การประยุกต์ใช้ RPA กับงานบริการ งานโรงแรมและร้านอาหาร – Knowledge Sharing with Dusit Thani College (DTC)

ในเดือนที่ผ่านมาแอดมินและทีมงานได้มีโอกาสไปแชร์ประสบการณ์ เล่าเรื่องราวของแนวโน้มเทคโนโลยี ทั้ง RPA และ AI ให้กับคณะอาจารย์ และนักศึกษาจากวิทยาลัยดุสิต (DTC) รู้สึกดีที่เด็กๆตื่นตัว รับฟังและมีคำถามที่น่าสนใจ ตอนที่เตรียมเรื่องราวไปบรรยายก็นึกว่าแชร์ไปถ้ายากเกิน นักศึกษาที่มาฟัง (ปี2) คนไม่เข้าใจ และจะไม่สนใจเลย เลยคิดว่าควรเล่าแบบรุ่นพี่ (จริงๆคือรุ่นพ่อ) สอนรุ่นน้อง เล่าไปแบบจำลองว่าถ้าเราเป็นเค้า เติบโตไปในสายงานบริหารโรงแรม บริการ chain ร้านอาหารชื่อดัง ถ้าน้องเค้ารับรู้ตระหนักถึง และเอาเทคโนโลยีไปปรับใช้ได้จะเป็นประโยชน์มากมาย

use case – UiPath RPA

เรื่องราวที่แชร์แบ่งเป็น

1.แนวโน้มเทคโนโลยีในยุคต่อไป โดยเน้นไปในเรื่อง HyperAutomation and ai

2.การใช้งานกับธุรกิจบริการ (ร้านอาหาร โรงแรม) ยกตัวอย่างพร้อม use case ต่างๆ ทั้งสายกระบวนการทั่วไปเช่น บัญชี HR การตลาด หรือสายโรงแรมเช่น ตัวอย่าง use case ของโรงแรมที่สเปน ใช้ RPA ช่วยในการจัดเตรียมรายงานประจำวันที่ต้องมีการเตรียมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง แน่นอนว่าต้องใช้เวลาเตรียมจำนวนมาก ซึ่งทั้งหมดก็หายไปเมื่อได้ใช้งาน RPA มาเป็นตัวช่วย

3.การใช้งานข้อมูล มุมมองและตัววัดของธุรกิจนี้ (RPA and data analytic for Hospitality)

4.ถาม – ตอบ แจกรางวัล

automat – dimension and measurement from BI project

ยกตัวอย่างธุรกิจโรงแรม ธุรกิจบริการและแชร์เรื่องราวโครงการไอทีต่าง ๆ เช่น IT assessment plan, Data Analytic for Hotel and Restaurant เป็นต้น

ภาพประทับใจคือเราถามเด็กนักศึกษาว่ามีอะไรถามไหม ปรากฏว่าเงียบกันทั้งห้อง แต่เมื่อเราสุ่มชื่อ (พร้อมของรางวัล) เด็กๆกว่า 300 คน สุ่มมาได้สิบคน ถาม-ตอบ สิ่งที่ได้เล่าไปปรากฏว่าตอบได้ทั้งหมด และมีน้อง ๆ หลายคนบอกจะขอลิ้งค์ ขอที่มาของแหล่งข้อมูลเพื่อนำไปค้นคว้าต่ออีกด้วย แค่นี้ก็ปลื้มมากมาย

ภาพการบรรยาย และแชร์เรื่อง Future of Work – DTC

Credit: 

https://www.roboticsandinnovation.co.uk/news/rpa/melia-hotels-international-uses-rpa-to-enhance-efficiency-post-pandemic.html

https://www.futuretaleslab.com/

https://www.weforum.org/agenda/2021/08/future-of-work-technology-pandemic-wellbeing/

From Research Paper – Magic Quadrant for Robotic Process Automation

เอกสารประจำปี บอกเล่าเรื่องผู้เล่นในตลาด RPA นวัตกรรม ฟีเจอร์ที่ต้องมีในปัจจุบัน แนวโน้มในอนาคต ขนาดตลาด และจัดลำดับผู้เล่น (ข้อดี ข้อต้องปรับปรุง)

เอกสารที่หลาย ๆ คนที่สนใจผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ ในตลาดไอทีต้องเคยตามอ่าน และก็เช่นกันในเดือนที่แล้วบริษัท Gartner เองก็ได้ปล่อยเอกสาร (หาโหลดได้ในอินเตอร์เน็ต) นี้ออกมาเพื่อบอกเล่าเรื่องราวต่าง ๆ ในซอฟต์แวร์แคตตาล็อกที่ชื่อ RPA ครับ ซึ่งในบทความจะเล่าแนวโน้มเครื่องมือ RPA รวบรวมข้อดี ข้อที่ต้องปรับปรุงให้ดีไปอีกของแต่ละค่าย ซึ่งผู้เขียนคงไม่ได้บอกว่า software RPA ค่ายไหนดีที่สุด เพราะสินค้าที่เหมาะกับองค์กรต้องเหมาะไปด้วยสามเรื่องครับ (ตามความเห็นแอดมินนะ)

