本文为《数字化路径：从蓝图到实施图》、《RPA落地指南》的读书笔记，这两本书都偏理论,适合初学者。
自动化工具：
(1) TagUI(免费、开源、跨平台的RPA工具，可帮助您轻松实现桌面、Web、鼠标和键盘操作的自动化);playwright (微软开源自动化测试工具，跨浏览器、跨平台、跨语言，支持Node.js、Python、.NET、Java)。
(2) 自研(学习设计理念、核心功能以及实现原理，开源的代码进行二次开发)
Electron + Puppeteer + Robotjs 实现工作自动化。
从0到1自动化工具专栏和其开源的代码，使用手册：一个关于自动化工具的操作手册，技术：react/electron/websocket/Chrome插件。
基于数据沙箱与LLM用例自愈的UI自动化测试平台。

《数字化路径：从蓝图到实施图》

数字化转型的“三力模型”——融合力、敏捷力、数据力。融合力主要是指企业在战略、业务和文化等层面与数字化时代发展需求进行融合，从业务经营层面促进企业实现数字化转型，从而帮助企业准确地判断时代的发展趋势。敏捷力主要是指从企业层面促进企业的数字化转型，通过提升企业领导者的敏捷力、构建敏捷组织以及培养敏捷人员等方式提升企业应对数字化时代的能力，进而让企业能够敏捷地应对市场快速变化、客户需求多样的时代特征。数据力则主要是从数据基础层面促进企业进行数字化转型，从数据获取、数据流通以及数据应用等多方面提高数据使用效率，从基础层面保障数字化的切实可行。

第一章 直面不确定性：机遇与挑战

第一节 行业被重新定义

数字化与信息化最大的区别就在于数字化打通了数据之间的“墙壁”，凸显了数据资源的价值，让数据资源成为一种与劳动力、知识、资本等相提并论的生产要素。
在如今的数字化时代，时代要求企业甚至行业打破屏障，要求数据系统之间形成有机衔接。行业间的无形边界被逐渐打破，这给企业带来了新的发展机遇。一方面，企业的跨界合作运营变得简单；另一方面，数字化技术的应用也使行业的运作方式发生了巨大改变。有了大量数据作为基础，在数字化技术的支撑下，企业就相对容易打破行业壁垒，进行多维度的战略布局。产能过剩、成本上涨、不能适应数字化浪潮、新产品与新科技的冲击和消费者需求的改变等，都是传统行业在数字化时代面临的巨大挑战，在这种情况下，新兴行业正在崭露头角。
企业在经营过程中，可以不拘泥于传统的运营方式和营销手段，转而进行跨界合作，以达到随时随地创造价值和传递价值的效果，让用户耳目一新。数字技术与具体业务的结合既可以让企业借助新科技领先竞争对手从而“升维”，也可以帮助企业自主“降维”，使业务更加精细化，从而进一步占领市场。通常而言，降维打击在商业中的第一大路径是置对手于低维，通过不断发展自身，让企业始终处于更高的维度，这可以理解为带着本不属于本行业的技术、优势或资源参与行业竞争，从而对低维度的竞争对手实现降维打击。商业模式中实现降维打击的第二大途径便是自我升维，将业务融会贯通，构建一体化运作模式，减少不必要的成本或业务，专注于细节或品质，将自己擅长的领域做到极致，这便是所谓的“自我更新式升维”。

第二节 全新的竞争模式

一、竞争模式的三个阶段
在我国，商业竞争模式主要经历了以下三个阶段。
1.企业间的竞争
竞争的边界基本为企业业务的边界。在这种竞争状态下，竞争力主要源于企业自身的竞争力，自身资源是企业间竞争的基础，而自身提供的产品或者服务则是竞争价值的体现。
2.产业链间的竞争
竞争的边界扩大至不同的产业链，但竞争依然处于该行业内。在这种竞争模式下，企业在行业内的影响力是竞争的基础，产业链的协调运作是竞争力的主要来源，合作效率提高带来的溢价则是竞争价值的体现。
3.跨行业竞争
竞争的边界跨越不同的行业。
在这种竞争模式下，企业间的互利共生是竞争的基础，行业整合带来的优势和影响力的互惠溢价则是竞争力的主要来源。
二、全新竞争模式的本质
新竞争模式下，企业首先要明确产品的价值定位，从而把握消费者的喜好，在市场竞争中占据消费者的心智，进而在数字化时代占据一席之地。新时代背景下，企业面临的竞争愈发激烈，不仅要面对同行业的竞争对手，还要谨防新兴企业的颠覆和其他行业大企业的跨界竞争。因此，在跨行业竞争模式中，除了明确价值定位、准确把握消费者喜好和市场动向，还要重视提升自身的应变能力，新竞争模式的本质之一也就是企业间应变能力的竞争。价值定位是一种经营战略思想，应变能力是企业的组织结构特性，而资源结构则是新竞争模式下企业最有价值的、难以模仿的、不可替代的重要资产。完善的资源结构，尤其是强大的数据资源，可以帮助企业分析产业的发展前景和市场动向。因此，新竞争模式在本质上也是企业资源结构，尤其是数据资源结构的竞争。
综上所述，新时代跨行业的竞争其实是企业价值定位、应变能力和资源结构的竞争，它需要企业利用现有的资源结构，通过数字技术分析市场，把握市场动向和消费者喜好，从而明确企业的价值定位，并基于这一定位不断强化自身对市场环境和消费者需求的应变能力。
三、构建新时代的核心竞争力
提升企业核心竞争力的关键在于精准狙击消费者的消费取向。具体而言，在数字化时代，企业面对未来的核心竞争力主要可以归纳为以下几个方面：1.快速感知市场；2.持续进行技术创新；3.组织敏捷灵活；4.打造商业生态。
企业要想在复杂多变的市场环境中生存下来，就必须想办法精简组织，简化审批流程，打破部门壁垒，打造敏捷灵活的组织。只有组织结构和人员足够敏捷与灵活，企业才能在感知市场变化时快速做出相应决策。

第三节 数字化是核心竞争力的基石

• 一、提升企业市场感知力，助力企业技术创新
  企业可以通过数字化技术建立市场动态分析平台和消费者消费倾向分析平台，提升对市场动态的感知力和判断力。此外，企业还可以积极利用现有的数字化技术，加强科技投入，积极推动自主创新，进而提升本企业的技术创新能力，实现技术持续创新，促使企业保持强大的市场竞争力。
  数字化时代，机器可以通过深度学习取代之前由人力完成的大量工作。通过高效的大数据计划优化市场决策，加上工业互联网的支撑，企业有望通过中心云、节点以及边缘域的连接打通全流程，实现发展目标。
• 二、激活企业组织结构，提升市场反应能力
  数字化除了能调整企业组织结构、提升数字化运营效率，还能通过推动各行各业的联动发展，最大限度地释放“数字红利”，并联合外部力量共同应对复杂的市场变化，尤其是突发情况。
• 三、建立数据平台，打造生态企业
  企业可以通过数字化技术建立数据平台，利用大数据分析消费者的需求喜好，构建多维度、多层次的，立体、网状、多变的客户体系，还可以借助信息技术平台，分析企业内部组织结构和人才引进与培养的需求，打造以员工为中心的生态机制，吸引并留住优秀人才。在供、研、产、销各个环节全方位利用大数据技术和互联网信息平台，充分考虑消费者需求和组织人员结构，形成数据沉淀，进而实现良性循环，助力打造生态企业。

  第二章 企业数字化的进与退

  第一节 数字化时代的重新定位

  “VUCA”在20世纪90年代被提出，它是由易变性（Volatility）、不确定性（Uncertainty）、复杂性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）这四个英文单词的首字母组成的缩略词。
  在VUCA时代，市场环境主要在竞争环境、用户需求和传播方式三个方面发生了变化。
  首先，竞争环境变得极度激烈。除了要面对同行业的竞争对手，企业还要当心跨界的对手和技术变革带来的冲击。
  其次，用户需求日趋多样化。大量的数据汇聚让用户画像变得更加具体，用户需求也随之走向精细化。
  最后，传播方式正在发生改变。传播媒介和传播渠道的多样化改变了企业与消费者的关系，消费者获得了更多的主导权。

