from 01.01.1982 until now
Moscow, Moscow, Russian Federation
UDK 33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Robotic process automation (RPA) has become a considerable part of corporate digital transformation with focus on corporate processes efficiency and productivity improvement. Authors consider the importance of RPA implementation, how to select and evaluate business processes as candidates for robotization and how to calculate effects from robotization. At given essay authors propose complex approach based on two scientific frameworks, including Capability Maturity Model Integration (CMMI) for RPA and robotic types model (initial, improved or smart). Business processes evaluation for robotization approach based on 5-dimension model (5D): benefits, technology readiness, usability, organization readiness and return on investment. Considered methodologies and frameworks have been assessed through their practical application at specific robotized process in Rosatom. Business process 2-NDFL reference generation has been taken for practical assessment. The business process was robotized in 2019, required 2.8 mln.Rub.for investment, resulted in crucial process time reduction from 24 hr. to 4.5 min. and provided 22.3 mln.Rub.of NPV and 3 months payback period.
RPA, robotic, business process, digital transformation, maturity model (CMMI-RPA), ATOM.RITA
Введение
Производительность труда и, особенно, целенаправленное поступательное ее повышение в современных условиях является неотъемлемой частью экономических показателей отдельных предприятий, отраслей и страны в целом. При рассмотрении задач производительности на уровне РФ, то перед нами стоит амбициозная задача войти в «клуб» стран лидеров по уровню производительности. В соответствии с рейтингом стран по уровню производительности труда, который ежегодно публикует Международная организация труда (International Labour Organization, ILO), из 189 стран российские предприятия занимают 62 место и в среднем отстают от первых 15 стран в производительности в 2,3-4,9 раза [1].
На уровне отраслей и отдельных предприятий стоят не менее амбициозные стратегические цели. Государственная корпорация по атомной энергии Росатом (далее ГК Росатом) видит себя Глобальным технологическим лидером к 2030 году. Это значит, что ключевыми направлениями роста руководство ГК Росатом видит зарубежные направления деятельности и новые технологии и продукты. При этом, к 20230 году общий объем выручки должен достигнуть кратного роста, а доли выручки от новых и зарубежных продуктов должны составить 40% и 50% соответственно (https://www.rosatomtech.ru/media/news-article/videnie-rosatoma-2030-goskorporaciya-divizion-kademiya/?ysclid=lxbmyga9cg244291419). Такой рост в первую очередь потребует привлечение нового персонала и рабочей силы на дефицитном рынке труда РФ, где наблюдается ежегодная убыль населения от -0,9 до -7,1 человека на 1000 человек населения с 2017 по 2023 гг. и прогноз Росстата имеет негативную тенденцию на период до 2045 г. (https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13285).
В текущей ситуации, одним из инструментов повышения производительности труда на предприятиях атомной отрасли является роботизация. В этой статье мы рассмотрим принципы и результаты внедрения роботизации бизнес-процессов на базе программных роботов (RPA). Эти роботы представляют собой программное обеспечение, которое имитирует работу сотрудников на компьютерах с использованием разных информационных систем, баз данных и моделей на предприятиях [2, 3, 4].
Роботизация бизнес-процессов — относительно новая область в сфере цифровизации и информационных технологий. Основные вопросы, которые рассматриваются в исследованиях, можно разделить на две категории.
Как определить бизнес-процесс, который можно роботизировать, т.е. подходящий для роботизации?
Как оценить эффективность роботизации бизнес-процессов?
Выбор правильного, подходящего бизнес-процесса является очень важным шагом, так-как 30 – 50% подобных проектов завершаются неуспехом. Обуславливается это рядом причин, в первую очередь, отсутствием полноценного предварительного анализа целесообразности автоматизации [5]. Выбор бизнес-процесса может быть осуществлен на основе архитектурного процесса [6], комбинированного подхода, когда рекомендуется роботизация бизнес-процессов, которые считаются «узким местом» или «проблемными точками», где наблюдается наибольшее количество отклонений, а также операции со сложными расчётами [7].
В работе [8] авторы анализируют несколько подходов к выбору бизнес-процесса как кандидата на роботизацию: интеллектуальный анализ процессов (RPM), методы, основанные на количественной оценке процессов, и стратегии выбора, основанные на опросах. Методы, основанные на качестве процесса, при выборе наиболее подходящего процесса для автоматизации принимаются во внимание такие характеристики, как степень стандартизации, объем, скорость автоматизации, зрелость процесса, высокое качество входных данных и то, что процесс цифровой. Методы интервью и опросов используют знания экспертов в предметной области, таких как разработчики, путем проведения с ними собеседований.
За достаточно длительное время роботизации бизнес-процессов в атомной отрасли выработался набор критериев выбора процессов для роботизации на основе качественных характеристик, а именно:
Процесс возможно роботизировать если он:
1. Цифровой – информация в рамках процесса передается в электронном виде
2. Регламентированный – обладает четкими границами, хорошо регламентирован
Процесс целесообразно роботизировать при соответствии критериям:
1. Цикличный – повторяется и состоит из определенного набора операций
2. Трудоемкий – требует много ресурсов для выполнения
3. Длительный – продолжается длительное время
4. Несет риск ошибок – высока вероятность ошибок из-за человеческого фактора
Для оценки возможности и целесообразности руководители, отвечающие за бизнес-процесс, оцениваемый к роботизации, заполняют специализированные чек-листы для последующей оценки.
