Институт упаковочного материаловедения заказчиков упаковки

RPA (Robotic Process Automation) или роботизированная автоматизация процессов - это технология, при которой программный робот имитирует действия человека в интерфейсах программ: открывает приложения, копирует данные, заполняет формы, работает с таблицами и запускает предусмотренные сценарии. Робот действует по заранее заданному алгоритму-шаблону, выполняя одно или несколько постоянно повторяющихся действий.

Таким образом роботизация бизнес-процессов — это внедрение программных роботов для автоматического выполнения рутинных, повторяющихся определенных задач, которые раньше выполняли люди. Технология позволяет освободить сотрудников от монотонной работы и повысить эффективность бизнеса.

Ключевое отличие RPA от классической автоматизации в том, что робот работает поверх уже используемых систем, не требуя их глубокой доработки или интеграции через API. Это делает внедрение относительно быстрым и экономичным, поэтому платформы являются самым простым и доступным способом автоматизировать рутинные процессы с помощью так называемых программных роботов на рабочем месте конкретного сотрудника или в бизнес-процессах компании в целом.
Программные роботы по факту взаимодействуют с системами от лица человека и самое главное – тем же способом и инструментами (мышка, клавиатура, горячие клавиши и так далее). Вопрос безопасности решается через стандартное регулирование прав для учетной записи, от которой действует робот.

+Преимущества роботизации
Скорость. Роботы выполняют задачи значительно быстрее человека.
Точность. Исключается влияние человеческого фактора.
Снижение затрат. Сокращается потребность в ручном труде.
Масштабируемость. Легко добавить новых роботов при росте нагрузки.
Освобождение ресурсов. Сотрудники могут сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах.

Как это работает
Иногда пользователю достаточно лишь задать цепочку действий и указать роботу путь, по которому он должен следовать. Главная функция – это программирование логики, по которой робот взаимодействует с прикладными системами.
Работа строится на сценарии: задаётся последовательность шагов, условия перехода и действия при отклонениях. Робот распознаёт элементы интерфейса (кнопки, поля) с помощью селекторов — технических признаков, а не координат на экране. При ошибке робот может повторить попытку, сохранить лог или передать задачу человеку

Какие процессы подходят для роботизации
RPA эффективна для процессов, которые:
Регулярно повторяются и выполняются в заметном объёме.
Имеют чёткие правила и алгоритмывыполнения.
Используют структурированные (цифровые) данные.
Содержат ограниченное число исключений.
Проходят в достаточно стабильных интерфейсах.
Позволяют однозначно проверить результат.

Примеры подходящих задач:
обработка счетов и платежей;
перенос данных между системами (например, из Excel в CRM);
формирование отчётов на основе данных из разных источников;
сверка данных из заявок, заказов и накладных;

Как выбрать RPA-платформу
- Если тестовый период не предусмотрен, запросите у разработчиков онлайн-показ или демонстрационную версию.
- Интерфейс должен быть удобным и понятным, чтобы любой сотрудник смог создать простого робота, не имея при этом специальных знаний в области IT-разработки. Ищите платформы, которые разработаны на базе технологий low-code или no-code.
- В идеале платформа должна работать совместно с любыми другими ранее установленными системами и сервисами.
- Многозадачность или потенциал расширения.
- Доступность поддержки и ее стоимость.
- Доступность обучающих материалов по настройке и устранению проблем.

Как правильно внедрять RPA или что на самом деле стоит за внедрением
Успешная автоматизация невозможна без трех ключевых составляющих:
- понимание бизнес-процессов — без этого невозможно корректно описать логику работы робота;
- архитектура решений — важно учитывать интеграции, масштабирование и устойчивость;
- настройка и сопровождение — роботы требуют поддержки, обновлений и контроля качества.
No-code инструменты ускоряют разработку, но не заменяют компетенции. Они упрощают интерфейс, но не устраняют сложность самих процессов.
При работе с неструктурированными данными классического RPA недостаточно — бизнес переходит к интеллектуальной автоматизации, объединяющей роботов и ИИ.
Для успешного старта лучше ориентироваться на процессы со следующими характеристиками:
высокая повторяемость и стабильность;
четко описанные правила выполнения;
значительная доля ручных операций;
измеримый экономический или операционный эффект.
Именно такие сценарии позволяют быстро продемонстрировать результат, получить поддержку бизнеса и создать основу для масштабирования автоматизации.