  • สินค้า บริการไอที ที่ซื้อมาแล้วใช้ได้ และคืนต้นทุน (ROI) ได้ในระยะเวลาไม่เกินหนึ่งปี
  • สินค้ามีความยืดหยุ่น ปรับเปลี่ยนได้และเมื่อต้องต่อขยาย scope ออกไปก็ต้องทำได้ดี
  • บริการไม่ต้องใหม่เกินไป แต่ต้องพิสูจน์ว่าใช้ได้จริง และหานักพัฒนาบ้านเรา (คนไทย) มาต่อยอดออกไปได้เพื่อให้มันเข้ากับ process ของเราจริงๆ

มาดูภาพนี้กันเถอะ

credit: Gartner, Magic Quadrant for Robotic Process Automation, by Saikat Ray, Arthur Villa, Melanie Alexander, Keith Guttridge, Andy Wang, Paul Vincent , 25 July, 2022

แกนด้านแนวดิ่ง มองเรื่องการขยายตลาด จำนวนผู้ใช้งาน ประสบการณ์การใช้งาน จำนวนผู้ให้บริการ และแกนแนวนอนมองเรื่องฟีเจอร์ ฟังก์ชั่นที่เป็นนวัตกรรม โมเดลด้านธุรกิจที่ดี การวางกลยุทธของค่ายนั้นๆ เป็นต้น ซึ่งก็จะแบ่งเป็นสี่แกน โดยปกติแอดมินก็จะทยอยติดตามอ่านและพยายามหาซอฟต์แวร์มาทดลองเล่น สอบถามคนที่รู้จักให้ได้มากที่สุด ซึ่งมีทั้งค่ายจากยุโรป อเมริกา ญี่ปุ่น จีน ทั้งค่ายที่เก่าแก่ มาแต่แรก ๆ ไปยังค่ายที่เพิ่งปรับตัวมาจากแคตตาล็อกบริการอื่น ๆ 

ในบทความยังพูดไปถึงเรื่องการเจริญเติบโตของ RPA ในแง่รายได้ (โตไปถึง 31%) ซึ่งโตกว่าค่าเฉลี่ยซอฟต์แวร์ (ปกติ 16%) และแนวโน้มเรื่องการใช้ APIs ควบคู่ไปกับการจับภาพจากหน้าจอ (scraping) เพื่อไปทำ automation process แบบเดิม มองไปถึงเรื่อง Integration API-first อันนี้ถูกผลักดันค่ายค่าย pure RPA เช่น UiPath เป็นต้น

มีการขยายตลาดกันด้วยการซื้อคู่แข่งมาอยู่ในค่าย (เป็นพวกกันเลย) เช่น SalesForce.com ซื้อ Servicetrace หรือค่ายที่มีลูกค้าในไทยใช้อย่าง Kryon RPA ก็ถูก Nintex ซึ่งเป็น BPM รายใหญ่ซื้อไป และยังมีอื่น ๆ อีกครับ

มองข้ามไปในปี 2024 ทุกค่ายในหมวดนี้ต้องไปในแนว APIs integration และค่ายผู้นำไปเน้นไปทำ automation นอกไปจากdesktop PC เช่น web, mobile หรือแม้กระทั่งเรื่อง voice interface กันครับ (ตื่นเต้นจริง ๆ)

บทความหน้า จะมาเล่าผู้นำในตลาดอย่าง UiPath RPA platform ว่าทำไปถึงไปอยู่ในแกน leader ได้ (นำโด่งขนาดนั้น) ติดตามตอนต่อไปครับ

Credit: 

https://www.gartner.com/reviews/market/robotic-process-automation-software

https://www.uipath.com/resources/automation-analyst-reports/gartner-magic-quadrant-robotic-process-automation

Gartner, Magic Quadrant for Robotic Process Automation, by Saikat Ray, Arthur Villa, Melanie Alexander, Keith Guttridge, Andy Wang, Paul Vincent , 25 July, 2022.

Case Studies – Carlsberg Beer เบื้องหลังความสำเร็จ business automation ไปทั่วโลกของเบียร์พรีเมียม

อีกหนึ่งความสำเร็จของการใช้ RPA ไปทั่วโลกของลาเกอร์เบียร์พรีเมี่ยมจากเดนมาร์ก ด้วยการมองให้ครบกระบวนการ ให้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและง่ายกับคนทำงานสร้าง RPA program ด้วยตัวพวกเค้าเอง คือกุญแจสู่ความสำเร็จของ Carlsberg

บริษัทเบียร์ลาเกอร์ยักษ์ใหญ่จากประเทศเดนมาร์ก ปัจจุบันขายดีเป็นอันดับหนึ่งในยุโรปตะวันออก และเหนือ โดยจำหน่ายกว่า 150ประเทศทั่วโลก โดยไม่ได้เริ่มที่การมุ่งเป้าไปที่เทคโนโลยีใดๆเลย แต่มุ่งตอบคำถามทางด้านธุรกิจมากกว่า และนำไปสู่การเพิ่มศักยภาพของคนในองค์กรให้รู้คุณค่า และสามารถ “สร้าง” ระบบอัตโนมัติขึ้นมาได้ โดยการเดินทางเริ่มจากหน่วยงานชื่อ CIA(Carlsberg Intelligent Automation) ฟอร์มทีมและมองหา zero-value activities มองไปที่ระบบรอบๆ ใกล้ๆตัวง่ายที่สามารถนำมาทำ automation business และทีมงานใช้กฎถ้าเราฝึกอบรมใครก็ตามให้ทำงานได้ภายในหนึ่งสัปดาห์ งานต่างๆเหล่านั้นจะถูกนำเอามาเป็นหนึ่งในกระบวนการที่จะพัฒนา และทดแทนแรงงานคนด้วย robots 

