Руководитель центра компетенций по автоматизации бизнес-процессов Николай Бычков.

Mary Kay — мировой производитель косметических и средств по уходу за кожей. Компания работает в крупнейших регионах: США, Китай, Европа и Россия. В масштабах международного концерна существует огромное количество бизнес-процессов, это дает большие возможности для их автоматизации и роботизации. На данный момент компания роботизировала около 50 процессов в европейском регионе, включая временные, которые при небольших затратах на автоматизацию, приносят заметный экономический эффект.

С платформой UiPath компания начала работать в 2019 году. Сегодня она использует решение UiPath Studio, unattended роботов и оркестратор.

Роботизация и новые возможности для сотрудников

Роботизация в компании стала ответом на растущие запросы автоматизации, которые мы не могли в полной мере закрывать постоянной доработкой используемых корпоративных систем. Иногда стоимость такой доработки съедала весь эффект от автоматизации, а сам процесс занимал значительное время.  

Мы изучили разных вендоров RPA-сервисов и нам больше всего понравилось предложение компании UiPath. Использовали ее решения для запуска proof of concept на процессе, который существовал уже 8 лет, и перенес несколько неудачных попыток автоматизации — это сверка счетов с транспортными компаниями.

Так как мы субсидируем доставку наших товаров, то нам важно отслеживать, что все счета выставлены с учетом договоренностей с транспортными компаниями и всех существующих на данный момент акций. Всего по России товары Mary Kay возит около шести транспортных компаний. Такой учет в масштабах всей страны — очень трудозатратный процесс, потому что он требует высокой точности от работы людей. Кроме того, процесс напрямую влияет на финансы компании — любая экономия на общем бюджете от доставки сказывается на доходности бизнеса в целом.

За месяц мы роботизировали этот процесс для одной транспортной компании, а через три месяца — масштабировали роботизацию на остальные. И это достаточно сложно было реализовать — каждая транспортная компания присылает информацию в своем формате, все разрозненные данные нужно собрать и свести воедино. Однако, с помощью унификации данных и процессов сверки нам удалось роботизировать всю подобную работу.

До внедрения RPA сверкой счетов занимался выделенный человек. Робот стал экономить до 5% бюджета всех доставок. В рамках огромного совокупного бюджета на доставку это очень значительная цифра.

Дополнительный и неожиданный эффект от роботизации мы увидели спустя год – у сотрудницы, нагруженной ранее этими рутинными задачами по сверке, освободилось время. Она, хорошо понимая эти процессы и являясь профессионалом, получила возможность для более осмысленной деятельности: дополнительной коммуникации с транспортными компаниями по вопросам скидок и акций, улучшения бизнес-процесса обмена информацией и перехода на ЭДО.

Она предложила идею использовать сверочных роботов при изменении тарифов для просчета новой тарифной сетки: определять с помощью данных компании какие опции наиболее выгодны для сотрудничества с транспортниками. Mary Kay теперь корректирует тарифную сетку доставок на основе переговоров с транспортными подрядчиками. Один из впечатляющих результатов — мы смогли выиграть на переподписании контрактов на доставку — 17% от общего бюджета доставки по России.

Это очень ценный кейс по внедрению RPA: кто-то относится к роботизации как к потенциальной угрозе, а кто-то — как к возможности для роста. Эта сотрудница увидела во внедрении роботов дополнительные перспективы, до этого ее расстраивало, что рабочего времени не хватало на интеллектуальные задачи. Она и раньше пыталась что-то автоматизировать в своей работе, но попытки были неуспешными. И поэтому с удовольствием рассмотрела возможность сделать это с помощью других технологий, в нашем случае — используя решения UiPath.

В результате задача по автоматизации сложного процесса сверки счетов транспортных компаний была успешно решена. Сотрудница, хорошо понимающая процесс, с помощью новых средств роботизации смогла сделать те вещи, которые изначально в проекте даже не планировали реализовывать.