"Сделали первый процесс — и уже в ходе эксплуатации начали выявляться нюансы. В первую очередь — это вариативность входных данных. Даже в формализованном процессе всегда есть отклонения: разные форматы, нестандартные случаи, человеческий фактор.
И робот, который работает строго по алгоритму, на таких вещах начинает «спотыкаться». Но это нормальный этап зрелости: сначала ты автоматизируешь базовый сценарий, а затем начинаешь его дорабатывать и усиливать.

Важно научиться в течение первых нескольких развертываний наилучшим образом анализировать и оптимизировать робот-платформы. Это может быть сделано через шесть-восемь недель. Затем организация может опираться на то, что она изучила, и начать собирать точные измерения эффективности и экономии средств.

"Выстроили очередь процессов, внедрили дашборды с метриками эффективности роботов и, что не менее важно, сформировали внутри компании отношение к автоматизации как к рабочему инструменту, встроенному в операционную деятельность, а не к эксперименту."

Чётко сформулируйте цели. Это может быть снижение трудозатрат, ускорение процессов, сокращение ошибок.
У каждого робота может быть сбор статистики: сколько операций он выполнил, сколько документов обработал, сколько раз запускался и соответственно расчет сколько времени экономит на одну итерацию.
На основе этого формируется дашборд. И это принципиально важный момент: от «ощущений» в сторону управляемых показателей. В любой момент можно посмотреть, что делает конкретный робот и какой объем работы он на себя берет. Это дает прозрачность и позволяет принимать решения на основе данных.

market.cnews.ru
1cbit.ru
_____________________________
Сформируйте экспертную группу. В неё должны входить не только ИТ-специалисты, но и представители бизнес-подразделений, чьи процессы автоматизируются.
вовлекать сотрудников на этапе анализа процессов (интервью, сбор требований);
показывать реальные сценарии через демонстрации и пилоты;
обучать работе с RPA-инструментами;
объяснять, какую ценность приносит автоматизация в их ежедневной работе.
Ключевая идея — робот не заменяет сотрудника, а берет на себя рутинные операции, снижая нагрузку и количество ошибок.

Неразумно полагать, что люди, владеющие процессом, являются подходящими людьми для его автоматизации. Даже если использование роботов явно повысит эффективность процесса, и даже если персонал, чья работа заменяется использованием ботов, будет перераспределен в другом месте компании, вряд ли руководящий менеджер будет активно работать над тем, чтобы уменьшить размер его группы.
С другой стороны, опыт владельца процесса необходим для понимания масштабов и поведения процесса, чтобы его можно было правильно автоматизировать.
market.cnews.ru
1cbit.ru
___________________
Важным и самым сложным этапом внедрения является аудит и анализ бизнес – процесса, который компания хочет роботизировать. Качественный анализ – это уже половина внедрения и множество RPA-платформ имеют массу инструментов для выделения и измерения параметров бизнес-процессов в компании (системы глубинного анализа бизнес-процессов или Business Process Mining).
Вместо отдельных задач стоит смотреть на потоки однотипной работы — "объекты", которые регулярно поступают в компанию и проходят через сотрудников.
Такой подход позволяет перейти от субъективного вопроса «что у вас болит?» к более конкретным: сколько работы выполняется, сколько времени она занимает и сколько стоит компании.
«Боль», то есть проблема, требует быстрого решения, и на раннем этапе это допустимая точка входа: она позволяет быстрее показать результат и запустить движение. Но даже здесь важно учитывать риски. Не каждая проблема может быть решена средствами интеллектуальной автоматизации в разумные сроки — выбор первых процессов должен быть осознанным, с учетом применимости технологии, сложности реализации. Начните с тех, где есть чёткий алгоритм, высокая повторяемость и будет ощутимый долгосрочный эффект. Измеримая реальность — объем работы, количество задействованных людей, время обработки. _________________________