ระบบการรับคำสั่งซื้อ เป็นอีกกระบวนการที่ถูกนำมาพัฒนา เนื่องด้วยเป็นระบบที่ทีม CIA ศึกษาและมองว่าคุ้มค่าหากนำมาใช้รับคำสั่งซื้อ ส่งคำสั่งซื้อไปยังระบบ back office สร้าง ticket ในระบบ ServiceNow (CRM) เชื่อมโยงข้อมูลเพื่อนำไปผลิตและสั่งกระบวนการด้านการเงินต่อไป (ERP) โดยในการพัฒนาทีมจะทำการแบ่งานออกเป็นโปรแกรมย่อย และแน่นอนว่าสามารถcustomize เพื่อให้การต่อขยายไปยังภูมิภาคอื่นๆ ที่มีกระบวนการคล้ายคลึงกันใช้งานได้ทันที และพร้อมสำหรับการ customizeเล็กๆน้อยๆได้ จนทุกวันนี้ระบบ Order management automation ถูกใช้ในสี่ภูมิภาค และเป็นต้นแบบของกระบวนการautomation อื่นๆก็มากกว่า 20 กระบวนการ

อีกหนึ่งแนวทางคือการขายไอเดียให้แต่ละ Business Unit จิตวิญญาณเชิง start-up ที่ต้องค้นหาและสร้างระบบอัตโนมัติด้วยตนเอง และพร้อมจะนำเสนอ “ขาย” ไปยังภูมิภาคอื่นๆอีกด้วย ซึ่งจะทำอย่างนั้นได้ต้องมีการให้ความรู้ความเข้าใจ การสร้าง automation ขึ้นเพื่อใช้งานเองโดยมีผู้เชี่ยวชาญสนับสนุนอยู่ มาดูตัวอย่างเช่น CFO ที่เข้าใจและมองเห็นประโยชน์ ความสำคัญ จะสนับสนุนให้เกิดการทำ end to end automation ในกระบวนการสร้างรายงานด้านการเงิน และยังสนับสนุนให้ทีมงานบัญชีการเงินเป็นผู้ช่วยสร้างระบบเองด้วย แนวคิด Citizen Developer Staff เกิดขึ้นก็ถูกผลักดันให้เกิดขึ้นด้วยความคิดที่ว่า “ใครจะไปรู้งานได้ลึกซึ้ง เท่ากับคนที่อยู่หน้างานจริงๆ”

เรื่องน่าจดจำที่เกิดขึ้นจริงสำหรับ automation journey คือเมื่อมีคนสวีเดน สร้างโปรแกรมอัตโนมัติขึ้นมาเพื่อช่วยงานต่างๆ และถูกนำไปใช้ในภูมิภาคอื่นๆ ทุกคนใน Carlsberg จะตื่นเต้นและใช้งานพร้อมให้ความเห็นเพิ่มเติมเข้ามาในเชิงบวกมากมาย เพราะเค้าเห็นว่า CIA ที่ทีมเลือก implement model และ Citizen Developer ช่วยลดงานน่าเบื่อ งานประจำวันของเค้าออกไปจากชีวิตได้จริง 

ถ้างั้นคำถามจริงๆคือมีเครื่องมืออะไรที่มาช่วยให้ทราบว่ากระบวนการมีอะไรบ้าง ข้อมูลกระบวนการต่างๆต้องถูกส่งมาจากผู้ใช้งานจริงช่วยจัดลำดับความสำคัญอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ ซึ่งเครื่องมือที่ Carlsberg ใช้คือ UiPath Automation Hub นั่นเอง…. อีกทั้งมีการปรับปรุงให้เครื่องมือตัวนี้ทำงานไปคู่กับรายละเอียดการประเมินกระบวนการ เชื่อมต่อกับ KPI ของทางองค์กรอีกด้วย มีการทำ benefits templates เพื่อเป็นต้นแบบของการคำนวณความคุ้มค่า เชื่อมโยงกับมาตรวัดขององค์กรทำให้ Automation Hub เป็นแหล่งที่นักพัฒนามักจะแวะเวียนเข้าไปดูว่ามีกระบวนการอะไรที่อยู่ในลิสต์ น่าทำและดึงออกมาพัฒนาต่อยอด พูดคุยแลกเปลี่ยนข้อมูลกันในนี้เลย

