Was intelligentes Workload-Balancing für RPA bedeutet

Wie kann in diesem Bereich ein intelligenter Arbeitslastausgleich erreicht werden?

Das relativ neue Konzept des intelligenten Workload-Balancing ist beim Betrieb von RPA wichtig, da es bestimmt, ob Aufgaben besser für menschliche Mitarbeiter oder ihre digitalen Kollegen geeignet sind.

Vor diesem Hintergrund identifizieren fünf Branchenexperten besondere Möglichkeiten, wie dies auf diesen Bereich angewendet werden kann.

Regeln und Transaktionen verwalten

Erstens kann durch intelligentes Workload-Balancing überprüft werden, ob sich Bots an vom Unternehmen aufgestellte Regeln halten können.

„Die Fähigkeit, automatisch zu entscheiden, ob eine Aktivität ein menschliches Eingreifen erfordert oder ob sie von einem Bot ausgeführt werden kann, wird normalerweise als ‚intelligenter Workload-Ausgleich‘ bezeichnet“, sagte Sathya Srinivasan, Vizepräsident, Solutions Consulting (Partners) bei Appian. „Die Intelligenz stammt aus den Geschäftsregeln, die bestimmen, wer der beste Kandidat für die Fertigstellung der Arbeit ist – Mensch oder Bot. Wenn ein Mensch, welche Abteilung, Gruppe, Erfahrungsstufe oder welches Management am besten für diesen Fall geeignet ist, und wenn ein Bot, was braucht es, um einen Bot einzuschalten, wie flexibel kann ein Bot auf verschiedene Arten von Anfragen eingehen.

„Um wirklich effektiv zu sein, muss ein Bot in der Lage sein, mit einer Vielzahl von Parametern zu arbeiten. Nehmen wir zum Beispiel an, eine Regel sieht vor, dass ein Bot die Arbeit für zurückgegebene Waren mit einem Wert von weniger als 100 US-Dollar abschließt, aber in Spitzenzeiten, wenn die Rückgaben hoch sind, können die Regeln den Schwellenwert dynamisch auf einen höheren Wert ändern. Der Bot sollte dennoch in der Lage sein, alle notwendigen Schritte für diese Menge an Genehmigungen durchzuführen, ohne jedes Mal neu konfiguriert werden zu müssen.“

Gopal Ramasubramanian, Senior Director, Intelligent Automation &Technology bei Cognizant, fügte hinzu:„Wenn 100.000 Transaktionen durchgeführt werden müssen und anstatt Transaktionen manuell verschiedenen Robotern zuzuweisen, verteilt die intelligente Workload-Balancing-Funktion der RPA-Plattform die 100.000 automatisch Transaktionen über verschiedene Roboter hinweg und stellen Sie sicher, dass Transaktionen so schnell wie möglich abgeschlossen werden.

„Wenn ein Service Level Agreement (SLA) an den Abschluss dieser Transaktionen gebunden ist und die Roboter das SLA nicht erfüllen können, kann der intelligente Workload-Ausgleich bei Bedarf auch zusätzliche Roboter in Auftrag geben, um die Arbeitslast zu verteilen und sicherzustellen, dass eine bestimmte Aufgabe abgeschlossen wird pünktlich.“

Prozessintelligenzlösungen

Neil Murphy, Global Vice President bei ABBYY, erläuterte, wie Prozessintelligenzlösungen integriert werden können, um einen besseren Überblick darüber zu erhalten, welche Bereiche optimiert werden müssen.

„Bei RPA kann die Wiederholung einer großen Anzahl von Prozessen eine Herausforderung sein, wenn die Prozesse unterbrochen oder nicht vollständig verstanden werden – da dies zu häufigen menschlichen Eingriffen führt“, sagte Murphy. „Daher gibt es definitiv einen Grund, intelligentes Workload-Balancing auf RPA anzuwenden.

„Deshalb haben wir gesehen, wie Process-Intelligence-Lösungen auftauchen. Dies hilft Unternehmen dabei, besser zu erkennen, welche Prozesse am besten für RPA optimiert werden können, und stellt sicher, dass sie einen Prozess vollständig verstehen, indem sie Engpässe erkennen, die Fehler verursachen oder die Vorlaufzeiten verlängern könnten.

