일반 로봇 프로세스 자동화: 워크플로우 유형 안전

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 디지털 전환의 초석이 되어 전 세계 조직이 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원해 왔습니다. RPA 분야에서 일반 로봇 프로세스 자동화(GRPA)의 개념은 자동화에 유연하고 적응 가능한 접근 방식을 제공합니다. 그러나 GRPA의 진정한 힘은 다재다능함뿐만 아니라 워크플로우 유형 안전을 보장하는 능력에 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 GRPA 내에서 워크플로우 유형 안전의 중요성을 자세히 살펴보고 그 이점을 설명하고, 과제를 설명하며, 전 세계 비즈니스의 중요성을 설명하기 위한 실질적인 예를 제공합니다.

일반 로봇 프로세스 자동화(GRPA) 이해

GRPA는 자동화에 접근하는 방식의 패러다임 전환을 나타냅니다. 특정하고 엄격한 프로세스에 중점을 두는 기존 RPA와 달리 GRPA는 다양한 비즈니스 요구 사항에 적용할 수 있는 재사용 가능한 자동화 구성 요소 및 워크플로우 생성에 중점을 둡니다. 이 '일반' 접근 방식은 더 큰 민첩성과 더 빠른 배포를 허용하여 조직이 최소한의 코드 변경으로 더 광범위한 프로세스를 자동화할 수 있도록 합니다. GRPA 시스템은 일반적으로 로우 코드 또는 노 코드 인터페이스를 사용하여 전문 프로그래머뿐만 아니라 비즈니스 분석가 및 시민 개발자를 포함한 광범위한 사용자가 액세스할 수 있도록 합니다. GRPA를 자동화를 위한 정교한 레고 세트로 생각하십시오. 사전 제작된 블록(활동, 구성 요소)을 새로운 구성으로 조립하여 다양한 문제를 해결합니다.

GRPA의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 재사용성: 구성 요소는 여러 프로세스에서 재사용하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
• 확장성: 자동화는 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
• 유지 관리 용이성: 중앙 집중식 구성 요소와 워크플로우는 업데이트 및 유지 관리가 더 쉽습니다.
• 적응성: 자동화는 비즈니스 규칙 또는 프로세스의 변경 사항에 적응하기 위해 신속하게 적용할 수 있습니다.
• 개발 시간 단축: 로우 코드/노 코드 플랫폼은 자동화 개발을 가속화합니다.

워크플로우 유형 안전의 중요성

워크플로우 유형 안전은 강력하고 신뢰할 수 있는 GRPA 솔루션의 초석입니다. 워크플로우 내에서 사용되는 데이터 유형이 호환되고 적절한 데이터에 대해 작업이 수행되도록 하기 위해 취한 조치를 의미합니다. 이는 데이터 변환 문제, 예기치 않은 입력, 잘못된 함수 호출과 같은 일반적인 오류로부터 보호하며, 이로 인해 자동화 실패 및 잠재적으로 상당한 비즈니스 중단이 발생할 수 있습니다. 유형 안전 워크플로우는 다리를 건설하는 것과 비교할 수 있습니다. 각 요소는 올바른 재료여야 하고 적절하게 연결되어 예상 하중을 견딜 수 있어야 합니다. 유형 안전성이 없으면 다리가 무너질 수 있습니다.

워크플로우 유형 안전성은 다음의 조합을 통해 달성됩니다.

• 데이터 유효성 검사: 데이터가 사전 정의된 규칙 및 형식에 부합하는지 확인합니다.
• 유형 검사: 데이터 처리 중에 데이터 유형이 호환되는지 확인합니다.
• 오류 처리: 오류를 정상적으로 처리하고 워크플로우 중단을 방지하는 메커니즘을 구현합니다.
• 데이터 변환: 필요한 경우 한 형식 또는 유형에서 다른 형식으로 데이터를 변환합니다. 예를 들어 계산을 수행하기 전에 문자열 값을 숫자 값으로 변환합니다.

GRPA에서 워크플로우 유형 안전의 이점

워크플로우 유형 안전에 투자하면 전 세계 조직에 상당한 이점을 제공합니다. 분석은 다음과 같습니다.

