Automatyzacja a błędy: Jak obsługiwane są nieoczekiwane błędy w zautomatyzowanych procesach

W dzisiejszych czasach automatyzacja stała się kluczowym elementem wielu procesów biznesowych. Choć technologia idzie do przodu, pojawiają się pytania dotyczące niezawodności systemów i robotów. Czy roboty się mylą? Odpowiedź nie jest tak oczywista, jak mogłoby się wydawać. W tym artykule przyjrzymy się, dlaczego w zautomatyzowanych procesach występują błędy, jakie są ich przyczyny oraz jakie strategie i narzędzia pomagają minimalizować ryzyko i skutecznie zarządzać nieoczekiwanymi sytuacjami.

Czy roboty się mylą?

Na pierwszy rzut oka mogłoby się wydawać, że roboty i zautomatyzowane systemy działają bezbłędnie – wykonują zaprogramowane zadania dokładnie tak, jak zostały zaprojektowane. Jednakże kluczową kwestią nie jest sama pomyłka robotów, ale zmienność otoczenia, w którym funkcjonują. Roboty programowe, nie popełniają błędów w klasycznym sensie – działają zgodnie z zaprogramowanymi regułami i algorytmami, jednak środowiska, w których funkcjonują, nieustannie się zmieniają, dotychczasowe reguły stają się nieaktualne, co też wiąże się z konieczności aktualizacji algorytmu i uwzględnienia w nim zmian. Z tego powodu kluczowe jest odpowiednie monitorowanie i obsługa błędów, aby zapewnić niezawodność procesów.

Przyczyny wystąpienia błędów. Rodzaje błędów w zautomatyzowanych procesach

Błędy w zautomatyzowanych procesach mogą wynikać z różnych przyczyn. Do najczęstszych należą:

1. Zmiany w systemach źródłowych – jeśli interfejs aplikacji zmieni się po aktualizacji, robot może nie być w stanie poprawnie zidentyfikować obsługiwanych elementów, co prowadzi do błędów w odtwarzaniu procesu.

2. Błędy danych wejściowych – automatyzacja w większości przypadków opiera się na danych dostarczonych przez inne systemy lub użytkowników. Niewłaściwe lub niekompletne dane mogą skutkować błędami procesu.

3. Błędy środowiskowe (problemy z infrastrukturą IT) – awarie środowisk, sieci, baz danych na których działają roboty lub zmiany w uprawnieniach mogą uniemożliwić poprawne działanie automatyzacji.

4. Błędy logiczne – błędne lub niepełne reguły biznesowe mogą skutkować niewłaściwie zaprojektowanymi algorytmami nieprzewidującymi wszystkich możliwych scenariuszy. Dodatkowo niedostateczne testy automatyzacji mogą nie wychwycić rzadkich przypadków błędów.

Sposoby minimalizacji ryzyka wystąpienia błędów

W celu ograniczenia ryzyka wystąpienia błędów w zautomatyzowanych procesach warto wdrożyć szereg strategii i najlepszych praktyk:

1. Dokładne testowanie i walidacja – przeprowadzanie kompleksowych testów oraz symulowanie wszystkich możliwych scenariuszy, w tym awaryjnych pomaga zidentyfikować potencjalne problemy przed wdrożeniem.

2. Zarządzanie danymi – regularna weryfikacja danych wejściowych wejściowej i kontrola wyników minimalizuje ryzyko błędnych wyników działania robota.

3. Monitorowanie i logowanie zdarzeń – zbieranie i analiza logów pozwala na szybkie wykrycie i diagnozowanie problemów.

4. Mechanizmy automatycznej korekty – jeśli błąd jest przewidywalny, można wdrożyć mechanizmy samonaprawcze, np. ponowne próby wykonania zadania.

5. Regularne aktualizacje i dostosowanie automatyzacji – procesy RPA powinny być dostosowywane do zmian w systemach, na których operują.

Wykrywanie i informowanie o błędach

Skuteczne wykrywanie błędów opiera się na kombinacji automatycznych mechanizmów monitorujących oraz systemów alarmowych:

• Automatyczne systemy monitoringu – używanie narzędzi do zbierania i analizy danych w czasie rzeczywistym umożliwia szybkie wykrycie odstępstw od normy.

• Alerty i powiadomienia – właściwa konfiguracja wysyłki powiadomień do odpowiedzialnych osób lub zespołów w momencie wykrycia błędu pozwala na natychmiastową reakcję.

• Dashboardy i raporty – interaktywne pulpity nawigacyjne oraz okresowe raporty pomagają w identyfikowaniu trendów i potencjalnych problemów.

• Testy automatyczne – wdrożenie dodatkowych podprocesów regularnie, których celem jest regularne i automatyczne testowanie poszczególnych etapów pozwala wykrywać błędy na wczesnym etapie.

Weryfikacja i poprawianie błędów: Robot czy człowiek?

Naprawianie błędów może być realizowane zarówno przez roboty, jak i ludzi, w zależności od charakteru problemu oraz kontekstu operacyjnego:

• Automatyczna korekta – w przypadku błędów, które można jednoznacznie zidentyfikować i naprawić, robot może automatycznie podjąć działania naprawcze (np. ponowne wykonanie) błyskawicznie, minimalizując przestój.

• Interwencja człowieka – sytuacje bardziej złożone, wymagające analizy kontekstu lub decyzji strategicznych, powinny być przekazywane do zespołu operacyjnego. Człowiek ma możliwość oceny niuansów oraz podejmowania decyzji w oparciu o doświadczenie, co jest kluczowe w sytuacjach nieprzewidzianych.

• Hybrydowe podejście – w wielu przypadkach najlepszym rozwiązaniem jest model hybrydowy, w którym roboty dokonują wstępnej analizy, a następnie przekazują krytyczne przypadki do ludzkiej interwencji

Podsumowanie

Automatyzacja przynosi ogromne korzyści i znacząco usprawnia działania biznesowe, jednak wraz z nią pojawiają się wyzwania związane z zarządzaniem błędami. Kluczem do sukcesu jest nie tylko tworzenie niezawodnych systemów, ale także wdrażanie odpowiednich strategii wykrywania, informowania i naprawiania błędów. Dzięki temu firmy mogą minimalizować ryzyko, szybko reagować na nieoczekiwane sytuacje i ciągle udoskonalać swoje procesy. Integracja automatycznych mechanizmów z kontrolą ludzką stanowi najlepsze rozwiązanie, łącząc precyzję maszyn z intuicją i doświadczeniem ekspertów.
Automatyzacja nie eliminuje błędów, ale pozwala na ich skuteczną identyfikację i zarządzanie – przy odpowiednich narzędziach i procedurach, nawet najtrudniejsze problemy mogą być szybko wykryte i naprawione. Świadomość potencjalnych ryzyk oraz skuteczna strategia obsługi błędów pozwalają na maksymalne wykorzystanie korzyści płynących z automatyzacji.