„Prozessintelligenz wird auch die häufigsten Pfade der Ausführung von Prozessen aufdecken, fehlerhafte Prozessvariationen aufdecken und andere versteckte Ineffizienzen in den Prozessen einer Organisation aufdecken. Eine wachsende Praxis in Unternehmen, die eine echte digitale Transformation anstreben – anstatt nur manuelle Prozesse zu automatisieren – ist die Kombination von Prozessintelligenz mit RPA. Das sichert die besten Ergebnisse.“

Bot-Lizenzierung

Chris Porter, CEO von NexBotix, erweitert den Einsatz von intelligentem Workload-Balancing zur Optimierung des Betriebs und spricht über die Bedeutung der Berücksichtigung der Bot-Lizenzierung.

„Traditionelle RPA-Anbieter konzentrierten sich hauptsächlich auf die Bot-Lizenzierung – sie verkauften Lizenzen pro Bot“, sagte Porter. „Jeder Bot ist eine feste Ressource, die nur eine bestimmte Menge an Arbeit verarbeiten kann, und sobald diese voll ist, müssen Sie einen anderen Bot kaufen. Ein weiteres Problem bei der Bot-Lizenzierung besteht darin, dass Bots effektiv manuell geplant werden; Es ist ein großer Overhead, wenn jemand dort sitzt, die Arbeit plant und Ihren Lizenzpool verwaltet, und jede Organisation sollte darauf abzielen, die Ausgaben zu minimieren und die Automatisierung zu maximieren.

„Intelligenter Workload-Balancing wirft einen Blick auf die verfügbaren Ressourcen und weist ihnen dann auf dynamische Weise Arbeit zu. Dies maximiert effektiv Ihre Ressourcennutzung, indem die Arbeit automatisch verschiedenen Bots oder verschiedenen Servern zugewiesen wird, je nachdem, welche Art von Arbeit Sie ausführen. Es muss nicht RPA sein – es könnte maschinelles Lernen oder OCR sein und diese Aufgaben automatisch verteilen.

„Wenn dies wirklich wichtig wird, wenn Sie eine Zunahme des Volumens oder der Saisonalität Ihrer Belegschaft haben und Sie automatisch mehr Bots Arbeit zuweisen oder mehr Bots einschalten müssen. Beispielsweise sieht sich der Versicherungssektor im Januar normalerweise einer erhöhten Arbeitsbelastung ausgesetzt, wenn es viele Verlängerungen und einen Anstieg der Prozesse gibt.

„Bei traditionellem RPA müssen Sie für die Spitze kaufen – Sie müssen sicherstellen, dass Sie diese Lizenzen für die Spitze verfügbar haben. Den Rest des Jahres liegen diese Lizenzen ungenutzt herum – Sie zahlen immer noch dafür, weil das traditionelle Lizenzmodell bedeutet, dass Sie diese verfügbar haben müssen.“

Digitale Mitarbeiter

Ein letztes Beispiel für intelligentes Workload-Management in Aktion innerhalb von RPA sind Digital Worker.

Peter Walker, CTO EMEA bei Blue Prism, erklärte:„Im Gegensatz zu allen anderen Robotern arbeiten Digital Worker proaktiv, indem sie KI-Fähigkeiten miteinander verweben, um mühelos in sich ständig verändernden digitalen Umgebungen zusammenzuarbeiten – ohne Fehler. Digital Worker können die Ausführung von Workflows und Workloads optimal planen, um die besten Ergebnisse zu erzielen, Workloads sofort und intelligent zu verwalten, andere Digital Worker je nach Geschäftsbedingungen automatisch zu skalieren und automatisches Process Mining zur Analyse von Geschäftsprozessen zu verwenden.

„Digital Worker können Logik-, Geschäfts- und Systemprobleme ohne Eingriff lösen, um mithilfe der automatischen Problemerkennung ein Höchstmaß an Service sicherzustellen und die Produktivität in allen Prozessautomatisierungen zu steigern. Um die Servicezeit für Kunden zu verkürzen und die Gesamtqualität zu verbessern, können Digital Worker mit Menschen, Systemen und anderen Digital Workern kommunizieren und Aufgaben erledigen.

„Zum Beispiel können Chatbots eingesetzt werden, um mit Digital Workern zusammenzuarbeiten, die Kunden autonom betreuen und bei Bedarf Aktionen an Personen eskalieren.“