sberbs.ru
pix.ru
Запустите пилотный проект. Это позволит протестировать подход, выявить узкие места и отладить сценарий.
market.cnews.ru
Обучите сотрудников. Важно объяснить, как робот будет выполнять их задачи и какие новые обязанности появятся. Вовлеченность появляется там, где есть реальная польза. Поэтому каждая автоматизация должна решать конкретную бизнес-задачу и быть встроена в повседневную работу сотрудников.
1cbit.ru
Масштабируйте решение. После успешного пилота можно расширять автоматизацию на другие процессы.
market.cnews.ru
Второй этап. Появляется опыт и первые эффекты. Ключевой задачей становится не решение отдельных болей, а формирование потока автоматизации — системный выбор процессов на основе объема, повторяемости и экономического эффекта.
Третий этап. Фокус смещается на управление ресурсом и рисками. Автоматизация используется как инструмент системного высвобождения персонала, выравнивания нагрузки и снижения операционных рисков. Именно на этом этапе подход через анализ потоков и очередей дает максимальный эффект.

Что должно быть зафиксировано перед внедрением
Чтобы проект RPA был управляемым и предсказуемым, на старте необходимо детально описать ключевые параметры.
1. Функциональные требования
Алгоритм выполнения процесса, логика ветвлений, обработка исключений, правила принятия решений. Это основа, по которой будет работать робот.
2. Нефункциональные параметры
Нагрузки, требования к производительности, SLA, расписание запуска, ограничения по времени выполнения. Эти параметры напрямую влияют на стабильность решения.
3. Инфраструктурные условия
Доступы к системам, учетные записи, среды (тестовая, продуктивная), ограничения ИТ-ландшафта. Без этого невозможно обеспечить корректную работу робота.
4. Предварительная оценка рисков и исключений (разброса) от ожидаемого эффекта.

Роботы могут стать еще одним устаревшим приложением, если их внедрение не стандартизировано. Это связано с тем, что скрипты, которые программируют роботы, являются программным кодом, и они должны рассматриваться как таковые. Они должны быть разработаны с использованием стандартных методологий, которые фокусируются на повторном использовании и абстракции. Роботы должны быть запущены в производство с помощью тех же проверенных процессов, которые используются для всех корпоративных приложений.

Паспорт робота — обновляемый документ, в котором зафиксирована вся необходимая информация: логика работы, среда и место запуска, расписание, параметры, ответственные лица и расположение конфигурации.
Протокол технического обслуживания - должен быть установлен и определено лицо, осуществляющее поддержку.


Как снизить риски
Чтобы избежать этих проблем, важно выстроить развитие автоматизации как управляемый процесс:
- запускать пилоты при участии опытных специалистов;
- формировать внутренний центр компетенций (CoE) по RPA;
- системно обучать сотрудников и развивать экспертизу внутри компании.
No-code — это инструмент ускорения, а не замена профессионального подхода. Ключевой фактор успеха по-прежнему — компетенции команды и зрелость подхода к внедрению.

ИИ — для понимания и структурирования, робот — для выполнения действий. То есть не заменять одно другим, а выстраивать управляемую связку.

Современные RPA-платформы и AI-решения достаточно зрелые. Основные причины провалов лежат в подходе к внедрению и управлению изменениями. В чем риск недооценки - если воспринимать RPA как «простую» технологию, компании сталкиваются с типичными последствиями:
нестабильная работа роботов;
рост количества ошибок и инцидентов в продакшене;
сложности при масштабировании и повторном использовании сценариев;
зависимость от отдельных сотрудников без системной экспертизы.
В итоге автоматизация не приносит ожидаемого эффекта и теряет доверие бизнеса. Самое важное — воспринимать автоматизацию не как внедрение технологии, а как изменение операционной модели. Роботы сами по себе ничего не дают, если вокруг них не выстроены процессы: управление, поддержка, приоритизация, метрики. Без этого роботизация быстро превращается в набор разрозненных сценариев, которые сложно масштабировать и еще сложнее поддерживать.
Наиболее распространенные факторы, которые приводят к неудаче проектов:
- выбор процессов, не подходящих для автоматизации или не дающих ощутимого эффекта;
- отсутствие четко сформулированных целей и метрик успеха;
- недооценка сложности внедрения и связанных с ним рисков;избыточный технологический оптимизм без учета ограничений ИТ-ландшафта;
- слабая вовлеченность бизнеса и сопротивление со стороны сотрудников.