• 오류 감소: 유형 안전성은 자동화 수명 주기의 초기에 오류를 식별하고 방지하여 런타임 실패를 줄이고 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 향상된 신뢰성: 강력한 데이터 유효성 검사 및 오류 처리는 예기치 않은 입력 및 시스템 변경에 워크플로우를 더 탄력적으로 만들어 일관된 성능을 보장합니다.
• 유지 관리 용이성 향상: 유형 안전 워크플로우는 이해, 디버그 및 수정이 더 쉬워 유지 관리에 필요한 시간과 노력을 줄입니다.
• 신뢰 증가: 자동화가 안정적이고 오류가 없으면 비즈니스 사용자는 결과를 신뢰하고 자동화 이니셔티브를 기꺼이 채택하고 확장합니다.
• 개발 속도 향상: 초기 구현에는 더 많은 사전 노력이 필요할 수 있지만 유형 안전성은 디버깅 및 오류 수정에 소요되는 시간을 줄여 궁극적으로 개발 프로세스를 가속화합니다.
• 규정 준수: 엄격한 규제 요구 사항(예: 금융, 의료)이 있는 산업의 경우 유형 안전성은 데이터 무결성을 보장하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 중요합니다.
• 비용 절감: 오류 방지, 가동 중지 시간 감소, 유지 관리 간소화는 상당한 비용 절감으로 이어집니다. 절감액은 낮은 IT 지원 비용, 재작업 감소, 프로세스 효율성 향상에서 비롯됩니다.

워크플로우 유형 안전성 구현의 과제

워크플로우 유형 안전성의 이점은 매력적이지만 GRPA에서 구현하면 특정 과제가 발생할 수 있습니다.

• 복잡성: 유형 안전성을 구현하려면 데이터 유형, 유효성 검사 규칙 및 오류 처리 메커니즘에 대한 심층적인 이해가 필요한 경우가 많으므로 개발 프로세스에 복잡성이 추가됩니다.
• 개발 시간 증가: 강력한 유형 검사 및 데이터 유효성 검사를 설정하면 특히 복잡한 워크플로우의 경우 초기 개발 시간이 늘어날 수 있습니다. 그러나 이는 일반적으로 테스트 및 유지 관리 중에 절약된 시간에 의해 상쇄됩니다.
• 플랫폼 제한 사항: 일부 로우 코드/노 코드 RPA 플랫폼은 유형 검사 기능에 제한이 있을 수 있습니다. 개발자는 포괄적인 유형 안전성을 구현하기 위해 해결 방법을 찾거나 사용자 지정 스크립팅을 사용해야 할 수 있습니다.
• 교육 및 기술 격차: 개발자 및 자동화 전문가는 유형 안전성을 효과적으로 구현하기 위해 데이터 유효성 검사, 유형 검사 및 오류 처리 기술에 대한 교육이 필요할 수 있습니다.
• 레거시 시스템 통합: 엄격한 유형 검사를 시행하지 않을 수 있는 레거시 시스템과 GRPA를 통합하면 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 시스템의 데이터는 자동화된 워크플로우에 사용되기 전에 신중하게 유효성을 검사하고 변환해야 할 수 있습니다.
• 비즈니스 규칙 변경: 비즈니스 요구 사항과 프로세스가 변경됩니다. 워크플로우에 사용되는 데이터 유형과 구조는 정기적으로 업데이트해야 하므로 유형 안전성을 유지 관리하려면 지속적인 검토도 필요합니다.

GRPA에서 워크플로우 유형 안전성을 구현하기 위한 모범 사례

과제를 극복하고 워크플로우 유형 안전성의 이점을 실현하려면 조직은 이러한 모범 사례를 따라야 합니다.