Но, несмотря на подобную практику, наиболее комплексно, с точки зрения авторов статьи, представлена методика выбора процесса, основанная на модели зрелости процессов CMMI в работе [9]. CMMI-RPA подход фокусируется на самих процессах и состоит из 5-и уровней зрелости процессов, включая: 1. Несистемные, по запросу, неустоявшиеся; 2. Задокументированный; 3. Интегрированный и управляемый; 4. Оптимизированный и проактивный; 5. Стратегический. Каждый тип состоит из 11 характеристик, которые собираются из разных источников. Авторы работы рекомендуют процессы 4 и 5-го типов для автоматизации процессов программными роботами. Конечно, возможны исключения и выбрать процесс более низкого уровня зрелости.
Задача оценки эффективности роботизации бизнес-процессов может быть решена различными способами. С одной стороны, это финансовая выгода, производительность и другие преимущества для компании, связанные с внедрением новых технологий [10]. В этом случае эффект можно измерить такими показателями, как сокращение времени выполнения задач, снижение издержек, рост прибыли, повышение качества и точности работы и так далее [5, 10]. С другой стороны, эффект может быть нематериальным, его сложно оценить в денежном эквиваленте, но можно почувствовать на себе. Это повышение удовлетворённости клиентов, мотивация и творческий потенциал сотрудников, улучшение репутации компании, расширение рыночной доли и так далее [11].
На наш взгляд, наиболее взвешенный подход к оценке эффектов от внедрения RPA представлен в работе [12], когда внедрение технологии и эффекты от внедрения не могут рассматриваться отдельно от уровня цифровизации отдельного предприятия, т.к. в основе своей все автоматизированные процессы используют цифровые данные. Поэтому авторы предлагают проводить оценку возможности и целесообразности роботизации бизнес-процесса в следующих 5 измерениях (5D), включая: эффекты (benefits), технологическая готовность (technology readiness), удобство использования (usability), готовность предприятия и инвестиции [12].
1. Ermolaev, M.Yu. Robotizaciya biznes-processov predpriyatiya: predposylki, effekty i perspektivy/ M.Yu. Ermolaev, A.I. Guseva // Sovremennaya nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Seriya: ekonomika i pravo. – 2024.– № 5. – S. 30-34. –DOIhttps://doi.org/10.37882/2223-2974.2024.05.13
2. Shvecov, A.N. Noveyshie informacionnye tehnologii "cifrovizacii ekonomiki": soderzhanie, perspektivy, zatraty / A.N. Shvecov // Trudy Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk. – 2021. – T. 71, № 2. – S. 27-35.
3. Moreira, S., Mamede, H. S., Santos, A. Business Process Automation in SMEs: A Systematic Literature Review // IEEE Access, 2024. V. 12. pp. 75832-75864. – DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3406548.
4. da Silva, C. D. A., São, M.H., da Silva, M. M. Robotic Process Automation (RPA) adoption: a systematic literature review //Engineering Management in Production and Services. – 2022. –V. 14(2). – Pp. 1-12. – DOI: https://doi.org/10.2478/emj-2022-0012.
5. Zagorskaya, K.R. Issledovanie rekomendaciy i metodov povysheniya effektivnosti vnedreniya RPA na predpriyatiyah / K.R. Zagorskaya, I.V. Ivanova //Dnevnik nauki. – 2024.– № 2. – URL: http://dnevniknauki.ru/images/publications/2024/2/technics/Zagorskaya_Ivanova2.pdf (data obrascheniya 03.08.2024)
6. Shevchik, M. I. Metodologiya vnedreniya RPA-tehnologii na baze arhitekturnogo podhoda/ M. I. Shevchik, V. V. Kachala //Ustoychivoe razvitie nauki i obrazovaniya. – 2020. – №. 3 (42). – S. 98-105.
7. Yudina, A. I. Osnovnye podhody k optimizacii biznes-processov i kriterii ih vybora/ A.I. Yudina //Koncepcii sovremennogo obrazovaniya: vremya peremen. – 2020. – S. 130-134.
8. Yadav, N., Panda, S. P. A Path Forward for Automation in Robotic Process Automation Projects: Potential Process Selection Strategies // 2022 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COM-IT-CON). – 2022. – DOI:https://doi.org/10.1109/COM-IT-CON54601.2022.9850739/
9. Alimoradi, R., Aliee, F.S., Farahani, B. An Efficient Method for Selecting and Prioritizing Business Processes in Robotic Process Automation // V sbornike:7 th Iranian Conference on Advances in Enterprise Architecture (ICAEA 2023). – Teheran 2023.– P. 85-92. – DOI:https://doi.org/10.1109/ICAEA60387.2023.10414471.
10. Wu, C., Buyya, R. Cost Modeling: Terms and Definitions. Cloud Data Centers and Cost Modeling// A Complete Guide to Planning, Designing and Building a Cloud Data Center, Waltham, Morgan Kaufmann & Elsevier. – 2015. – P. 579-609. – DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801413-4.00014-3.
11. Thurimella, A. K., Padmaja, T. M. Economic Models and Value-Based Approaches for Product Line Architectures // Economics-Driven Software Architecture, Waltham, Morgan Kaufmann & Elsevier. –2014. – P.11-36. – DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-410464-8.00002-7
12. Axmann, B., Harmoko, H. The five dimensions of digital technology assessment with the focus on robotic process automation (RPA) //Tehnički glasnik. – 2021. – № 15 (2). – R. 267-274. – DOI: https://doi.org/10.31803/tg-20210429105337.
13. Tripathi, A. M. Learning Robotic Process Automation: Create Software robots and automate business processes with the leading RPA tool–UiPath. Packt Publishing Ltd.– 2018.
14. Taulli, T. The Robotic Process Automation Handbook: A Guide to Implementing RPA Systems. Birmingham: Packt Publishing Ltd. – 2020. – DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5729-6.
