RPA Failures

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、效率并在短时间内实现良好的 ROI（投资回报）。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事实，即存在大量 RPA 失败案例。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：

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。

人们相信组织应该自动化大部分流程以获得良好的 ROI（投资回报率）。但是，并非总是可以使流程的所有步骤自动化。在某些流程中，可能需要整合机器学习和 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、基本的功能入手。这将有助于找到快速的胜利和收获。

有时，出于安全原因，组织不提供所需的业务规则、工作流图、可能的故障解决方法和其他类型的数据。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。

有一种观点认为 RPA 用于使所有数字流程自动化，不需要任何人工干预。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。这将帮助他们达到预期的结果。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。

在任何 RPA 项目中都可能存在没有简单解决方案的危急情况。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。他们在使用 RPA 工具方面具有专业知识，并且还会看到许多与 RPA 相关的危急情况和解决方案。

选择正确的用例非常重要，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部门提出的流程效率或指标。

当组织要实施 RPA 时，他们应该专注于简单的、非复杂的流程。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，并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。

关于 RPA 项目的一个神话是，管理或运行 RPA 项目所需的维护最少甚至不需要。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。

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损益的情况下实施 RPA，那么这可能会导致 RPA 失败。

这是导致 RPA 失败的另一个因素。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，他们无法处理部署自动化后可能出现的情况。

从 RPA 失败中学习

企业应始终进行试点以了解机器人流程自动化的工作原理。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。一种RPA实现需要先进的规划和培训，项目疏忽，和成功的定义，克服失败的原因：

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 实施之前获得有关预期时间和预算的保证也很重要。

企业应监控自动化项目，以确保 RPA 部署按计划进行。如果发生任何更改或升级，自动化应照常工作。

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衡量标准。

还有一个事实是，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。