UiPath Automation Hub – Dashboard for RPA Pipeline

ในส่วนตัวผู้เขียนเองได้มีโอกาสใช้งาน UiPath Automation Hub และนำเสนอไปสู่ลูกค้าในองค์กรใหญ่ๆ อยู่หลายครั้งก็เห็นว่าเป็นประโยชน์มากๆสำหรับการทำ Scaling ของกระบวนการ automation แบบ bottom-up หลายครั้งที่ทุกคนมองว่ามันเป็นแค่โครงการที่เริ่ม และจบในคราวเดียว จึงไม่ได้มี “จุดนัดพบ” ทำเสร็จก็แยกย้าย ทำให้หลายองค์กรไม่สามารถต่อยอดความสำเร็จได้ ความคุ้มค่าจึงเกิดขึ้นได้น้อย แต่หากได้ลองมาใช้งาน Automation Hub นี้ดูจะเห็นว่ามีประโยชน์อยู่สามอย่างที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี หรือกระบวนการใดๆเลยคือ

  • เชื่อมโยงผู้คน ดึงดูดให้เกิดความสนใจ ภาคภูมิใจ
  • เชื่อมโยงกระบวนการ ให้เห็นเป็นภาพ End to End ได้
  • มีความเป็นวิทยาศาสตร์ มีสูตรคำนวณที่ชัดเจน ไม่มั่วไม่อคติจากผู้ใช้งาน

ในบทความต่อไป ผู้เขียนจะได้มีโอกาสมาเล่าถึงเครื่องมือ Automation Hub ให้ละเอียดชัดเจนอีกครั้งหนึ่ง ขอบคุณครับ

Credit: 

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/carlsberg-leverages-intelligent-automation

Case Studies – Future Generali Insurance รางวัลสู่ความสำเร็จในการ ยกระดับการให้บริการประกันภัยด้วย UiPath RPA Platform

บอกเล่าการ implement ระบบ RPA ขององค์กรระดับโลก ศึกษาอย่างถ่องแท้ ลองทำจริง ปรับปรุงและวัดผลให้เกิดความคุ้มค่า ต่อยอดและมุ่งทำอย่างต่อเนื่อง… ผลลัพธ์คือความสำเร็จในการทำ Digital Transformation ขององค์กรแห่งนี้ด้วย UiPath RPA Platform

วันนี้มาดูองค์กรประกันภัยระดับโลกแห่งนึง ว่าเค้าเริ่ม ปฎิบัติและสุดท้ายสามารถเก็บเกี่ยวประโยชน์จากการทำ Digital Transformation ในโครงการริเริ่มด้วย RPA ได้อย่างไรปัจจุบันเป็นอย่างไรและในอนาคตเค้ามองการต่อยอดอย่างไรกันนะครับ

เป็นการร่วมทุนกันของสองบริษัทที่มีชื่อเสียงจากสองอุสาหกรรมในประเทศอินเดีย Future Generali India Life Insurance Company Limited (FGILI) โดย Future จากธุรกิจ Retail และ Generali จากธุรกิจประกันภัย โดยกลธุรกิจประกันมีระบบที่ทำงานร่วมกันหลากหลายระบบทั้ง core insurance (ระบบหลักหลังบ้าน) ระบบ AS400 สำหรับการคำนวณการออกกรมธรรม์ ระบบการคำนวณค่าเบี้ยและอืน ๆ ตามขั้นตอนการดำเนินธรุกิจ และแน่นอนเมื่อมีการแบ่งแยกทีมงาน แบ่งแยกระบบออกจากกันเป็นส่วนๆ ก่อให้เกิดการทำงานแบบ manual เยอะมาก และแน่นอน RPA ถูกนำมาติดตั้งและใช้งานทดแทนตรงนี้ได้ดีที่สุด พวกเค้ามองว่าบริษัทใหม่แห่งนี้จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีที่มาช่วยลดขั้นตอน กระบวนการทำงานหากต้องการจะสร้างธุรกิจต่อยอดออกไปได้ RPA ถูกกำหนดให้เป็นมือวางอันดับหนึ่งในเครื่องมือลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานเลย

มองย้อนไปในปี 2017 ทีมงานเริ่มศึกษา automation tool ด้วยโปรแกรม Python มาก่อนจะขยับมาใช้ platform ที่ครบเครื่องอย่าง UiPath RPA  และริเริ่มด้วยการใช้ RPA ในการช่วยออกกรมธรรม์ที่มีความซับซ้อนก่อนจะแตกขยายไปเพิ่มจำนวน flow ที่มากขึ้น (ปัจจุบันมีมากกว่า 30 กระบวนการทำงาน) มีหลายๆ กระบวนการที่ลดเวลางานอย่างการออกกรมธรรม์จาก 1 วันที่ต้องรอเป็น 15นาที หรือแม้แต่กระบวนการทำ bank reconcile ที่ประหยัดเวลาไปถึง 83% กันเลย ใน