? Риски и сложности внедрения
Нестабильность интерфейсов. Если системы, с которыми работает робот, часто обновляются или меняют интерфейс, это может привести к сбоям.
slsoft.ru
Сопротивление сотрудников. Люди часто боятся потери работы.
cyberleninka.ru
Необходимость технического обслуживания. Требуется регулярная поддержка и обновление сценариев.
cyberleninka.ru
Риск «разрастания». Без чёткой архитектуры роботы могут стать разрозненными скриптами, которые сложно поддерживать.
icl-services.com


Такие ошибки накапливаются уже на старте и в итоге приводят к остановке инициативы или снижению ее ценности для компании.
Чтобы RPA и ИИ действительно работали на бизнес, важно изначально выстроить внедрение как управляемый процесс: с приоритизацией задач, прозрачными KPI и учетом организационных факторов.

Ошибка №1. Неправильный выбор процесса для автоматизации
Пилотный проект — ключевая точка входа в RPA. Именно на этом этапе формируется отношение бизнеса к технологии: станет ли автоматизация масштабируемым инструментом или останется «разовым экспериментом».
Одна из самых частых причин неудачи — выбор неподходящего процесса для первого внедрения. Если пилот провален, это напрямую влияет на дальнейшее развитие инициативы.

Какие процессы не подходят для пилота RPA
Некоторые сценарии изначально создают высокий риск неудачи:
1. Процессы с большим количеством исключений
Если в процессе много нестандартных ситуаций, робот будет регулярно останавливаться и передавать управление человеку. В результате вместо автоматизации возникает дополнительная нагрузка, а пользователи воспринимают решение как бесполезное.
2. Задачи, требующие субъективных решений
RPA работает по четким правилам. Там, где требуется экспертная оценка, интерпретация данных или учет сложного контекста, робот не сможет заменить человека без подключения продвинутых AI-компонентов — и даже тогда не всегда оправдано.
3. Редкие или нерегулярные операции
Процессы с низкой частотой выполнения не дают эффекта от автоматизации на старте. Сотрудники не успевают привыкнуть к роботу, а сам сценарий не демонстрирует ценность технологии.
Важно: такие процессы не являются «запрещенными» для автоматизации в целом. Если есть экономический эффект, их можно роботизировать. Но для пилота они подходят слабо и требуют более зрелого подхода.

если у компании есть приложения, с которыми взаимодействует робот, и они постоянно изменяются/модернизируются, то должен быть разработан порядок обязательной проверки и обновления логики роботов во избежание его поломки.

Ошибка №2. Отсутствие целей и критериев успеха
Одна из системных проблем внедрения RPA — запуск проекта без четко зафиксированных целей и понятных критериев оценки результата. На этапе обсуждения процесс часто кажется очевидным, но при переходе к разработке начинаются расхождения в интерпретации.
В итоге команда сталкивается с типичной ситуацией:
участники по-разному понимают, как должен работать процесс;
исключения и нестандартные сценарии не описаны;
отсутствуют метрики, по которым можно оценить успешность внедрения.
Без формализации требований автоматизация превращается в «движущуюся цель»: невозможно ни корректно реализовать сценарий, ни объективно измерить эффект.

Почему это критично для ROI
Если цели и критерии успеха не определены, компания не сможет ответить на главный вопрос: дала ли автоматизация ожидаемый результат. Невозможно измерить:
снижение трудозатрат,
ускорение процессов,
экономический эффект,
уровень ошибок.
В результате даже успешный с технической точки зрения проект может восприниматься как неэффективный.
Четкая постановка целей и прозрачные KPI — обязательное условие для того, чтобы RPA-проект приносил измеримую бизнес-ценность и масштабировался дальше.

Ошибка №3. Недооценка сложности и рисков автоматизации
Развитие RPA-платформ в сторону no-code и low-code действительно снизило порог входа в автоматизацию. Создавать простые сценарии стало быстрее, а запуск пилотов — доступнее для бизнеса.
Но вместе с этим возникла опасная иллюзия: если решение можно собрать без программирования, значит, глубокая экспертиза больше не требуется.
На практике это не так.
Даже при использовании визуальных инструментов автоматизация остается комплексной задачей, требующей системного подхода.