新定位的三个特点：
（1）更精准的区隔
传统的定位理论告诉我们，企业首先要找到合适的竞争定位，也就是寻找自身产品与其他产品之间的差异。在竞争共性的基础上寻找差异化，找到更精准的区隔，这才是产品和品牌在新时代找到新定位的关键。
（2）更灵活的策略
“定位+配称”的框架，是传统定位方式常用的策略，它以产品为核心，针对特定的用户需求提出。具有一定静态局限性的传统定位理论不足以在新时代帮助企业在各种未知的、复杂的挑战中成功定位。通过灵活的策略时刻调整产品定位，企业才可以在处于VUCA新时代的人们心中独享“与时俱进”的特定位置。
（3）更完善的传播体系
在互联网的推动下，社交媒体成为当下最重要的信息传播媒介之一。企业需要建立更完善的传播体系，它们不再通过单向输出信息占据消费者的心智空间，而是充分利用社交媒体等渠道与消费者进行互动，使品牌营销达到最佳效果。

第二节 经营管理的新挑战

• 一、更新管理模式
  首先，在数字化时代，企业面临的商业环境复杂多变，市场竞争愈发激烈，企业原有的经营管理模式，即传统的业务模式、战略模式以及文化模式已不能很好地适应当前的处境。其次，战略模式是一家企业进行经营管理规划的核心。企业要想在市场竞争中把握方向，占据市场份额，必定要制定合理的战略规划。最后，企业文化是一家企业的精神支柱。
  如果企业固守传统的企业文化，不将数字化的时代特征囊括于企业文化建设中，将会使员工没有归属感，员工的工作积极性和创造性下降，企业没有凝聚力，企业在市场竞争中也就不具备人才和人员优势，甚至因人才流失而处于竞争劣势。
• 二、重塑组织结构
  数字化时代更需要企业以最敏捷的方式占据市场，以最快的速度将不那么完美的产品推向市场，在抢先占据市场的前提下，积极接受市场反馈，并根据这些反馈完善产品。传统金字塔型管理模式以及相对封闭化的人员思维不再适应数字化时代的快速变革，这就要求企业能采取应对措施，结合数字化时代的特征转变企业管理模式，培养数字化企业人才，提高组织人员的敏捷性，从而及时、准确地把握外部环境变化并迅速适应外部环境的不确定性。

  第三节 数据能力赢得未来

  企业需要意识到新时代竞争的核心内容已从产品和企业形象转变为数据，并且新时代对竞争力的要求也相应转变为获取数据、整合数据和应用数据这三种新能力。
• 一、数据运用成为普遍短板
  想高效利用数据，企业首先要理解自身对数据的需求，有针对性地获取优质数据，并充分挖掘这些数据背后的细节，而不是一味地搜集数据——数据并不是越多越好。此外，数据的角色是向导而不是指挥官，利用数据时要结合自己的经验、分析和直觉。更重要的是，在利用数据时要保障信息安全，否则数据可能会反过来损害企业利益。
• 二、获取数据的能力
  如何收集数据资源并处理数据，如何将数据转化为利益产出，将成为数字化时代企业的核心要点。
  1.对内：提高企业运作效率
  对企业内部而言，获取的数据更多地用于增加企业效益，如帮助企业减少不必要的开支或提升生产效率等。
  2.对外：加强市场感知
  对于企业外部而言，获取数据的目的是帮助企业了解市场和消费者的实时信息，从而让企业找准自身的地位，制定和调整竞争策略。企业外部的数据主要有两方面，即市场数据和消费者数据。
• 三、整合数据的能力
  (1) 内部结构优化，减少重复浪费
  面对时刻生成的海量数据信息，企业首先要整合内部信息资源。
  整合主要包括四步：
  第一步，企业要实现信息资源模式的统一。企业需要以业务为导向，汇总各业务最核心的、最需要共享的数据，并以此设立数据标准，以便日后将所有获取的数据信息按标准统一存储，各业务部门再从该数据库中读取信息。
  第二步，企业要实现结构数据和非结构数据的融合。
  第三步，企业应加大对大数据技术的投资力度，综合运用云计算、分布式计算和数据挖掘等技术搭建大数据平台，以帮助企业实现整合后的信息资源高效利用。
  第四步，对于整合后的信息资源，企业要注重数据的安全管理问题，可以通过与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，保障信息资源的安全。
  在实现企业信息资源整合后，企业还可以在此基础上对企业结构进行优化与整合，进一步提升竞争力。
  (2) 外部资源整合，发现共赢机会
  对于外部的资源整合，企业可以把自家产品和时下热点相结合，还可以是跨行业的资源合作，追求商业模式的创新，敢于打破常规。
• 四、应用数据的能力
  在企业内部，这一竞争力具体表现为产品或服务根据市场需求变化而快速迭代并交付的能力。在企业外部，这一竞争力表现为通过数据资源准确判断当前市场竞争环境的情况，快速响应并做出计划调整的能力。

  第三章 融合力

  第一节 战略融合

  企业的战略制定取决于两个因素：时代趋势和自身在竞争中的优缺点。其中，时代趋势尤为重要。
  一、数字化的战略融合
  融合是对企业已有战略要素和数字时代新增要素的配置与再生。
  二、战略融合的价值
  数字时代下的战略融合可以帮助企业在战略上实现敏捷迭代。数字时代下的战略融合可以帮助企业实现低成本甚至零成本试错。数字时代的到来使得企业可以通过仿真模拟测试获取所需数据，实际测试则只需一次，企业的试错成本、需要付出的资源和时间可以大幅降低。
  三、战略融合落地的三个转换
  企业的战略融合度是指其资源集合、能力集合、战略集合三者依靠“关系机制”所连接的“连接紧密程度”。战略融合度是一个复杂的动态值，它随着企业生命周期的波动，呈现有时提高、有时下降的趋势。因此，企业应时刻关注该指标，以便随时调整和把控战略。

1. 思维转换：从“价值导向”到“用户导向”
   （1）构筑以客户为核心的价值网络
   将客户从价值网的边缘拉至价值网的核心，使得客户不再是单向的价值接受者，而是最重要的价值创造者。
   （2）客户思维到用户思维的跨越
   所谓客户思维，是指企业和客户是一次性的交易关系；用户思维则是指企业和客户是终生的使用关系。客户关系和用户关系的本质区别在于企业的产品是否已经实现数字化并连接到网络。当下的消费者正从只有一次买卖关系的客户，变成高频使用服务的用户。只有产出、积累、沉淀数据的企业才有未来，因为没有数据，企业就无法了解用户、洞悉需求。
2. 模式转换：从“有限游戏”到“无限游戏”
   这个世界上存在两种游戏：一是有限的游戏，其目的在于赢得胜利；二是无限的游戏，旨在让游戏永远进行下去。有限的游戏在边界内玩，无限的游戏玩的就是边界。企业战略模式亦是如此。数字时代企业的战略模式是无限游戏，是彼此共生的生态关系。企业能做什么被跨界影响，可做什么取决于对外的连接程度。企业只有在战略模式上摒弃某一家赢得胜利的有限游戏模式，通过生态协作，不断拓展边界和可能性，才有可能在数字时代生存。
3. 决策转换：从“大步慢走”到“小步快跑”
   “小步快跑”是指企业在战略上快速迭代，同时建立并利用多个瞬时优势，以最小的成本找到问题的最优解决方案。尽管瞬时优势的持续时间短，但多个瞬时优势组合在一起便能保证企业在较长周期内取胜。由此可见，“小步快跑”的核心就是制定每个阶段需要完成的目标并缩短决策周期。

