Robotic Process Automation
프로세스 자동화 관련 프로세스 마이닝 활용 사례와 효과는 다음과 같습니다.
- RPA 도입과 확대 프로젝트의 중요 실패 요인
- 국내의 많은 기업이 RPA를 활용한 디지털 전환을 추진하고 있지만, RPA를 성공적으로 도입하고 확대하는데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 언스트 앤 영(Ernst & Young)에 의하면
초기 RPA 프로젝트의 30~50%가 실패로 끝나고, 딜로이트 컨설팅(2018)에 따르면 RPA 규모를 확대(즉, 50개 이상의 봇 도입)한 경우는 응답 기업의 3%에 불과한 것으로 나타났습니다.
다양한 RPA 사례연구에서 언급된 RPA 도입과 확대 프로젝트에서의 중요 실패 요인은 다음과 같습니다.
- 프로세스 문서화의 부재 : 프로세스 문서화의 부재로 RPA 대상 업무의 수행방식 이해에 많은 시간과 노력이 요구됩니다.
- 프로세스의 높은 복잡성과 변동성 : 프로세스의 복잡성과 변동성은 예외 케이스를 유발합니다. 예외 케이스가 많이 발생하는 업무는 RPA 개발 난이도를 높이고, 향후 오류를 발생시킬 여지가 높으며, 장애에 따른 업무 담당자의 지속적 개입 및 유지보수 비용 증가의 원인이 됩니다.
- 프로세스 표준화의 어려움 : 프로세스 자동화에 들이는 노력과 비용의 80%는 예상치 못한 방식으로 동작하는 20%의 예외 케이스 때문에 발생합니다. 이러한 프로세스는 RPA 구현 전에 표준화(개선)해야 합니다. 표준화되지 않은 프로세스를 RPA로 자동화할 경우, 프로세스에 내재된 문제를 조직에 확산시키는 결과를 초래합니다.
프로세스 마이닝 솔루션인 Disco, RPA 프로젝트 사이클에 완벽히 부합합니다.
자동화 대상 프로세스 선정에서 RPA 운영 및 (자동화) 성과검증까지, Disco는 RPA 프로젝트 사이클에 완벽하게 부합합니다.
PACKAGE SERVICE
패키지 서비스는 목적에 맞게 여러개의 단일 서비스를 엮어서 제공해 드리는 서비스 입니다.
- [1. 프로세스 선정 & 분석 단계]
- 자동화의 효과가 모두 비즈니스 성과로 연결되는 것은 아닙니다. 때문에 RPA 도입 시 긍정적인 비즈니스 효과를 거둘 가능성이 높은 프로세스를 선정하는 것이 매우 중요합니다. 하지만, 자동화 효과가
높은 프로세스를 식별해내는 일이 결코 쉽지 않습니다. Disco는 데이터 관점에서 (자동화 후보) 프로세스에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 프로세스 수행방식 이해에 요구되는 시간과 비용을 크게
줄일 수 있으며, 자동화 효과가 높은 작업영역이나 표준적이고 반복적이며 비즈니스 볼륨이 큰 프로세스 확인 및 선정에 도움을 줍니다.
[표 1] Disco 산출물을 통해 도출 가능한 통찰력과 예상 효과
- [5. 운영 & (자동화) 성과검증 단계]
- ‘RPA 도입을 통해 원하는 자동화 성과를 얻었는가’를 객관적으로 평가하려면 RPA 봇의 동작 로그를 분석해야 합니다.
Disco는 봇 운영과 비즈니스 관점의 통찰력을 제공하여 자동화 성과의 객관적 평가를 지원합니다. 자동화 목적, 효과, 운영 등 다양한 관점에서 도출된 질의에 대한 답을 구할 수 있습니다.
봇 운영현황 가시성 향상, 봇 최적화에 따른 성능 향상, RPA 도입 효과 신뢰 구축 등의 효과를 거둘 수 있습니다.
[표 3] 자동화 성과 측정을 위해 봇 운영 및 비즈니스 관점에서 도출된 질의 (예시)
| 봇 운영 관점 | 비즈니스 관점 |
|---|---|
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[표 4] Disco 산출물을 통해 도출 가능한 통찰력과 예상 효과
| Disco 산출물(대상 프로세스) | 핵심 산출물 / 통찰력 | 예상 효과 |
|---|---|---|
| 다양한 관점별 프로세스 맵 및 각종 통계 정보(자동화된 업무) |
(일별, 업무별) 봇 수행 횟수 및 시간, (일별, 업무별) 업무 처리 건수 (일별, 업무별) 업무 처리 성공 여부, 봇 업무 처리 정확도 등 봇 운영 및 비즈니스 관점의 다양한 성과지표
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| 종단 간 실행 및 분석 결과 (자동화 업무를 포함한 상위 대상 프로세스) |
자동화 업무를 포함한 상위 프로세스의 종단 간 실행 및 분석 결과 도출
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