• 소스에서 데이터 유효성 검사: 데이터가 사전 정의된 규칙 및 형식에 부합하는지 확인하기 위해 시작 지점(예: 사용자 입력, 외부 API)에서 데이터 유효성 검사를 구현합니다. 예를 들어 고객의 전화번호를 수집하는 경우 해당 값이 유효한 전화번호인지 확인해야 합니다.
• 강력한 유형 사용: RPA 플랫폼의 유형 검사 기능을 최대한 활용합니다. 변수 유형을 명시적으로 선언하고 플랫폼에서 제공하는 유효성 검사 규칙을 사용합니다.
• 포괄적인 오류 처리 구현: 데이터 변환 실패 또는 잘못된 입력과 같은 오류를 정상적으로 처리하도록 워크플로우를 설계합니다. try-catch 블록과 로깅을 사용하여 오류를 포착하고 워크플로우 중단을 방지합니다. 예외가 발생할 경우 자동화가 어떻게 작동해야 하는지 고려하십시오. 자동화가 작업을 다시 시도해야 합니까? 사람에게 알림을 보내야 합니까?
• 명확한 데이터 표준 설정: 일관성을 보장하고 데이터 유형 충돌을 방지하기 위해 데이터 표준 및 명명 규칙을 정의합니다.
• 버전 관리: 변경 사항을 추적하고 필요한 경우 이전 버전으로 되돌리기 위해 워크플로우에 대한 버전 관리를 구현합니다.
• 철저한 테스트: 워크플로우를 프로덕션에 배포하기 전에 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 철저한 테스트를 수행하여 유형 관련 오류를 식별하고 해결합니다. 테스트는 성공 시나리오와 가능한 모든 오류 시나리오를 모두 포함해야 합니다.
• 정기적인 코드 검토: 유형 안전성 모범 사례가 준수되는지 확인하기 위해 정기적인 코드 검토를 수행합니다. 코드를 검토하는 여러 개의 눈은 결함을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 문서화: 유지 관리 및 지식 이전을 용이하게 하기 위해 데이터 유형, 유효성 검사 규칙 및 오류 처리 전략을 문서화합니다. 문서는 코드의 주석 형태이거나 데이터 유형, 유효성 검사 방법 및 유효성 검사가 실패할 경우 수행되는 작업을 간략하게 설명하는 별도의 문서 형태일 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링: 워크플로우 성능 및 오류 로그를 모니터링하여 프로덕션에서 발생할 수 있는 유형 관련 문제를 식별하고 해결합니다.
• 교육 및 교육: 데이터 유효성 검사, 유형 검사 및 오류 처리 기술에 대한 자동화 팀에 투자합니다.

실제 워크플로우 유형 안전성 예

전 세계의 다양한 실제 시나리오에서 워크플로우 유형 안전성을 적용할 수 있는 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예 1: 자동화된 인보이스 처리(글로벌 애플리케이션)

시나리오: 글로벌 기업은 GRPA를 사용하여 인보이스 처리를 자동화합니다. 워크플로우는 인보이스 번호, 날짜, 금액 및 공급업체 세부 정보를 포함하여 들어오는 인보이스에서 데이터를 추출합니다. RPA 봇은 PDF, Excel 및 다양한 이미지 형식과 같은 다양한 파일 형식에서 데이터를 읽어야 합니다.

유형 안전성 구현:

• 데이터 유효성 검사: 처리하기 전에 봇은 인보이스 번호가 올바른 형식(예: 영숫자, 특정 문자 길이)이고 금액이 숫자인지 확인합니다. 이렇게 하면 인보이스 처리를 방지하는 오류로부터 보호할 수 있습니다.
• 유형 검사: 금액이 숫자가 아닌 경우 코드는 값을 숫자 값으로 변환하려고 시도합니다. 변환에 실패하면 예외가 포착되어 기록됩니다. 비즈니스는 문제에 대해 경고를 받아 조사하고 해결할 수 있습니다.
• 오류 처리: try-catch 블록은 데이터 추출 및 처리 중에 발생할 수 있는 잠재적인 오류를 처리하는 데 사용됩니다. 봇이 특정 인보이스에서 데이터를 추출하지 못하면(예: 손상된 파일로 인해) 오류가 기록되고 전체 프로세스를 중단하는 대신 해당 인보이스에 수동 검토 플래그가 지정됩니다. 예외는 또한 봇이 특정 공급업체에서 실패하고 처리 규칙을 업데이트해야 함을 나타낼 수 있습니다.
• 데이터 변환: 날짜 값은 정확한 처리를 위해 모든 인보이스에서 일관된 형식(예: YYYY-MM-DD)으로 표준화됩니다. 시스템이 여러 국가에서 사용되는 경우 다른 날짜 형식을 처리할 수 있습니다.