第二节 业务融合

一、业务和数字化融合的关键诉求

1. 个性化
   随着大数据、人工智能、移动互联网等技术的发展，企业可以以更低的成本、更广泛的渠道来采集和分析数据，了解多层次客户的个性化需求，为广泛的零售客户提供个性化服务，提高客户的忠诚度。
2. 平台化
   满足多样化服务需求已经成为各企业优化服务和产品时的重要目标，即通过业务融合渠道，实现内外部客户服务整合，提升客户的服务体验。
3. 智能化
   人工智能可以使大数据之间潜在的联系显现。挖掘出数据之间多层次的关联与关系，发现各层次客户的潜在消费需求，提供因人而异、随时随地的定制解决方案，例如智能推荐、提前预判、智能客服、智能监控等。

   二、数字化让研发投入更可靠

   其实，在传统的产品研发流程下，由于过度依赖样机的测试，研发团队通常比较痛苦，他们需要不断进行结构设计、样机测试验证，并通过样机的不断迭代达到开发目标。这往往会导致产品研发周期过长，成本较高，且难以精确定位产品的市场需求。而数字化设计则是通过数字样机和数字实验，循环优化产品设计，让样机验证最终方案。据统计，数字化设计不仅可以让产品研发周期缩短、研发费用下降，还可以实现产品设计数据的全球共享，让全球性的协同开发成为可能，以便更好地挖掘产品的潜力。

三、数字化推动柔性生产

数字化生产是指产品在生产制造过程中，结合数字化技术，以数据来驱动产品设计、规划及生产制造等过程的进行。

1. 运用数字化实现设备互联
2. 协同生产，实现高效运转
3. 虚实融合，数据在流动中增值
   通过数字化建设，企业可以大幅度提升生产计划科学性、生产过程协同性，以及生产设备与信息化系统的深度融合度，并在大数据分析与决策支持的基础上进行透明化、可量化的管理，对企业生产效率、产品质量、生产成本等方面将有明显改善。

四、数字化让运营更可控

数据运营体系是数据分析的集合与应用，也是数据先行战略的体现，它不仅是运营人员的工作，也是产品人员、市场人员和研发人员的共同愿景。

1. 数据化经营分析
   一般而言，企业为了第一时间发现运营过程中存在的问题和纰漏，会对企业的生产经营全过程进行动态监测，再通过对所获取到的数据进行加工，量化分析各项生产活动和经营成果。
2. 数字化供应链
   企业应该结合区块链、物联网和人工智能等众多创新技术进一步促进供应链向着数字化、智能化和可控化的方向迈进。实时的生产和配送监控可以缩短供应商的响应时间，降低企业对流程库存的投入。在人工智能方面，企业可以根据历史数据和实时数据进行需求预测，这些数据的评估分析可以从社交媒体趋势、需求变化、库存周转到供应商行为等多个方面进行，企业在得出相关数据报告后再遵循计划开展制造和分销，实现供应链的实时调整。

   五、数字化实现精准营销

   数字销售即基于数据进行精准销售，同时利用社交媒体平台以及各种其他数字化工具，使企业的产品或服务触达客户并最终通过销售提升企业的收益。名为计划–执行–检查–改进（Plan-Do-Check-Action，PDCA）的概念，这个概念代表着，客户群体的最终反馈并不等同于公司价值链体系的结束，它是价值链体系的另一种开始，甚至可以说是改进公司价值体系的思绪源泉。

   第三节 文化融合

   一、文化融合的价值
   企业文化是指企业在实践探索过程中逐步形成的为全体员工所认同、所遵守的，带有企业自身特色的价值观念，它包括经营准则、经营作风、企业精神、道德规范以及发展目标等，优秀的文化可以增强企业的凝聚力，减少企业在管理方面的问题。
   文化融合就是要营造一个支持创新、支持颠覆性思维和探索新思想的文化氛围，要鼓励数字解决方案，支持数字驱动决策，通过数据挖掘和分析等手段提升业务决策能力，并通过创建跨职能、跨部门的团队提升部门间的团结协作能力和意识。同时文化融合还要重视开放文化的建设，重视与第三方供应商、初创公司或客户等外部网络建设合作文化，坚持以客户为中心，利用数字化解决方案扩大客户量，提升客户体验，并及时根据客户反馈开发新产品。
   企业文化作为一家企业的软实力，具备和企业战略同等重要的地位，是企业进行人才培养和技术更新的文化保障。

二、文化融合的两个体系

1. 数字化内部文化体系
   必须从企业领导层着手，建立与重塑企业价值观和管理观念。企业还要树立以人为本的核心观念。除此之外，企业要鼓励员工参与管理决策，简化决策流程，淡化等级差别。要以个人自学和外部培训相结合的方式，鼓励企业员工积极学习数字化知识，鼓励知识创新，鼓励员工积极参加各类培训，等等。同时，建立激励机制和约束机制，形成良好的数字化企业内部文化氛围，培养数字化员工。
2. 数字化外部文化体系建立数字化企业外部文化，要强调开放合作的精神，以客户需求为导向，加强企业与客户以及供应链上下游的文化交流与合作。

   第四章 敏捷力

   敏捷力是指企业在面对市场的不确定性和动态变化时，敏捷地应对变革或挑战，快速做出决策、推出产品，并在市场反馈中及时改进的应对能力，是企业实现数字化的重要推动力。

第一节 敏捷领导者

敏捷领导者是构建敏捷组织的灯塔，是培养敏捷人员的重要基石，是组织转型的关键性前提，是提升企业敏捷力的首要任务。具有远见卓识的领导者，能够敏捷地感知到市场环境和技术发展的变化，能够用前瞻性的视野、敏锐的洞察力和开阔的心态拥抱新环境和新技术，敏捷地应对市场变化并及时推动组织转型和人员培养，带领全体员工实现企业的发展战略和目标
敏捷领导者的四项修炼:

1. 第一项修炼：
   积极学习新事物，有意识地提升领导者的战略眼光数字化时代的战略眼光是指，领导者具有长远的战略眼光，能够很好地利用对企业的长远规划、使命和核心价值观等凝聚人心，引领企业组织和市场。
2. 第二项修炼：
   持续自主学习，提升领导者自身的数字化素质领导者提升自己数字化素质的常见方法是主动学习行业内和自己有直接竞争关系且数字化完成得较好的企业的经验。
3. 第三项修炼：
   驱动转型，培育鼓励创新的新文化。大部分观点认为，企业进行领导者转型的关键就是树立服务型领导，即要求领导者为组织发展和人员培养等服务。而要实现这一目标，首先就应要求领导者做到驱动转型，即具有培养与鼓励创新这一新文化的觉悟。大部分企业在小步快跑中不断调整，在创新中不断试错变更，这需要企业消耗大量的人力、财力、物力进行投资孵化，更需要领导者更加包容冒险和失败，培育鼓励创新的新文化。
4. 第四项修炼：勇于赋能，提升员工创新内驱力

新时代的赋能生态是指领导者要具有构建并维护组织的网络、平台和生态环境，为更多的人才和团队提供资源，培养人才和团队的能力。

第二节 敏捷组织

本书将敏捷组织定义为，以客户为导向，在外部环境和客户需求发生变化时，能够结合公司的具体情况快速又准确地做出反应，并进行合理调整的组织。
敏捷组织的特点主要体现在快速决策、绩效文化、柔性团队和信息透明四个方面。敏捷组织强调快速、高效和持续的决策制定，强调基于70%的可能性做决定而非基于100%的可能性做决定。敏捷组织允许并鼓励角色变化，员工可以根据个人发展目标定期在团队和个人方面扮演不同的角色。敏捷组织会尽可能地公开所有可以公开的信息，实现信息透明化，以便员工了解企业目前的任务，避免员工迷失方向，从而提高组织凝聚力。组织敏捷性的影响因素主要由运营敏捷性、合作伙伴敏捷性和客户敏捷性三部分构成。结合现有的企业数字化转型实践经验，根据其构建敏捷型组织的不同方式，我们将敏捷组织分为“部落和小队”模式、“事业合伙”模式和“小微企业”模式三种典型模式。

第三节 敏捷人员

本书结合已有的研究和企业实践进行总结概括，将敏捷人员定义为具有较强的敏捷意识和创新意识，并且在企业领导者赋能和放权的基础上，能够拥有充分的工作自主性和主观能动性，从而充分发挥自己的创新意识，帮助企业快速应对市场变化、满足客户需求的组织人员。
企业在提升员工敏捷力，培养敏捷人员时，可遵循“四个支柱”原则。