ขั้นตอนที่ทำก็ไม่ได้ซับซ้อนอะไร หน่วยงานขายนำส่งข้อมูล และเมื่อลูกค้าตัดสินใจซื้อก็นำสู่ระบบ operation คำนวณค่าเบี้ย พิจารณาข้อมูลประกอบ และออกกรมธรรม์ เข้ารหัสไฟล์และส่งเมลติดต่อลูกค้า ทั้งหมดก่อนการมาของ RPA คือ manual ทั้งหมด ซึ่งในกระบวนการออกกรมธรรม์ก็จะมีความซับซ้อนอยู่บ้างใน sub process แต่ RPA ก็สามารถจัดการทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ และเมื่อผ่านการ implement ระบบนี้สำเร็จก้าวต่อไปคือเอาไปใช้ก้บหน่วยงานการเงินการบัญชีใน Bank recollimation process โดยก่อนหน้า RPA จะเป็นคนทำงาน เอกสารจากธนาคาร และ Excel เมื่อศึกษากระบวนการทำงานเรียบร้อย RPA จึงเข้าทำงานทดแทนตามขึ้นตอนดังนี้

1.เข้าเว็บ อัพโหลดข้อมูลจากธนาคาร (หลากหลายธนาคาร)

2.ประมวลผลโดยดึงข้อมูล จับมา matching กัน ในขั้นตอนนี้สามารถทำ matching สมบูรณ์ไป 93% ที่เหลืออาจเป็นการแบ่งจ่ายเป็นงวดซึ่ง robot สามารถบันทึกแยกออกไป และแจ้งพนักงานต่อได้

3.ช่วย post ข้อมูลที่จับคู่สำเร็จเข้าระบบ core systems

4.robot ช่วยจัดเตรียมรายงาน statement และการทำ adjustment ก่อนเข้าสู่กระบวนการ GL

การต่อยอดโดยมองไปที่กระบวนการด้านบัญชี จะมีแนวคิดลดงาน day-to-day และการปรับปรุงให้ถูกต้องและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น เน้นคำนวณโดยลด FTE ให้ได้มากที่สุด สำหรับ roadmap การนำไปใช้ต่อนั้นผู้ iimplement มองว่าระบบข้อมูลขาเข้านั้นยังเป็น “ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง” เป็นจำนวนมากอยากนำเอา และกระบวนการทำธุรกิจจริงๆเริ่มซับซ้อนมากขึ้น จึงจะศึกษาและพัฒนาต่อยอดเพื่อนำ RPA+AI ไปใช้ สรุปคือ กิจกรรมความสำเร็จGทั้งหมดเริ่มจากการทดสอบ ใช้งานจริงในกระบวนที่จำเป็น พัฒนาอย่างต่อเนื่อง วางยุทธศาสตร์ด้านนี้ทั้งระยะสั้น และระยะยาว

ผู้เขียนมองว่าแนวทาง และขั้นตอนปฎิบัติเองก็ไม่ได้แตกต่างอะไรกับองค์กรอื่นๆ แต่ที่ประสบความสำเร็จในการใช้งานคือความมุ่งมั่น ทำจริงอย่างต่อเนื่อง และในธุรกิจประกันเองมี RPA potential มากมาย หลายๆ องค์กรมองโอกาสในโลกการประกันภัยมาก แต่ระบบก็ไม่ได้ถูกยกเลิกหรือเปลี่ยนแปลงจาก legacy system อย่าง AS400 ยังเห็นได้จากบริษัทประกันในบ้านเรา และยิ่งอนาคตเกิดการแข่งขันด้าน InsureTech มากขึ้นเท่าไหร่ RPA ก็น่าจะถูกนำมาใช้งานมากยิ่งขึ้นไปอีกทั้งงานก่อนการขาย (digital marketing, channel, ai chatbot) งานกระบวนการ (policy operation) และงานด้าน data analytic ซึ่งอีกหน่อยเทคพวกนี้จะหลอมรวมกันทั้ง RPA, Chatbot, modern CRM, low-code, ML&AI, data analytic เป็นส่วนหนึ่งของ InsurTech ต่อไป

source:

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/future-generali-india-life-insurance-rpa

เชื่อมคนกับโรบอทให้ทำงานประสานกันด้วย UiPath Action Center

เพิ่มความคุ้มค่าของการลงทุนใน RPA ด้วย เครื่องมือ UiPath Action Center โดยทีมงาน automat consulting

ข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งของระบบ Robotic Process Automation หรือ RPA เมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีประเภทอื่นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานในองค์กรก็คือ RPA สามารถเริ่มได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า องค์กรสามารถนำเครื่องมือ RPA มาใช้ร่วมกับระบบหรือแอพพลิเคชั่นที่มีอยู่ได้โดยไม่ต้องรื้อของเดิมทิ้งอย่างขนานใหญ่ และก็เป็นการนำมาใช้แบบค่อยเป็นค่อยไปตามปริมาณงานที่ตั้งใจจะพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ

แต่อีกปัจจัยหนึ่งที่ส่งผลต่อความคุ้มค่าของการลงทุนใน RPA ด้วยเหมือนกันก็คือ เวลาที่โรบอทใช้ทำงานให้เราหรืออีกนัยหนึ่งคือกระบวนการทำงานของเรามีโรบอทเข้ามาช่วยแบ่งเบาภาระการทำงานของพนักงานเราได้แค่ไหน