Роботы и автоматизация высоконагруженных процессов

Отдельно хочется рассказать о роботизации высоконагруженных процессов. Например, один из них — это запросы на новые номенклатурные коды продукции. Например, мы хотим заказать партию косметичек у локальных производителей или сформировать подарочные наборы, для этого нужно разместить заявку со всеми характеристиками в централизованной системе управления жизненным циклом продукта и чтобы все данные корректно попали в ERP-систему. На первый взгляд может показаться, что это простая задача, но в ходе автоматизации вскрылась вся её реальная сложность. По результатам, компании удалось получить треть всего эффекта от роботизации только на этом многосоставном процессе.

Вот его схема:

• Сначала человек заносит данные в систему — Excel с MDS-надстройкой, синхронизирующей данные с MSSQL базой.

• Затем робот считывает данные и проводит первичную валидацию и информирует пользователя если введенные данные некорректны.

• Далее робот вводит данные в централизованную систему управления жизненным циклом продукта и создает отложенные транзакции на последующую проверку статуса заявки.

• После того как отработали все процессы создания нового продукта (комбинация автоматики и ручных процессов на стороне глобальной команды), статус заявки меняется, и это сигнал для робота что можно проводить финальную проверку, что все данные корректно попали в ERP-систему и соответствуют запрошенным.

• Если проверка прошла успешно, то робот самостоятельно подтверждает заявку и информирует пользователя. В случае, если на этом этапе были обнаружены ошибки, робот сообщает об этом ответственным пользователям и откладывает проверку на более позднее время. Проверка происходит до тех пор, пока данные не будут исправлены или заявка не будет отменена.

Весь процесс — это каскад из 3 очередей, который перетекает из очереди в очередь и на выходе мы получаем гарантированно чистые и проверенные данные во всех системах.

Робот проверяет данные, которые частично вводятся вручную. Раньше, когда не было такой автоматизированной проверки, регулярно возникали проблемы при приемке, сборке и отгрузке продукции со склада. После автоматизации процесса такие проблемы ушли — робот не подтвердит заявку, пока не проверит, что все характеристики внесены правильно.

Здесь мы сразу столкнулись с проблемой масштабирования, так как задача стояла роботизировать этот процесс для всех рынков Европы, где он работает, а это — целых 10 стран. Процесс в каких-то деталях отличался от страны к стране и пришлось закладывать достаточно степеней свободы, чтобы сделать его гибким, конфигурируемым и поддерживаемым. В итоге получилось создать универсального робота, у которого внутри 10 конфигураций и 10 мэппингов под каждую страну. На разработку этого робота мы потратили 4 месяца, зато сейчас можем новый рынок запустить без специальной разработки робота для него: надо лишь настроить мэппинг, конфигурацию, завести доступы и прописать их в оркестраторе. Таким образом, не требуется ничего программировать, задачу решает доводка low-code до zero-code подручными средствами.

Для решения проблемы динамического масштабирования нагрузки мы создали отдельного робота-менеджера, который управляет запусками роботов по определенному расписанию, и автоматически по объёму данных для ввода решает сколько роботов задействовать для конкретного запуска.

За день накапливается десятки, а в пиковые дни до нескольких сотен заявок. В конце дня роботы вводят эту информацию по региону и на следующее утро уже можно проверять готовые результаты. Скорость от получения заявки до конечного результата в виде кодов для пользователя сократилась до одного дня. Раньше это занимало около недели.

Как снять барьеры роботизации

Основные сложности при внедрении роботизации – неунифицированные процессы, недоверие сотрудников, доступы в IT-системы и информационная безопасность.

Сложность #1 Доступы и информационная безопасность

Проблема с доступами всплыла еще на этапе proof of concept, т.к. сущность программного робота не была никак регламентирована в существующих политиках безопасности. Это очень чувствительный момент при внедрении роботизации, поэтому мы на самых ранних этапах привлекли наш отдел информационной безопасности для выработки правильного регламента предоставления доступа, и это очень помогло проекту.

Были выполнены проверки безопасности решения, выработана правильная архитектура, обновлены политики и процессы предоставления доступа: на каких аккаунтах работать, как разделять права и соблюсти принцип минимально необходимого доступа. Тут здорово помогли рекомендации UiPath по информационной безопасности, руководствуясь которыми мы сняли значительную часть вопросов. На процесс разработки это также повлияло: ведь необходимо, чтобы нигде не хранились пароли в открытой форме, все разработчики соблюдали правила работы с credentials, которые внедрялись на стадии разработки проекта.