1. 责任共担、利益共享
2. 充分赋能，敢于放权
3. 改革培训体系，优化技能结构
4. 提升人员敏捷性，加强开放合作

   第五章 数据力

   第一节 数据获取

   一、数据可信
   陈春花教授提出：“数字时代，最重要的是信任。”
   目前，企业在数据可信度方面普遍存在以下两类问题：一是数据采集、存储、处理等环节的处理方式不科学、不规范，这些问题会导致错误数据、异常数据、缺失数据等“脏数据”频频出现；二是同一数据源在不同部门的表述完全不同，这使得看似相同的数据的实际含义大相径庭，企业数据的一致性也因此得不到保障。企业若想充分发挥数据力，那么确保从可靠途径获取数据，明确数据洪流进入企业的标准是其首要任务。
   二、数据标准
   数据标准规范了数据处理全流程。在数据标准体系的作用下，企业能够实现“两个一致”：数据含义和使用场景一致；同一数据的业务取值范围、计算方法和编码规则一致。
   数据标准体系的规划给企业带来的管理价值包括以下4个方面。
   1.非定制交换成为可能
   2.大范围的数据挖掘和决策支持成为可能
   3.减少系统交换时的数据转换工作
   4.统一业务与技术部门对数据的理解
   三、数据标准体系的规划
   数据标准体系规划可分以下三步进行。首先，企业需要针对自身业务进行建模；其次，企业在业务模型的基础上通过进一步推导得出数据模型；最后，企业可以进一步确定数据关系及数据属性。
   业务建模包括以下4个环节：制定职能域模型、梳理业务过程、分析业务活动和复查与确认。
   数据建模的主要目的是梳理并确定数据标准的范围与内容，主要包括以下4个方面的内容。
   （1）确立数据标准体系
   （2）设计数据模型
   （3）建立数据概念模型
   （4）建立数据逻辑模型
   四、数据标准体系的落地与维护
   数据标准的落地包括新数据标准体系建设和旧数据标准体系映射。落地与执行一般会有两个过程：首先，对现有问题进行分析；其次，修正现有问题。不过，计划赶不上变化，数据标准也并非一成不变。随着业务的发展，企业的有些标准需要不断地修订和完善。

   第二节 数据流通

   数据流通的基础是数据的集中管理，企业应在集中管理的基础上，分级、分权限地管控和使用数据，以保障数据资产的安全。
   一、数据集中：数据汇流的枢纽
   数据集成平台能够打破企业的信息孤岛。数据集成平台的建设包括以下3个步骤：制定数据集成交换规范、搭建数据交换平台和实现数据交换管理。
   在数据集成过程中可能会有系统关系复杂、数据结构存在差异和数据质量差等风险。因此，企业应采取相应措施：第一，针对系统多、关系复杂这类风险，企业在数据应用方面采用更严格的集成规定。第二，针对开发平台不同、数据结构有差异这类风险，企业应对分散数据的集成风险进行全方位的了解。第三，企业应对数据质量参差不齐这类风险保持警惕。有质量问题的数据并非一无是处，它们映射着管理问题，企业通过数据挖掘可能会发现其中隐含的集成线索。
   二、数据管控：数据调度的闸门
   数据管控包括以下8个部分：数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据共享管理和数据价值管理。

   第三节 数据应用

   一、数据分析建模
   数据建模就是把来自各个数据源的数据根据一定的业务规则或者应用需求重新进行规划、设计和整理。
   企业之所以需要数据模型，是因为计算机不能直接处理现实的事物。人们只有将现实事物转成可量化的数据，使其被计算机识别处理，才能发掘难以察觉的现象。
   二、数据管理驾驶舱
   数据管理驾驶舱是为高层管理者提供“一站式”决策支持的管理信息中心系统。企业管理者通过数据管理驾驶舱能够更加直观地监测企业运营情况，并随时获取异常关键指标的预警和挖掘分析结果。
   数据管理驾驶舱的搭建需要企业格外注意的四大原则：
   第一，可理解性：充分考虑人机界面的设备。
   第二，可配置性：支持用户根据业务需求或者自己的习惯，对数据管理驾驶舱的各类图表进行灵活配置。
   第三，全面性：通过大量的图表进行全面的数据分析与直观展示。
   第四，多维性：多用户具有不同权限，可以完成不同操作。

   第六章 数字化的投资管理

• 第一节 数字化投入
  数字化直接投入主要集中于设施、技术和人才。相比之下，间接投入是一个比较模糊的概念，它包括研发投入和时间投入等。
• 第二节 数字化产出
  企业数字化的直接产出主要表现为效率提高、成本降低和销售增长。间接产出可以为企业在市场竞争中带来隐形优势，包括抢占先机、精准决策和优化企业形象等。
• 第三节 数字化的投资回报
  第一，数字化投入必须结合企业本身的适用性考虑。
  第二，数字化收益不是即时的，它需要一定的时间才会显现。

只有用长远的眼光综合考量数字化的直接和间接投入与产出，才能较全面地评估数字化转型为企业带来的收益，避免出现企业投入大量资源用于数字化，却因无法有效感知其效用而认为数字化无用的误区。

第七章 案例研究

面对数字化时代对敏捷组织的需求，A企业的第一项措施是将管理环节多、办事效率低的金字塔型组织结构过渡为扁平化的组织结构。首先，这缩短了企业的指挥链，有效提升了信息传递的时效性和准确性。每一位高层领导者直接管辖职能部门，高层领导者的信息和决策能快速传递到对应的分管部门和科室，进而使决策得到快速、有效的执行，提高了内部协调性和工作效率。其次，等级的减少使高层领导者更贴近一线，以更快的速度了解最真实的情况，并迅速对问题做出反应。这就避免了沟通层级较多而造成的行动迟缓，同时显著提升了企业的决策力与执行力。A企业的第二项措施是打破各部门之间的壁垒，建立跨职能团队。A企业在多种业务中实行跨职能团队模式，集中多部门员工的知识与技能，有效地提高了工作效率，也提升了客户满意度。
B集团启动建设“随行”平台，它集成了5大基础平台和9大类待办任务，迁移40多个应用，新建9个应用，还为二级公司提供了个性化系统集成的服务。该平台帮助集团实现了快速决策、信息透明并优化了绩效机制。首先，该平台的统一入口和一键触达功能使员工只需一个账号便能处理整个工作流程中的事项，所有待办事项都能在该平台上集中处理。其次，该平台通过建立管理驾驶舱，帮助员工聚焦业务与数据。最后，“随行”能随时将集团内外新闻动态推送到账号上，帮助员工掌握最新动态。同时，员工每日任务和工作情况的及时呈现也便于集团进行绩效考核。此外，该平台还能实现跨组织即时通信，满足员工多场景沟通需求。与此同时，“随行”也是集团内部管理线上化的开放式基础平台。
E公司通过“一套标准、一套流程、一本字典”，也在数据标准体系建设方面取得了不错的成效。“一套标准”是指业务信息系统管控指引的标准化，被用来指导各部门、项目公司怎么使用这个系统，它解决了管理和开发的权责划分问题。“一套流程”是指明确的系统业务流程。“一本字典”是指所有专业名词的统一命名体系。

《RPA落地指南》

第1章 RPA 概述

机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）一般用于解决具体重复性的规律工作的问题。RPA的中文译名是“机器人流程自动化”，顾名思义，就是通过机器人来完成流程自动化执行的一种技术或手段，机器人是运行自动化流程的工具。软件机器人代替人工实现流程自动化执行，解放了人们的双手，大大提高了工作效率。
RPA软件作为一款轻量级的应用程序可以安装在PC或移动端系统平台之上，通过低代码或无代码的方式实现流程的编排，这样就摆脱了应用开发依赖于企业IT人员的限制，广大无IT背景的业务人员在RPA软件上也能够按照自己的业务逻辑设计RPA流程，并让机器人定时自动地执行开发好的流程，这样不仅提高了工作效率，还能通过RPA机器人在业务人员之间建立起工作间的纽带，可以实现真正的业务协同，提升各个部门之间及企业内部整体的效能。