ความคุ้มค่าของการลงทุนจะเกิดขั้นช้าถ้า

  1. ระบบงาน RPA ต้องหยุดชะงักเนื่องจากเกิดความผิดพลาดในขั้นตอนการทำงานทำให้ต้องรอพนักงานที่เป็นคนเข้ามาสั่งงานหรือตัดสินใจบางอย่างให้โรบอทเพื่อที่โรบอทจะสามารถทำงานต่อ หรือ
  2. ระบบงาน RPA ที่มีการแตกออกเป็นระบบย่อยๆหลายระบบไม่สามารถรับมือกับการแก้ไขข้อมูลผิดพลาดได้อย่างยืดหยุ่นพอ ทำให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นคนต้องใช้เวลามากในการค้นหาจุดที่เป็นปัญหาหรืออาจต้องย้อนกลับไปทำใหม่ในขั้นตอนเริ่มต้น

กรณีตัวอย่างทั้งสองนี้จะยิ่งเด่นชัดถ้าเรามีกระบวนการทำงานซึ่งมีลักษณะยาว คลอบคลุมงานของหลายแผนกหรือมีปริมาณธุรกรรมที่ต้องจัดการเป็นจำนวนมาก การหยุดชะงักเหล่านี้ถ้าเกิดขึ้นบ่อยและใช้เวลานานกว่าโรบอทจะได้รับคำสั่งจากผู้ใช้งานที่เป็นคนเพื่อทำงานต่อ ย่อมส่งผลต่อเวลาทำงานของโรบอทและความคาดหวังขององค์กรที่อยากให้ระบบ RPA เช้ามาแก้ปัญหาประสิทธิภาพและปัญหาสภาวะการทำงานที่เผชิญอยู่

เพื่อให้เห็นภาพ สมมุติบริษัทค้าปลีกน้ำมันแห่งหนึ่งต้องใช้เจ้าหน้าที่ฝ่ายบัญชี 10 คนทำรายการกระทบยอดบัญชีของยอดชำระผ่านธนาคารกับยอดหนี้ของลูกค้า (Bank Statement Reconciliation)ได้เฉลี่ย 500 รายการใน 1 วัน บริษัทตัดสินใจนำระบบ RPA เข้ามาช่วยในกระบวนการนี้ด้วยความคาดหวังให้โรบอททำงานนี้ได้ 3,000 รายการใน 1 วันซึ่งเป็นปริมาณธุรกรรมสูงสุดที่บริษัทเคยบันทึกไว้ อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณีด้วยกันที่ยอดชำระกับยอดหนี้แตกต่างกันมากจนโรบอทต้องข้ามรายการเหล่านั้น และบันทึกรายการที่ไม่ได้ทำในรายงานสรุป เจ้าหน้าที่ผู้รับผิดชอบต้องใช้เวลานานในการค้นหาและแก้ไขข้อมูล หรือยอมรับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้คือปริมาณรายการที่โรบอททำได้ ต่ำกว่าความคาดหวังที่ 3,000 รายการต่อวันไปค่อนข้างมาก

สถานการณ์ดังกล่าวนี้ ในบางครั้งสามารถแก้ไขได้ด้วยการออกแบบระบบการทำงานเพื่ออำนวยความสะดวกในการให้เจ้าหน้าที่รับทราบและเข้ามาแก้ไขได้ในเวลาอันสั้น แต่ในระยะยาวแล้ว สมควรที่จะมีฟังชั่นเฉพาะที่เจ้าหน้าที่สามารถทำงานร่วมกับโรบอทได้อย่างราบรื่น ครอบคลุมทุกเงื่อนไขที่โรบอทไม่ต้องหยุดชะงักรอระหว่างการทำรายการหรือมีการแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ได้ทันทีเพื่อแก้ไขข้อมูลในจุดที่เป็นปัญหา

ก่อนหน้านี้ทาง Automat เราออกบทความหนึ่งชื่อ เมื่อคนและหุ่นยนต์ประสาน ทำงานร่วมกัน (Human-Bot Collaboration) ซึ่งกล่าวถึงรูปแบบลักษณะต่างๆของการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับโรบอท แต่ในบทความนี้เรามาเจาะดูเฉพาะสถานการณ์ที่โรบอทต้องหยุดเพื่อรับคำสั่งหรือรับ action บางอย่างจากผู้ใช้งาน ซึ่งโดยทั่วไปจะมีอยู่ 3 แบบคือ