Ошибка №4. Низкая вовлеченность сотрудников
Даже идеально выстроенная с технической точки зрения автоматизация может не дать результата, если в нее не вовлечены люди. Один из ключевых барьеров внедрения RPA — сопротивление сотрудников. Причины этого сопротивления вполне предсказуемы:
страх потери работы;
недоверие к новым технологиям;
нежелание передавать задачи «непонятной системе».
Если этот фактор игнорировать, проект начинает буксовать уже на ранних этапах
ответственность размывается между подразделениями;
роботы создаются «в отрыве» от реальных процессов;
решения оказываются невостребованными или не используются в полной мере.

________________________________
Отложенные последствия
Роботы могут сделать инновации сложнее или медленнее
Поскольку роботы взаимодействуют с Windows и браузерными приложениям, они зависят от любых изменений в этих базовых системах. В отличие от людей, которые легко адаптируются к небольшим изменениям в работе экрана или данных, содержащихся в раскрывающемся меню, скрипты ботов могут не реагировать положительно даже на незначительные изменения в пользовательском интерфейсе. Когда бот «ломается», он может вызвать существенное повреждение данных, потому что он не осознает, что работа, которую он выполняет, является неправильной: он не будет знать, что должен прекратить задавать вопросы, как это сделал бы человек.

Некоторая часть этого риска может быть уменьшена с помощью хорошего программирования, но это предполагает, что для разработки сценариев использовалась формальная методология разработки программного обеспечения — подход, который часто не применяется. Даже что-то столь же безобидное, как изменение внутреннего имени экранного объекта в исходном коде приложения, как части производственного выпуска — часть информации, которую никогда не видит ни один пользователь — может сломать скрипт бота, который опирается на него.

Внедряя ботов в свои среды, компании потенциально создали набор зависимостей, которые плохо документированы, не предназначены для адаптации к изменениям и, скорее всего, никак не отслеживаются. Это создает дополнительные барьеры для изменения основных систем, требуя дополнительного тестирования и проверки, чтобы гарантировать, что никакие скрипты ботов не нарушены. Это также усложняет среды контроля качества, поскольку теперь они должны включать как основное приложение, так и ботов, которые на нем работают.

Недоинвестирование
Существует риск, что успех небольших автоматизаций приведет руководство к выводу, что оно может избежать затрат и рисков, связанных с более крупными инициативами. Но это не так. Мини автоматизация не избавляет компанию от необходимости тщательно анализировать свои ИТ-возможности и думать о том, как их нужно модернизировать.
ИТ-блок многих компаний относится с опасением к интеллектуальным роботам, так как считает их «заплаточной технологией».

Показателен пример с кадровыми приказами об отпусках. Изначально в компании попытались оценить объем этой работы через обсуждение с сотрудниками и руководителями — и уперлись в типичную проблему: нагрузка распределена неравномерно, а целостного понимания масштаба ни у кого нет. От обсуждений отказались и пошли от данных — от фактического количества приказов, проходящих через систему. Когда реальный поток документов посчитали и разложили обработку одного приказа на конкретные операции, стало видно суммарное количество действий и трудозатрат. Выяснилось, что объем ручной работы кратно выше ожидаемого. Процесс, который раньше воспринимался как «фоновый», после расчета стал одним из приоритетных кандидатов на автоматизацию.

Правило - ищите реально трудозатраты массовые процессы, а не самые раздражающие.

Первое — определить объем. Сколько входящих сообщений, документов, заявок или отчетов проходит через процесс за месяц или год?
Второе — измерить время обработки. Сколько фактического рабочего времени требуется на один объект? Это можно определить по данным информационной системы или непосредственно наблюдая за выполнением операции.
Третье — посчитать суммарные трудозатраты. Объем работы, умноженный на среднее время обработки, показывает реальный масштаб ручной нагрузки.
Четвертое — оценить применимость технологии. Нужно понять, насколько задача повторяема, с какими данными работает сотрудник, насколько формализован результат и можно ли контролировать качество. Task mining полезен когда уже понятно, что автоматизировать, и нужно уточнить сценарий процесса.
Пятое — оценить эффект. В расчет стоит включать не только потенциальное сокращение трудозатрат, но и ускорение процесса, снижение количества ошибок, уменьшение очередей и возможность перераспределить сотрудников на более сложные задачи. https://companies.rbc.ru/news/sGANLfF1y6/pochemu- ... t-effekt-ot-ii-avtomatizatsii/
Так появляется уже не список идей, а портфель рутинных операций на автоматизацию, сопоставимых по масштабу и эффекту.