RPA经历的3个发展阶段：

BPA着力于将流程本身自动化，而RPA更多的是从模拟人工操作的角度，以一种非侵入的方式完成业务流程的自动化。

• RPA的特点：

1. RPA可以联动多个业务系统，自动完成流程任务
2. RPA类似“外挂”，不影响现有IT系统的功能与稳定性
3. 7×24h稳定工作
4. RPA的所有操作可监控、可审计
5. RPA的投资回报率高且灵活、轻便、效率高
6. RPA能够实现基层业务人员的价值提升，优化人力资源配置

• RPA产品的组成
  1）设计器
  设计器（studio）主要用于设计和编写RPA应用流程。它规范了机器人的执行步骤和操作范围，确保机器人执行流程过程中的准确性。同时，在设计器中还可以进行代码调试、应用发布、导入第三方包或库等操作。
  2）机器人
  机器人（robot）用于执行设计器编排好的RPA应用流程，它按照既定步骤完成某个流程的自动执行，执行期间无须人为干预。
  3）控制台
  它是一个包含管理用户权限、使用授权许可、机器人状态，计划任务、日志审计、数据统计分析等功能的平台。
  4）服务端
  服务端（server）主要提供各类RPA的后台服务和应用组件，比如数据库、缓存、负载均衡、文件存储、机器人调度等。

• 企业需要RPA的理由
  1.将信息孤岛变成信息通衢
  2.节省企业人力成本
  3.提高业务流程的执行效率
  4.平衡开发周期和成本且投资回报周期较短

• RPA的优势：1．非侵入性；2．较少编程；3．快速开发和高效运维

• RPA的劣势：1．需要基于明确的业务流程规则；2．异常处理机制不健全

  第2章　企业为何选用RPA

• 企业在数字化转型中面临的难题：

1. 企业部门众多，业务流程复杂且烦琐
2. 业务系统众多，容易形成数据孤岛
3. 人力成本居高不下，加重企业负担
4. 软件系统开发周期较长，效果无法准确估算
5. 企业数据分散，数据无法产生实际价值

• 智能化为企业带来的机遇：

1. 驱动企业数字化转型升级
2. 促进产业生态圈的健康发展

• RPA在企业数字化转型中的作用： “非侵入”方式实现多系统联动，充分利用海量数据；辅助完成重复工作，解放人力。

任何技术都有使用边界，RPA也不例外，它并不是万能的。技术间的融合变得越来越重要，RPA和OCR的结合、RPA和NLP的结合、RPA和数据中台的结合以及RPA和系统集成间的结合等可以诞生无限的想象空间。因此，在企业数字化转型实践过程中，RPA和其他智能化产品在企业业务中各司其职，共同开拓创新，做出应有贡献。

第3章 企业开启RPA之旅

采用RPA前的评估和诊断

采用RPA前应该进行以下4个方面的评估和判断：

• 选择开展RPA试点的部门
  适合选用RPA的业务要具备以下特点：有固定的规则。高重复性。容错率低。对速度有要求。需要定时执行或由事件触发。需要在不同应用和业务系统之间共享数据。
  对具体的业务部门来说，其业务流程应具有可规范化的特点，并且能适应编程的流程规则。
• 选择开展RPA工作的业务流程
• 业务或技术人员如何参与RPA建设
  业务人员前期梳理流程，准备立案文件，编写程序，后期配合运维部门管理程序。流程评估应从流程复杂度和效益上来看。
  考虑到RPA工具的购买成本和人力维护成本，企业一般需要一个团队来审核业务部门提出的专案和维护上线专案。
• RPA带来的影响

1. 企业人员学习成本
2. 企业运营维护成本
3. 利用不当而产生的风险

   部署RPA前应考虑的4个关键问题

   一、资金

   资金是企业运作的根本，一个新管理项目的引入势必会产生费用。企业一般会考虑以下两方面的费用成本：使用外部指导；购买机器人。

二、人员

1. 工作任务及员工角色发生变化
   RPA项目可能会在地位、信誉、竞争、人员和资源方面遇到障碍。应事先确定企业中的人员障碍，并制定规划来绕过这些障碍，特别是当整个自动化计划的实施有可能导致人员的角色发生变化时。
2. 对潜在的失业可能性产生的焦虑
   变革的挑战、对失业的担心以及媒体的报道都会对企业的自动化项目产生极大的阻碍，部署RPA前应该把缓解员工的焦虑作为一大因素考虑进去！

三、管理制度

项目实施的效果很大程度上取决于管理层的管理制度。管理方面应该考虑以下两个问题。

1. 人员架构
   人员架构应包括业务流程挖掘专家、IT安全和基础架构专家以及实施人员等。
2. 风险评估
   任何项目都应有风险评估环节，确保其效益性和可实现性。

   四、对企业外部资源的合理运用

   企业该如何选择外部RPA平台呢？企业应该从以下6点进行考虑：；1．实施成本低；2．稳定可靠；3．安全与保密；4．案例丰富；5．简单易学；6．部署便利。

规划未来的发展路径

以前的目标只是将RPA用起来，现在的目标是朝着用得好前进。

1. 对业务模块的复用
   企业在部署RPA时，应确定最有可能产生积极影响的业务流程，总结其中的重复模块，将RPA机器人编程规范化和模组化，将常用的流程列入模组库，业务人员只需根据需求适当调整即可。
2. 制定标准的运维流程
   需要注意的是，RPA虽然减少了业务人员重复性高的工作，但相应产生的一些新的工作内容也会增加员工的工作时间，比如业务人员开发程序的时间、编写各类规范化文档占用的时间、IT运维人员的维护时间等。
   看板化管理和数据分析成为RPA管理效能提升的重中之重。
3. 业务流程优化和再造
   由于RPA基于企业现有业务流程进行部署，因此实施人员需要从企业整体业务流程优化层面进行思考，优化现有业务流程，比如结合其他数据智能产品或技术设计端到端的流程优化，甚至是流程再造。
4. 卓越中心的搭建
   现行的机器人卓越中心（Center of Excellence，CoE）大致分为以下3种组织结构模型：分散式RPA卓越中心；集中式RPA卓越中心；混合结构RPA卓越中心。
   一个完善而成熟的RPA卓越中心应该既能处理分散的业务部门需求，又具备集中式的运营模式。

   第4章 RPA售前咨询

   RPA售前咨询主要包括4部分——商务洽谈、产品选型、POC测试以及招投标。
   商务洽谈的过程可以分为3个阶段——前期准备阶段、协商阶段和结果阶段
   产品选型的因素包括如下4个：1．RPA厂商的资质；2．产品技术选型；3．交付体系；4．售后维护体系。
   概念验证（Proof of Concept，POC）测试是业界流行的针对客户具体应用的验证性测试，根据用户对采用RPA提出的性能要求和扩展需求的指标，在选用服务器上模拟用户真实的业务场景，进行真实数据的运行，对承载用户数据量和运行时间进行实际测算，并根据用户未来业务扩展的需求加大数据量以验证RPA系统的承载能力和性能变化。POC测试一般涉及两种形式：1．对选定产品直接进行POC测试；2．通过POC测试对比产品。
   招投标流程主要可以分为招标、投标、开标、评标、定标及订立合同等阶段。

   第5章　业务流程挖掘

   业务流程体现出一件工作“先做什么，后做什么，由谁来做”的关系。流程为业务提供了标准化的程序，明确了每个节点的负责人，确保业务有序、顺利执行。业务流程是线性的有秩序流动，是完成一项工作的先后操作标准程序。
   每个业务流程主要包括以下六大要素：

• 流程发起目的：确定发起这个业务流程的目的是什么。
• 业务输入：该流程发起的是什么业务。
• 流程实施计划：实现业务目标所采用的方法，要经过哪些工作流向。
• 参与流程的主体：参与流程的人员。
• 业务输出：流程实施后产生什么结果。
• 流程创造的价值：该流程是否能够达成业务目标，是否为企业带来效益。
  业务流程的特点：