  1. การอนุมัติ (Approval Scenario) เป็นสถานการณ์ที่โรบอทถูกโปรแกรมให้หยุดการทำงานเพื่อรอคำสั่งอนุมัติจากผู้ใช้งาน โดยอาจเป็นการอนุมัติลดราคาขายสินค้าของทีมขาย การรับของเข้าคลังสินค้า การยอมรับความต่างของค่าที่ใช้เปรียบเทียบ เป็นต้น ระบบงานลักษณะนี้มักมีการกำหนดค่าการยอมรับ (Threshold) เพื่อที่โรบอทสามารถทำงานด้วยตัวเองได้จนกว่าค่าที่เป็นเงื่อนไขจะมากกว่าหรือน้อยกว่าค่าการยอมรับที่ตั้งไว้ คนจะต้องเข้ามาอนุมัติงานดังกล่าว
  2. การตรวจสอบ (Verification Scenario)  เป็นสถานการณ์ที่การทำงานของโรบอทต้องหยุดรอการตรวจสอบของผู้ใช้งานว่ากระบวนการทำงานดัวกล่าวเป็นไปตามที่กำหนดไว้หรือไม่ เช่นการพิจารณากระบวนการขอสินเชื่อของลูกค้าที่ต้องมีการตรวจสอบความครบถ้วนของเอกสาร การเปิดใช้งานบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์ (Account Activation) ที่ลูกค้าต้องผ่านขั้นตอน KYC ก่อน เป็นต้น 
  3. การยืนยันความถูกต้อง (Validation Scenario) เช่นกรณีการใช้โรบอท extract ข้อมูลจากเอกสารผ่านเครื่องมือ OCR แล้วต้องมีคนเข้ามาช่วยยืนยันความถูกต้องของข้อมูลที่ได้ในกรณีที่โรบอทไม่มั่นใจว่าตัวเองอ่านถูกหรือไม่
UiPath Action Center

นอกจากสถานการณ์ทั้งสามลักษณะนี้แล้ว การแก้ไขธุรกรรมที่เกิดไปแล้วก็เป็นเหตุการณ์ที่สามารถเกิดขึ้นได้ และถ้ามีการแก้ไขอย่างทันท่วงที ไม่เสียเวลารอการตัดสินจากผู้ที่เกี่ยวข้อง ย่อมส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานนั้นๆ

ผู้ผลิตซอฟท์แวร์ RPA อย่าง UiPath Inc. ก็มีการพัฒนาฟังชั่นการทำงานของแพลตฟอร์มตนเองขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับเรื่องนี้ เรียกว่า UiPath Action Center โดยกำหนดให้คนส่ง action ที่โรบอทต้องการเพื่อให้โรบอททำงานต่อ เช่น การอนุมัติหรือปฎิเสธ การยืนยันเงื่อนไขที่โรบอทเจอว่าถูกหรือผิด เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีการ assign ผู้รับผิดชอบลำดับถัดไปเพิ่อไม่ให้เกิดปัญหาขาดคนอนุมัติหรือตัดสินใจ

ตัวอย่างในภาพเป็นการทำงานของโรบอทที่หยุดรอผลการอนุมัติเสนอราคาจากผู้ใช้งานตามเงื่อนไขที่เราได้ออกแบบไว้ Action Center จะรวบรวมงานต่างๆที่หยุดรอผลการอนุมัติหรือการตรวจสอบไว้ในสถานะ Pending เพื่อที่ผู้รับผิดชอบสามารถเข้ามาอนุมัติหรือแก้ไขงานให้ถูกต้อง จากนั้นโรบอทก็จะทำงานของตัวเองต่อไปได้

ด้วยฟังชั่นการทำงานของ Action Center เราสามารถนำกระบวนการทำงานอีกมากมายที่ครั้งหนึ่งอาจพิจารณาแล้วไม่เหมาะสมสำหรับการทำออโตเมชั่น เนื่องจากมีความจำเป็นต้องหยุดรอคำสั่งจากเจ้าหน้าที่ที่เป็นคน กลับมาพิจารณาใหม่ในการพัฒนาเป็นระบบ RPA 

นอกจากนี้ ท่านที่ได้พัฒนางาน RPA สำหรับองค์กรของท่านไปบ้างแล้วในระยะเวลา 2-3 ปีมานี้ สามารถกลับไปพิจารณากระบวนการทำงานเหล่านั้นอีกทีว่ามีขั้นตอนไหนที่ยังคงมีลักษณะที่เป็นรอยต่อของขั้นตอนการทำงานหรือการสื่อสารกันระหว่างผู้ใช้งานที่ทำให้เกิดการรอ action จากผู้ตัดสินใจ แล้วดูว่าการทบทวนการออกแบบของกระบวนการทำงานนี้อีกครั้งหรือการนำเครื่องมืออย่าง Action Center เข้ามาใช้จะสามารถลดเวลาที่เสียไปเหล่านี้ได้หรือไม่และได้แค่ไหน

เพราะการลดเวลาที่โรบอทไม่ได้ทำงานย่อมหมายถึงประโยชน์ที่เราจะได้รับจากการลงทุนใน RPA ที่เต็มเม็ดเต็มหน่วยมากยิ่งขึ้นนั่นเอง!

