在開始學習機器人生命週期之前,我們需要了解什麼是機器人,它們可以執行哪些任務以及RPA UiPath中有哪些型別的機器人。

  • 使用RPA UiPath程式建立的機器人具有能力、可靠性、適應性和意願,可以處理各種繁瑣的任務。它們也很容易構建和維護,您可以快速部署一支完整的機器人團隊,以提高效率、改進效能並獲得高投資回報率。

  • UiPath機器人與人類互動的方式與人類與顯示器、系統和資料互動的方式相同。它們也這樣做是為了人類!說實話,它們可以管理的事情令人驚歎。由於出色的UI自動化和強大的API整合,它們是任何舊技術或新技術的理想粘合劑。

  • 機器人流程自動化 (RPA) 是使用“機器人”執行類似於人工的常規、基於規則的數字操作。這並不是你在汽車工廠車間看到的機器人,也不是你在科幻電影中看到的金屬自動機。RPA機器人是一種智慧軟體。網際網路搜尋引擎的蜘蛛就是一個簡單的機器人示例,因為它們會掃描網頁以更新搜尋引擎索引。

RPA機器人可以執行哪些任務?

目前,大多數辦公室工作人員每天都要處理大量單調、重複性的工作。這些包括資料錄入、處理發票、建立訂單等。雖然所有這些工作對於客戶服務水平至關重要,但對於工作人員來說卻是單調乏味的。這些工作可以由軟體機器人代替人工來完成。那麼,為什麼我們不使用RPA來代替人工呢?

RPA機器人可以處理以下任務:

  • 從多個應用程式獲取資料

  • 多次輸入相同的資訊。

  • 輸入資料、複製文字以及組合來自其他系統的資訊

  • 可以管理任務並建立規範和時間表。

  • 此外,軟體機器人還可以透過與不同的網站通訊來執行各種複雜的任務。

長期持續的工作處理會導致人工勞動力分心,從而降低其生產力。為了克服這些挑戰,公司可以將RPA作為一種有用的勞動力工具。藉助軟體機器人避免單調乏味的任務,可以解放員工的創造力,讓他們從事更有意義的工作。

現在我們對RPA機器人有了更清晰的瞭解,讓我們來研究RPA機器人的兩個主要類別。這些RPA機器人可以是有人的或無人值守的。顧名思義,無人值守機器人可以在無需人工干預的情況下獨立執行任務。另一方面,有人值守機器人與人類合作完成需要人工輸入的任務。

讓我們簡要地討論一下它們

無人值守機器人 - 基於伺服器的機器人稱為無人值守機器人,完全自動化不需要人工判斷或輸入的任務。這些過程可能包括撰寫聘用信、使用新客戶資訊更新資料庫或使用光學字元識別從發票中提取資料。

有人值守機器人 - 有人值守自動化是指機器人幫助人類員工更快、更準確地完成單調的辦公室工作。例如,當機器人幫助客戶開設新賬戶時,機器人可以自動填寫表格或為員工提供資料連線和最佳後續操作建議。有人值守機器人可以幫助確保個人遵守規則和公司標準。它們允許個人創造價值,而不是專注於流程和系統。

現在,是時候瞭解“關於機器人開發的不同階段”了,如下所示:

機器人開發階段

現在讓我們討論機器人開發的不同階段:

  • 調研 - 此階段涉及分析客戶的資料。該過程可以自動化嗎?可以為上述過程建立機器人嗎?構建它的難點和好處是什麼?

    這些問題的答案將幫助整個RPA開發團隊全面瞭解專案。在此階段,與客戶的密切協調至關重要。

  • 解決方案設計 - 在機器學習的RPA的此階段,會準備流程定義文件 (PPD),其中包含有關該流程的全面資訊。然後在流程圖中規劃構建機器人的過程。哪些事件會觸發機器人?它應該包含多少元件?提出了這樣的問題。

    由於此處獲得的資料將對最終產品(機器人)產生重大影響,因此這可以說是機器學習中機器人流程自動化的最重要階段。

  • 開發 - 所有流程都已建立後,下一個階段是開發。此階段是機器學習RPA中最長的階段,其持續時間將取決於專案的規模和廣度。

    許多RPA工具用於構建機器人。除了自動化工具和模板外,還會執行復雜的編碼級別。此時需要知識淵博、訓練有素的機器學習專業人員。

    開發階段的主要目標是測試機器人的構建範圍有多廣。是否已經探索了所有可能的成果和場景,並且開發中是否存在任何差距?與調查的最早階段進行適當的協調至關重要。這將確保機器人的成功。

  • 測試 - 正如名稱所示,此階段涵蓋所有形式的測試。對從使用者介面到後端的全部元件進行徹底測試,以確保不存在缺陷。

    機器學習中的機器人流程自動化是一個複雜的過程。因此,測試是第二重要的階段,因為這裡的結果可以成就或毀掉專案。

  • 部署 - 部署階段是RPA生命週期的最後一步。在此處,機器人的前端上線並準備好與使用者互動。此階段通常包括機器人執行和維護。

    這就是RPA生命週期。當然,當您進一步深入瞭解上述每個步驟時,您將瞭解機器學習中RPA的複雜性。這是一個有趣的想法,但是為了避免錯誤,必須嚴格遵守生命週期。

更新於:2022年12月9日

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