1. 层次性
   业务流程总体呈自上而下、由整体到局部的层次性，这样的层次性有利于企业业务模型的建立。业务流程之间的层次关系反映了企业部门之间的层次关系。
2. 以人为本
   一方面，不同的人员有各自的权利查看和监督对应的业务流程，他们要全面理解业务流程的细节、意义和目的，让流程与自己的业务一一对应，这些业务流程要以他们理解的方式进行展现。另一方面，对于流程运行中遇到的问题，每个人员都应及时反映，提出修改意见或在权限允许的范围内进行修改。

如何梳理业务流程

以目标需求为导向，对企业业务流程进行梳理，评估各流程的业务特性，进而选择适合实施RPA的业务流程。具体可以从以下5个方面进行评估。

1. 体量和规模
   RPA机器人可替代部分人工，适合处理企业体量和规模较大的业务，能最大限度地节约人力资源，释放更多的劳动力。如果体量太小，则回报率不高。
2. 劳动密度和劳动重复性流程中需要人工处理的部分占比越大，就意味着劳动重复性越高、差错率越大，使用RPA所能带来的回报率就越高，部署难度也会越低。
3. 流程是否贯通异构系统
4. 风险和用户协同
   与流程相关的风险级别越高，越需要人为控制，RPA机器人可能不适用。
5. 战略重要性
   战略重要性较低的流程通常是事务特征较明显的流程，这种流程往往适合于自动化。流程的战略重要性越高，意味着该流程越依赖于人为判断，如企业愿景规划、战略制定和外部关系管理等，这类业务并不适用于RPA机器人。

业务流程的运行过程伴随着大量的业务数据。评估一个业务流程的复杂度，首先要考虑该流程需求涉及的数据量大小、数据的审核、出错回退、数据同步等因素。其次是程序的测试和迁移，很多业务都需要把原有系统中的数据完整地迁移到新系统中，尤其对于数据量大的系统，需要开发很多程序和脚本，并进行充分的测试和模拟，才能实现正确和及时的数据迁移。很多原有系统还存在较多的错误数据，对该部分数据的清理也是需要投入很大工作量的工作。最后便是测试最终程序运行的稳定性，要注意流程运行过程中常见异常点并记忆关键节点的失误率，多次测试、不断调整，直至稳定。
如果想要获得显著的经济效益和商业优势，企业在部署RPA时，很重要的一项工作就是要控制总成本。业务规模越大，能替代的人工越多，就越能实现高ROI。主要是将替代人工所节约的费用与部署RPA所付出的成本相比较。

业务流程挖掘注意点

1. 明确业务流程挖掘目标
2. 了解业务流程挖掘范围
3. 关注业务流程挖掘内容
4. 多方面评估业务流程
5. 确定梳理业务流程小组成员
6. 设想业务流程风险

以上是进行业务流程挖掘时需要注意的方面，通过这些方面企业能够找准流程真正的痛点，厘清实现流程自动化的最大阻力，进行点对点突破，从而获得RPA项目的成功。

业务流程优化与再造

全流程优化方案

流程优化是一项策略，通过不断发展、完善、优化业务流程以保持企业的竞争优势。从整个业务角度出发，RPA是优化业务流程的主打工具之一，通过RPA可以达到减少环节、改变时序、提高效率、减少成本、降低出错率等目的。
在RPA能够发挥作用前，需要进行详细的安排与筹划，主要从以下3个方面进行。

• 第一，做好RPA实施前的预案调查。
  其中关键点包括3个：选择合适的技术解决方案以满足企业的特定需求；为RPA创建坚实的业务案例，包括制定ROI指标；评估当前的流程和业务问题，避免员工产生排斥，因为RPA是数字化员工，能够代替正式员工的部分工作，可能会增加员工的工作压力。
• 第二，框定最佳实施环节。
  企业要筛选符合自动化条件的流程，确定最有可能产生积极业务影响的流程。另外，为了保证顺利部署，要保持RPA的简单和模块化。
• 第三，注意定期测试以及数据安全。组织需要定期测试这些自动化工具，以发现并解决缺陷。此外，企业可能会因为匆忙实现RPA而忽略一些问题，从而忽视了数据的安全性。

  端到端流程再造

  根据企业的实际情况和实际需要，找出企业原有流程的弊端和缺陷，针对不同的问题，逐步进行优化和改善，对不适合进行RPA的流程重新改造设计。

  第6章 RPA项目交付管理

  RPA项目的交付管理主要包括项目实施计划、应用程序开发、应用程序部署上线和项目验收交付4个环节。
  项目实施计划是通过评估项目的各个方面而得到的人员、资源及时间规划。在实施过程中，首先应当从整体框架设计开始，考虑需求衔接、参数配置、风控与回滚机制、结构化开发、新需求承接、维护和纠错等因素。在这个过程中不仅要考虑业务流程的实现和稳定，还要考虑未来的可延展性和变更。提前设计开发规范对于未来确保项目的顺利落地和后期运维的便利性有重要的意义。
  RPA作为商业中的自动化流程，应该具备重试机制。在整个RPA的设计和开发环节中，需要考虑参数配置安全、信息存储安全、信息传输安全、网络端口与访问安全、物理环境安全、日志安全、代码安全、账号密码试用和存储的安全等问题，来保证RPA实际运行过程中的安全性。
  应用程序试运行测试主要包括功能测试、性能测试、鲁棒性测试和易用性测试。

  第7章　RPA实施中的主要问题

  商务类问题

1. 客户需求不明确
2. 客户需求可行性不确定
3. 流程合理性有问题

人员配备类问题

1. 人员配备不全面
2. 缺乏IT支持
3. 缺乏人力资源支持
   RPA培训可以帮助员工更好地了解和掌握RPA的操作，有助于减少企业对RPA顾问的依赖，同时还可以给员工赋予更多的权利。

流程挖掘类问题

1. 流程业务不完整、不全面
2. 流程中有不合理的规划
3. 流程不适合自动化

应用开发类问题

1. 项目不稳定
2. 项目可拓展性弱
3. 编程规范性不强
4. 系统及网络环境不同

项目交付类问题

1. 缺乏明确的交付要求
2. 项目交付不完整
3. 缺乏对交付后项目的有效延伸性维护

   其他问题

   RPA信息安全问题:
   数据安全性和访问安全性是追求数字化和流程自动化的企业必须关注的问题。提升RPA的信息安全性的方法有如下4种。

• 完整的审核日志。
• 整合数据保护技术。
• 使用加密。
• 基于角色和资源的访问控制。
  RPA项目成功实施的关注指标可以分为以下两类:

1. 业务指标，包括ROI和处理结果。
2. 运营指标，包括机器人利用率、自动化成功率、运行时间以及故障检验。

   第8章 RPA开发规范

• BA规范
  BA（Business Analyst，业务分析师）在团队中充当业务人员与开发人员之间桥梁的角色。
  BA在工作中要做到以下几点规范：（1）初步了解需求的规范；（2）形成流程定义文档的规范；（3）需求确认的规范；（4）初始需求的变更与管理规范
• 流程准备规范
  在项目的流程准备阶段，BA需要做的就是确认先决条件，并明确目标。
  流程准备阶段确认规范：此阶段需要在输入、流程指标、流程描述、IT环境等方面确认规范，以便正确、快速、有效地设计流程。
• 流程设计规范
  一般在开发过程中，开发人员依据流程图及相关的文档进行开发，所以在设计流程的时候，应尽量详细且规范。接下来从流程设计、需求调研规范和形成流程定义文档（Process Definition Document，PDD）3方面进行介绍。在流程设计阶段，BA需要做的就是收集并了解与流程相关的文档、标准操作程序、流程图、组织结构图、用户手册等。
• 需求调研规范如下：
  （1）与流程负责人及业务相关人员进行中小型的讨论。（2）获得流程的详细描述（遍历流程）。（3）了解流程的复杂性和挑战（从RPA的角度来看）。（4）获得流程指标，包括范围、涉及的应用程序、全职人力工时、数量、平均处理时间、服务水平、时间依赖性、挑战、复杂性、利益相关者及其作用。（5）在关键文档或过程记录的帮助下准备PDD。（6）从一开始就标记范围，标识超出RPA范围的内容，并在文档编制过程中不断验证该分类。（7）记录行为是否可以自动化的原因。
• 形成PDD的过程如下：
  （1）收集所有流程信息和数据。（2）准备具有流程描述的详细流程图。（3）与流程负责人一起验证详细流程图。（4）通过包含更多方案和业务规则来更新文档，并找流程所有者进行验证。（5）为AS-IS流程准备详细的4级流程图（包括所有方案）。（6）定义将要达到的第4级流程图以及解决方案描述，并找流程负责人进行验证。（7）准备PDD和任何详细说明业务规则、角色矩阵、输入和输出等的支持材料。（8）与流程所有者一起验证PDD，并使用所有收到的反馈更新PDD，必要情况下组织会议进行澄清。（9）签字确认。
• 业务流程处理规范
  在正式开发前，BA需要将业务需求转换成流程图，这一步决定着后面的开发是否合规且能否顺利进行，所以需要对其进行规范处理。下面从业务流程合规性和流程图的规范性两方面进行详细的介绍。
  业务流程合规性：

1. 流程的不确定性
   有些业务人员可能在描述流程时无法面面俱到，这时需要BA与业务人员进行耐心的交流与商讨，甚至特殊情况下需要流程的录屏。
2. 流程的简洁性
   BA应该在画流程图时思考此流程图是否是最简单、最方便、最易懂的方案，如果不是，应考虑如何调整。
3. 流程中的异常处理
   当流程遇到异常时，BA应充分地考虑异常的处理以及遇到异常后的流向。
   流程图的规范性：
   绘制流程图时，为了提高流程图的逻辑性，应遵循从左到右、从上到下的顺序排列。一个流程以开始符号开始，以结束符号结束。开始符号只能出现一次，而结束符号可以出现多次。若流程足够清晰，可以省略开始符号和结束符号。同一流程图内，符号大小需要保持一致，同时连接线不能交叉、不能无故弯曲。流程图中，如果有其他已经定义的流程，则不需重复绘制，直接用已定义流程符号即可。

• 代码规范
  代码均不能以下画线或者美元符号开始，也不能以下画线或美元符号结束。命名禁止使用拼音加英文混合的方式，也不允许直接用中文加拼音命名。变量、方法、包名等建议使用驼峰命名规则，针对全局常量，建议英文字母全部大写，单词之间用下画线隔开，力求语义表达清楚完整。切忌嫌名字太长采用缩写形式，让人看不懂。代码按照每一个状态机负责的功能进行注释，说明本模块的功能作用以及相关的介绍。鲁棒性分析通常也叫健壮性分析，它是在异常和危险情况下系统流程生存的关键。

  第12章　RPA在制造领域的应用和解决方案

• RPA在制造领域的十大应用场景如下。

1. 物料清单生成物料清单（Bill Of Material，BOM）
   BOM是制造领域中至关重要的数据文件其中包含构建产品所需原材料、组件、子组件和其他材料的详细清单，是计算机识别物料的基础依据。人工处理时，即使出现一点点疏漏，都可能导致材料计划、物流需求、成本核算等出现错误。实施RPA则可以自动创建并更新BOM，避免代价高昂的人为失误，实现BOM流程的自动化。
2. 创建和管理采购订单
   当产品种类繁多时，创建采购订单（Purchasing Order，PO）的手动流程复杂且烦琐。管理采购订单时，RPA可以跨系统提取数据，验证订单的准确性，提高业务效率，缩短处理时间，潜在提高企业的盈利能力。
3. 发票处理
   RPA可以扫描、阅读和检查采购订单的发票，自动提交发票以供相关部门审核。审核成功后，RPA还会将发票输入会计系统，并且将采购订单标记为已完成。
4. 集成ERP系统和MES
   RPA可以集成ERP系统和MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统），实现各系统间的数据交互，自动生成报告，并通过电子邮件自动发送，提高系统灵活性和透明度。
5. 管理、报告工厂记录
   RPA可以跨地区、跨平台提取并处理各种数据，以便负责人及时了解工厂生产情况。
6. 订货业务
   例如，在利用销售终端（Point Of Sale，POS）数据和电子数据交换（Electronic Data Interchange，EDI）的情况下，由于每个客户系统的操作方法和数据形式不同，因此员工必须手工将订货数据输入本公司的系统中。部署RPA后，机器人可以自动下载POS和EDI数据，转换数据格式，输入系统中，实现订货业务的自动化，并关联库存扣除和发货、生产指示。这种方式不仅能降低人力成本，提高效率，而且可以有效避免人为错误。
7. 物流信息跟踪
   RPA可轻松集成运输管理系统，有效监控产品及原料的运输，帮助企业实时跟踪库存和交付计划，确保任务按时完成。
8. 在库管理
   RPA可定时检查库存数量，并定期将必要库存信息发送给相关负责人。若商品低于预先设定的库存数量，RPA将自动发送生产指示，并通过电子邮件通知相关的业务负责人，保证合理库存。
9. 客户服务
   在制造领域中，供应商、客户和内部员工之间的日常沟通存在大量手动工作。RPA机器人可以跨系统提取相关信息并汇总，缩短客服业务的响应时间，使客服人员专注于更人性化的工作，将更好的服务体验带给每一位供应商和客户，而不是将大量时间浪费在枯燥无味的高重复性工作上。
10. 故障检测
    RPA机器人可以全天候24h工作，一旦发现故障异常就立即通过电子邮件发送给相关的负责人。这样不但可以将技术负责人从重复单调的统计作业中解放出来，而且可以提高检测的频率和准确性，以便及早发现并解决问题。

• RPA制造领域解决方案
  适合引入RPA的业务场景如下：
  ● 该业务的业务逻辑和业务操作具有高度重复性。
  ● 大量人工操作，业务流程通常需要较多人工去完成相同的作业任务。
  ● 存在信息孤岛，业务流程中需要分别从多个系统中获取数据，缺乏对系统的整合，需要业务人员在多个系统间来回切换。
  ● 业务流程具有明确的规则，不存在模棱两可的判断或者人为的主观判断。
  ● 业务流程本身以及所涉及的系统要稳定，不可频繁修改用户界面（User Interface，UI）。
  ● 流程高度标准化，不可存在大量的人为干预。
  ● 业务执行频繁，使用RPA解决的业务执行频率要高，这样才能体现出RPA节省人力，如果一个业务一年只执行一次还要通过RPA解决，这样只会增加企业的成本。

  第13章　RPA在人力资源领域的应用和解决方案

  人力资源共享服务的痛点如下。
  ● 效率低、浪费人力。人力资源共享服务中心要操作各种各样的系统，比如内部的OA系统、人事管理系统、客户管理系统、销售管理系统和财务管理系统等，还有一些外部的招聘网站、社保经办、公积金经办等，所以每天都需要面对大量的不同形式的数据和报表，然后人工去处理、整合这些数据和报表，可想而知这是一项多么庞大的工作，又会浪费多少时间。
  ● 业务烦琐且高度重复。
  ● 数据量庞大且重复。人力资源共享服务中心服务于整个企业的所有员工。
  ● 员工流动性大，增加企业成本。
  解决方案：