Несмотря на то, что проект уже идет больше двух лет, мы до сих пор сталкиваемся с этими вопросами, когда начинаем роботизировать процессы, использующие системы, у которой своя система безопасности и логинов. С этим нередко возникает проблема, потому что в лицензии часто указано, что доступ можно предоставить только человеку или сервисному аккаунту. А интерактивный доступ для робота — это ни то, ни другое — получается серая зона для роботов. На такие вопросы нужно обращать пристальное внимание при роботизации, потому что это может стать серьезной проблемой для успешного внедрения.

Сложность #2 Старые паттерны поведения

Мы специализируемся на unattended автоматизации, наши роботы взаимодействуют с людьми, но коммуникация пока происходит через почту. У нас корпоративная система коммуникаций — Microsoft Teams и Outlook, в которой все привыкли работать, и пользователи настороженно относятся к появлению дополнительных. Мы планируем, что в ближайшем будущем взаимодействие сотрудников и роботов из mail-клиента будет переходить в более удобный формат, например какую-то часть коммуникации возьмут на себя чат-боты, а какую-то — будем пробовать реализовать через Action Center.

Сложность #3 Не унифицированные процессы

Сейчас мы пытаемся масштабировать процессы, которые работают в нескольких странах, на весь регион. Пока это получается с переменным успехом. Все-таки даже одинаковые процессы, на разных рынках протекают по-разному. На большом рынке типа России в процессе может быть задействовано несколько человек или отделов. А в Молдавии этот же процесс может выполнять один человек. Поэтому здесь не всегда напрямую можно что-то масштабировать. Проводя роботизацию, мы стараемся унифицировать такие процессы — это еще один позитивный эффект автоматизации, который возможно недооценен.

Статистика эффективности

Прямо сейчас эффективность роботизации в компании по FTE (без учета других побочных эффектов), по пессимистической оценке – 15 FTE. Мы сэкономили на двух unattended роботах и будем покупать дополнительные лицензии. 

Сильной стороной технологии RPA является быстрое создание решения под конкретную задачу. Тут можно привести отличный пример по соотношению затрат на разработку и эффекта от нее. В Германии у компании была разовая задача по формированию документов из системы, которые нельзя было создать массово без доработок самой системы. Необходимо было сформировать 14000 инвойсов в pdf и разложить в определённые папки с определенной логикой наименования файлов. Доработка системы под эту задачу была невозможна, а для выполнения ее человеком потребовалось бы 4,5 месяца рабочего времени. Поэтому для решения этой задачи решили использовать робота. Мы создали его за 1 день. За несколько ночей и одни выходные робот сформировал и загрузил все документы. 

Ещё один интересный пример — процесс из Казахстана по разбору таможенной декларации, который дает немного экономии в общем, но в моменте экономит день или два. Когда приходит поставка, из таможенной системы выгружаются данные в XML-формате, которые затем конвертируются в Excel и сверяются с сопроводительными документами. В этом процессе очень хорошо видно разницу в скорости между работой робота и человека, который выполняет эту сверку почти целый день, а робот делает то же самое за 2 минуты и выдает готовый сверенный результат.

Планы на будущее

Около 50 процессов в компании уже роботизировано – это заказ новых номенклатурных кодов продукции, распознавание договоров, разнообразные сверки, блок финансовых процессов и даже наши внутренние IT-процессы. Мы планируем развивать это направление, потому что видим потенциал в роботах для бизнеса и IT.

В нашей команде роботизации не так много людей, поэтому мы стараемся повторно использовать наши разработки по максимуму для последующих автоматизаций. Мы продолжим активно создавать и использовать подключаемые библиотеки универсальных компонентов для часто повторяющихся действий.

Подводя итоги, можно сказать, что результаты, которых нам уже удалось добиться с помощью внедрения решений UiPath, вызывают оптимизм. А кейс с сотрудницей, которая сама придумала, как можно расширить применение сверочного робота — предвестник  истории с автоматизацией снизу при помощи энтузиастов на местах или citizen developers.