결과: 자동화된 인보이스 처리는 오류가 적고 처리 시간이 빨라 더 신뢰할 수 있습니다. 감사 추적이 크게 개선됩니다. 데이터는 처리되기 전에 유효성을 검사하고, 잘못된 데이터는 포착되어 수정됩니다. 오류는 포착되어 기록되므로 적절한 조치를 취합니다. 비즈니스 사용자는 오류 위험이 줄어들면서 자동화에 대한 신뢰도가 높아졌습니다. 이는 효율성을 향상시키고 운영 국가에 관계없이 비용을 절감합니다. 또한 데이터 거버넌스 규칙을 준수합니다.

예 2: 고객 온보딩 자동화(다국적 기업)

시나리오: 다국적 기업은 GRPA를 사용하여 고객 온보딩 프로세스를 자동화합니다. 워크플로우는 고객 정보를 수집하고, 확인하고, 사용자 계정을 생성하고, 다양한 시스템에 대한 액세스를 구성합니다. 데이터는 여러 국가의 고객이 제공하므로 유효성 검사 및 다양한 형식에 대한 다른 요구 사항을 고려해야 합니다.

유형 안전성 구현:

• 데이터 유효성 검사: 봇은 이메일 주소가 유효한 형식인지, 전화번호가 고객의 국가에 맞게 올바르게 형식화되었는지, 이름 및 주소와 같은 개인 정보가 지역 표준을 준수하는지 확인합니다. 전화번호의 경우 다른 규칙을 제공하고 다른 유효성 검사 규칙에 대해 유효성을 검사해야 할 수 있습니다.
• 유형 검사: 시스템은 고객 계정에서 검색되는 데이터가 유효하고 올바른 형식인지 확인합니다.
• 오류 처리: 고객 정보가 불완전하거나 유효하지 않은 경우 워크플로우는 레코드에 수동 검토 플래그를 지정하고 고객에게 알립니다. 오류의 원인이 사용자 화면에 표시될 수 있습니다.
• 데이터 변환: 데이터는 모든 연결된 시스템의 요구 사항을 충족하는 표준 형식으로 변환됩니다. 국가별 데이터 규칙이 적용됩니다. 예를 들어 날짜를 현지 형식으로 변환할 수 있습니다.

결과: 고객 온보딩이 더 빠르고 효율적이며 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 고객은 더 나은 경험을 합니다. 사용자 계정이 올바르게 생성되고 데이터 입력 오류 위험이 줄어듭니다. 데이터를 유효성 검사함으로써 사기가 줄어듭니다. 또한 GDPR, CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정 준수가 개선됩니다.

예 3: 재무 보고 자동화(국제 금융 기관)

시나리오: 국제 금융 기관은 GRPA를 사용하여 재무 보고서 생성을 자동화합니다. 워크플로우는 다양한 시스템에서 데이터를 추출하고, 계산을 수행하고, 보고서를 생성합니다. 주요 과제는 재무 데이터가 여러 국가와 여러 시스템에서 제공되므로 모든 데이터를 유효성 검사해야 한다는 것입니다.

유형 안전성 구현:

• 데이터 유효성 검사: 봇은 통화 금액이 올바른 형식인지, 날짜가 유효한지, 최종 보고서를 생성하기 전에 계산이 올바른지 확인합니다. 이는 잘못된 형식으로 인한 오류를 방지합니다.
• 유형 검사: 데이터가 올바른 유형인지 확인합니다.
• 오류 처리: 계산 오류가 있는 경우 워크플로우는 오류에 플래그를 지정하고 해당 팀에 알리고 잘못된 보고서를 생성하지 않습니다.
• 데이터 변환: 통화는 표준 형식으로 변환되고 날짜는 올바른 형식으로 변환됩니다.

결과: 재무 보고서가 정확하고 보고 프로세스가 더 효율적입니다. 재무 데이터의 정확성에 대한 신뢰도가 높아지고 규정 준수가 개선됩니다. 재무 보고가 더 효율적이고 오류 위험이 줄어듭니다. 이렇게 하면 시간과 비용이 절약되고 재무 위험이 줄어듭니다.

올바른 GRPA 플랫폼 선택

GRPA 플랫폼 선택은 워크플로우 유형 안전성을 구현하는 용이성과 효과에 큰 영향을 미칩니다. 플랫폼을 평가할 때는 다음 요소를 고려하십시오.