1. 员工招聘
   RPA机器人则可以帮助HR专员快速分发招聘信息，筛选应聘简历，通知应聘人复试。
2. 社保、公积金结算
   RPA机器人可以自动完成结算单数据格式校验、汇总报表制作、系统导入文件制作以及导入业务系统等一系列业务的操作。
3. 差旅费管理
   RPA可以将个人费用与组织内外不同系统的预定义规则和法规进行比较。通过使用OCR技术从纸张读取文本、图像并翻译成计算机可以理解的形式，自动进行验证与匹配。实现从标准费用的无人值守自动审批到有人值守或混合模式下的各种项目的引导检查。
4. 个人所得税申报
   部署RPA后，机器人可以自动从维护好的纳税主体信息表中提取公司信息，然后登录个人所得税PC端，自动进行零税额个人所得税申报，并且在申报完成之后，将申报的结果记录到指定的表中，通过邮件发送给业务人员。
5. 考勤管理
   RPA可以自动执行数据统计并且核验记录，一旦发现数据信息异常，会立即发送电子邮件给相关负责人，以便负责人及时调整，这既能节省大量人力，又能更有效地管理员工考勤。
6. 每月工资单发放
   RPA通过与ERP系统中的数据进行核对，来验证工资系统中员工数据是否一致。薪资、福利管理、奖励和报销核对都可以由机器人自动跟踪和生成，实现“薪酬自动化”，以提高准确性并缩短处理时间，尤其是当公司拥有大量员工时。
7. 员工数据档案管理
   RPA可以确保整个员工生命周期内员工数据的准确性和完整性。从创建员工记录开始，通过与新员工交互，准确和完整地输入数据；通过数据清理活动，确保不同格式的多个系统之间保持一致。

   第15章 RPA在物流服务领域的应用和解决方案

   由于受制于成本预算压力，物流企业的IT建设水平并不高。尽管二维码、移动设备应用得到普及，但是业务工作依然需要依靠大量的电子表格和手工处理。这些手工的、劳动密集型任务最终导致低效率和低生产力。
   目前物流企业的痛点如下。
   ● 人力成本飙升。
   ● 服务效率低下。
   ● 数据处理量大。

• RPA在物流服务领域的应用场景

1. 订单管理RPA机器人可以替代员工完成订单处理过程中的手动操作，通过在公司数据库中自动查询并输入客户信息、处理付款、发送电子邮件确认和下订单，实现订单流程自动化。
2. 货物跟踪
   RPA机器人可以自动从收到的电子邮件中提取发货详情信息，在调度系统中记录货运状态，并为客户提供准确的货运时间表，以便更好地跟踪物流信息。
3. 库存监控
   RPA机器人可以实时监控库存水平。当库存水平比较低时，RPA机器人能及时通知相关人员补充、采购，并提供实时报告以优化库存需求。
4. 开票处理RPA机器人无需人工干预即可自动将销售发票和采购订单过账到会计系统，使开票流程更加快、有效，缩短客户等待时间，提高支付效率。此外，RPA机器人还能进行账单核对，将识别到的不一致之处及时通知相关负责人，并在付款完成后通过邮件提醒会计人员及客户。
5. 运输管理
   通过RPA可集成企业原有的运输管理系统，解决运输过程中定期跟进和多系统交互等难题。RPA还可以跟踪、获取承运商网站信息，以进行发货安排。
6. 数据查询与分析
   利用RPA机器人定期查询运营商跟踪系统/网站并检索交付信息证明。将数据链接到仓库管理系统中的原始订单记录，以便于更好地跟踪并更快地响应客户查询。
7. 系统状态更新
   RPA机器人可自动更新系统状态，提高工作效率。
8. 提货差异反馈
   RPA机器人自动将数据信息录入物流系统中，不仅可以保证数据的准确率，还可以有效避免因人为失误造成的返工浪费。
9. 电子邮件自动化
   RPA机器人可以通过系统自动发送电子邮件，及时通知业务人员待处理的各种事项，有效维护客户的体验。
10. 故障检测RPA机器人可以与货运单支付系统等多个系统集成，为大型运营商实现自动化、完整化的订单现金流程。

首先，因为RPA工具大多是通过抓取前端页面的UI元素来模仿人类操作系统的，所以要求业务流程本身以及涉及的系统要稳定，尽可能地不更新系统。系统的频繁更新会导致运维成本提高，同时浪费企业时间。其次，在物流服务领域，并不是所有的业务都适合RPA布局。

第17章 RPA机器人建设方案

RPA机器人部署

在RPA机器人部署的过程中需要注意如下两点。
● RPA流程开发和测试环境与生产环境必须相同。
不同环境下的浏览器或者桌面App的版本不同，这些都会导致流程运行时出现问题。
● 开发RPA时使用的主要是VB或者C#语言，不涉及调用某些脚本来开发流程。不过有的开发人员在开发RPA时使用了Python或者Java语言，这就涉及调用Python脚本以及Java脚本等问题。出现类似情况时，需要将流程和涉及的脚本全部打包，然后部署在RPA机器人上。对客户来说，开发人员还需要在客户的计算机上配置相应的环境变量。
在RPA机器人因某种问题导致停止运行时，监测和维护人员需要及时发现并告知开发人员，以防止对企业的经济效益产生不良影响。
改善RPA机器人的运行效率，让其高效运行。改善的时机分为两个阶段。第一个阶段是在开发的过程中，要注意算法和代码库的利用，保持清晰思路，通过引用优良的底层算法来实现快速的数据处理过程。第二个阶段是机器人开发完成后，根据试运行的情况合理调配和修改机器人，从而达到更高的运行效率。
我们需要调整好机器人处理事件的顺序，事先拟定事件的优先级以及事件之间的依赖关系。此外，机器人还支持日程和时间规划的功能，从而能够高效地执行多个事件。

第18章 IPA：流程自动化的未来

IPA的核心技术

麦肯锡认为IPA包含5种核心技术——RPA、智能工作流、机器学习/高级分析、NLP应用，以及认知智能体。
作为IPA的前辈，RPA正好解决了AI落地难的问题。RPA擅长重复性、规则清晰的流程，AI则在RPA不擅长的非结构化数据中游刃有余，二者互补将使工作流程更加智能和自主。智能工作流是一个BPM系统，集成了由人和机器共同执行的工作，它可以以松散耦合的可配置方式对简单和复杂的业务流程进行建模。使用智能工作流，可以简化操作并适应快速变化的业务需求，麦肯锡提到，智能工作流可以处于RPA的顶部，以帮助员工更好地管理流程。嵌入智能工作流的RPA允许用户实时启动和跟踪端到端流程状态，让RPA运行得更加流畅且迅速。
通常来说，高级分析包含了两方面的内容——预测性分析和规范性分析。预测性分析是指基于现有的数据，分析未来会有何发展，而规范性分析则是基于现有的数据分析解决目前的问题，从而达到既定的目的。高级分析并不是新技术，但是，对RPA来说具有积极意义：高级分析能帮助RPA组织管理工作流程，根据现有的数据分析得到最优解。
对IPA来说，机器学习和高级分析的作用相当于人的大脑。
NLP是研究使计算机具有像人一样的表达和写作的功能，是一种先进的人工智能技术，得益于不断发展的计算语言学和日益强大的算法，NLP甚至能做到像人类专家那样撰写文章，还可以为特定人群创建报告、文案等书面内容。RPA平台和NLP平台相结合，能有效弥补机器人和人类之间交流的巨大鸿沟，企业在这个平台上工作能简化流程，转变运营模式，提高盈利能力，获得巨大的竞争优势。认知智能通常指机器具有自动思考和理解的能力，且没有人类为其事先编程，机器依然能自然地同人类进行交互。而认知智能体（intelligent agent），顾名思义，就是能主动学习思考的物体。
使用IPA时，机器人可以用RPA取代人工手动单击；解释文本时使用NLP能更加轻松快捷；有时候需要做出基于规则的决策，这些决策不必预先再耗费人力、物力进行编程，因为有了机器学习和高级分析的加持；给客户提供建议或意见时，认知智能体能很好地代替我们进行交流。

第19章 RPA和区块链

区块链技术具备的最大特点是链上数据不可造假、可追溯、可审计，应用区块链技术非常有利于实现多个主体、部门之间的信任，降低彼此之间的审计成本和管理成本。区块链技术不但可以用在需要数据记录和流程监管的场景，帮助采用RPA的单位增强对RPA流程的监管，而且可以帮助单位提高财务数据安全保护能力，确保隐私财务数据不泄露。当进行跨部门、跨单位RPA协作时，区块链可作为数据共享交换的中间件，为跨部门协作的数据安全和多方确责提供技术支撑。