4、机器人流程自动化:从机会识别到评估

机器人流程自动化:从机会识别到评估

在企业运营中,识别和评估适合机器人流程自动化(RPA)的机会至关重要。这不仅能提高运营效率、降低成本,还能提升客户体验和企业竞争力。下面我们将通过实际案例,详细介绍RPA机会识别和评估的过程。

机会识别

在机会识别阶段,我们需要收集关于流程的详细信息,包括流程时间、性能指标、已知的自动化约束和风险等。同时,与业务代表、主题专家(SME)和业务合作伙伴进行沟通,了解业务希望自动化的流程步骤。

案例分析:客户地址和电话号码更新

对于面向客户的组织来说,及时更新客户的联系信息至关重要。在这个案例中,客户通过电子邮件向“ MyRPA ”公司的客户服务邮箱提交“地址变更”表格。客户服务人员会审查邮件,并将其分配到相应的团队队列进行处理。

团队A负责处理客户资料管理任务,团队成员每天早上访问积压文件夹,按照先进先出的顺序处理请求。成功变更后,客户服务专家会向客户发送确认邮件。

然而,经过流程质量审计发现,由于人为错误,大量地址变更请求处理不当,导致客户投诉增多,运营成本增加。团队领导希望探索自动化该流程的机会,以提高整体流程质量,并将资源重新分配到其他需要人工干预的领域。

流程流与流程地图

为了清晰描述流程,我们需要区分流程流和流程地图。以下是案例研究中的高级流程流:

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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