• 유형 검사 기능: 플랫폼에서 변수, 데이터 구조 및 함수 매개변수에 대한 기본 제공 유형 검사를 제공합니까?
• 데이터 유효성 검사 기능: 정규식, 범위 확인 및 사용자 지정 유효성 검사 규칙과 같은 데이터 유효성 검사 기능이 제공됩니까?
• 오류 처리 메커니즘: try-catch 블록, 예외 처리 및 로깅을 지원합니까?
• 디버깅 도구: 유형 관련 오류를 식별하고 해결하는 데 도움이 되는 디버깅 도구를 제공합니까?
• 커뮤니티 및 지원: 플랫폼에 대한 강력한 커뮤니티와 우수한 공급업체 지원이 있습니까? 이는 구현 문제를 극복하는 데 필요한 답변을 찾는 데 도움이 됩니다.

UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism과 같은 인기 있는 GRPA 플랫폼은 다양한 수준의 유형 검사 및 데이터 유효성 검사 기능을 제공합니다. 조직의 특정 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 각 플랫폼의 기능을 조사하고 비교하는 것이 필수적입니다.

GRPA 및 워크플로우 유형 안전성의 미래

GRPA가 발전함에 따라 워크플로우 유형 안전성은 더욱 중요해질 것입니다. 자동화 프로젝트의 복잡성 증가, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 채택 증가, 레거시 시스템과의 자동화 통합은 모두 강력한 유형 검사 및 데이터 유효성 검사 메커니즘을 요구할 것입니다. 다음 미래 트렌드를 고려하십시오.

• AI 기반 자동화: AI 기반 자동화는 정확한 데이터에 크게 의존합니다. 유형 안전성은 AI 모델에서 사용되는 데이터의 무결성을 보장하고 잘못된 예측을 방지하는 데 중요합니다.
• 로우 코드/노 코드 개발: 더 많은 기업이 RPA를 구현하려고함에 따라 사용하기 쉬운 플랫폼이 더욱 중요해질 것입니다. RPA 사용자가 증가함에 따라 워크플로우 유형 안전성에 대한 초점이 더욱 커질 것입니다.
• API와의 통합: 자동화는 다양한 API와 원활하게 통합되어야 합니다. 유형 안전성은 더욱 중요해집니다.
• 동적 워크플로우: 변화하는 비즈니스 조건에 적응하는 동적 워크플로우는 유연한 유형 검사 및 유효성 검사 기능이 필요합니다.
• 고급 오류 처리: 예기치 않은 상황을 처리하고 워크플로우 실패를 방지하기 위해 더 정교한 오류 처리 메커니즘이 필요합니다.
• 자가 복구 자동화: AI와 ML을 사용하여 오류에 대한 자동화 워크플로우를 모니터링하고 유형 안전 규칙을 기반으로 자동으로 해결할 수 있습니다.

워크플로우 유형 안전성을 우선시하는 조직은 이러한 트렌드를 최대한 활용하고 GRPA의 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.

결론

워크플로우 유형 안전성은 단순히 기술적인 고려 사항이 아니라 성공적인 GRPA 구현을 위한 기본 원칙입니다. 유형 안전성을 수용함으로써 조직은 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 사용자 신뢰를 높이는 더 신뢰할 수 있고, 유지 관리 가능하며, 확장 가능한 자동화 솔루션을 구축할 수 있습니다. 과제가 존재할 수 있지만 워크플로우 유형 안전성의 이점은 필요한 투자를 훨씬 능가합니다. 전 세계 기업들이 디지털 전환을 계속 수용함에 따라 GRPA 내에서 워크플로우 유형 안전성의 중요성은 계속 증가할 것입니다. 이러한 전략을 구현하는 것은 단순히 '모범 사례'가 아니라 자동화 이니셔티브의 장기적인 성공을 보장하는 비즈니스 필수 요소입니다.

유형 안전성을 적극적으로 해결함으로써 모든 산업 및 지역의 기업은 GRPA의 진정한 가치를 열고 자동화가 효율적일 뿐만 아니라 탄력적이고 신뢰할 수 있는 미래를 만들 수 있습니다.