ท้ายบทความมีคลิปประกอบเพื่อความเข้าใจเพิ่มขึ้นของ UiPath Action Center ครับ

Clip:

จัดการ process ง่ายๆ และให้คนเข้ามาช่วยตรวจงานด้วย Action Center – Youtube Channel “automat”

Case Studies – DHL ปรับทีมงาน เปลี่ยนกระบวนการ เพื่อเพิ่มศักยภาพ สินค้าถึงมือลูกค้าได้รวดเร็วด้วย RPA

Series ในตอนของ use case ที่น่าสนใจการนำเอา RPA ไปประยุกต์ใช้ในการจัดการธุรกิจ logistics ตอนที่ 3 โดยแชร์ถึงแนวคิดก่อนการปรับใช้เทคโนโลยี RPA ไปถึงการทำ quick-win ด้วย pilot process ที่ประสบความสำเร็จ ไปจนถึงอนาคตที่จะเลือกเอา Ai + OCR มาใช้ต่อไป มาติดตามกันครับ

แวดวงธุรกิจบริการโลจิสติกส์ ไม่มีใครไม่รู้จักพี่ใหญ่อย่าง DHL บริการขนส่งสินค้ารวดเร็วในทุกช่องทาง โดยเคสที่จะนำมาแชร์ในวันนี้คือ DHL Global Forwarding, Freight หรือ DGFF อยากจะเพิ่มศักยภาพกระบวนการขนส่งสินค้าให้บริการให้ดีขึ้นไปโดยเริ่มจากการจัดตั้งทีมภายใน ปรับทีมให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง และพร้อมรับการต่อขยายเพื่อให้ใช้บริการนี้ไปในทุกภูมิภาคได้

โดยพื้นฐาน DGFF ให้บริการทั้งส่งด่วนทุกช่องทางทั้งพื้นดิน ทางทะเล ทางเครื่องบินโดยมีพนักงานให้บริการทั้งสิ้น 4,500 คน เมื่อผู้บริหารและทีมงานเลือกทั้งที่ปรึกษาและเครื่องมือ RPA ที่เหมาะสมคือ UiPath ก็เริ่มต้นทำ Pilot (Quick-win process) เรียกว่า “Post Flight” โครงการขึ้นมาโดยเริ่มจากการปรับกระบวนการภายในโดยเอาโปรแกรมอัตโนมัติมาเชื่อมข้อมูลจาก division operations systems มารวมกับข้อมูล flight data (จากสายการบิน) ทำรายงานเชิงลึก เพื่อตรวจสอบดูว่าไฟลท์บิน และการขนส่งถูกต้องตรงเวลาตามแผนงานหรือไม่ (delay) ถ้าไม่เป็นเพราะเหตุใด ทำให้เห็นข้อมูลเชิงลึกและนำไปปรับปรุงบริการในอนาคตได้ ในกระบวนการนี้ปกติถ้าเป็นพนักงานทำต้องใช้ถึง 30 คนแต่เมื่อใช้ RPA ลดเวลาให้พนักงานไปถึง 50% แล้วปรับพนักงานที่เหลือไปช่วยในกิจกรรมด้านอื่น ๆ เพื่อให้การขนส่งไปถึงมือลูกค้าได้เร็วกรณีไฟลท์บินดีเลย์เป็นต้น กระบวนการนี้เริ่มต้น พัฒนาและใช้งานจริงสำเร็จใน 1 เดือน ประหยัดแรงงานคนไปได้ 50% (300 FTE) เซฟเวลาที่ได้ให้คนไปทำงานสร้างสรรค์ด้านอื่น  

ที่ DHL เมื่อกระบวนการแรกได้ผลลัพธ์ออกมาดี จึงได้ปรับทีมงานเรียกว่า CoE หรือ Center of Excellence แต่ที่นี่จะเรียกเป็นชื่อภายในเองว่า VDC หรือ Virtual Delivery Center ซึ่งประกอบไปด้วยคนประมาณ 30 คนโดยทีมนี้มีหน้าที่คัดสรรกระบวนการ ออกแบบกระบวนการทำงานเชื่อมกันระหว่างพนักงานและโปรแกรมหุ่นยนต์ (UiPath Robots) และในปัจจุบันขยายผลของกระบวนใหม่ทั่วโลก (ยุโรป จีน อเมริกาใต้) ซึ่งความท้าทายในแต่ละภูมิภาคที่มีกระบวนการแตกต่างออกไป เอกสารในแต่ละท้องถิ่นที่ใช้ไม่เหมือนกัน แต่ก็จัดการได้ด้วยการออกแบบที่ดี และเครื่องมือ RPA ที่ยืดหยุ่น

ปัจจุบัน DHL ใช้งานและพัฒนาโปรแกรมหุ่นยนต์อัตโนมัติมากกว่า 80 โรบอท และในขั้นตอนต่อจากนี้ไปทีมมองไปที่การนำเอา ai (ปัญญาประดิษฐ์) และ OCR technology มาเชื่อมโยงกับกระบวนการอัตโนมัติ RPA เพื่อทำความเข้าใจ แยกเยอะประเภทเอกสาร และสุดท้ายคือการมองไปทั้งกระบวนการ (End to End process) 

ทั้งนี้ผู้เขียนจะขอนำเสนอการจัดการเอกสารในแวดวง logistic พวกใบขน  manifest D/O และเอกสารต่าง ๆ ในโอกาสถัดไปครับ 

source:

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/dhl-global-forwarding-freight

เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานของระบบ Legacy ด้วย RPA

ที่ทีมงาน Automat เราได้ทำงานร่วมกับลูกค้าหลายราย ที่ยังมีการใช้ระบบงานที่ได้รับการพัฒนามาแล้วหลายปี เรียกว่าระบบ Legacy อยู่ เช่นระบบงานบัญชีหรือระบบ HR ที่พัฒนาบนฐานข้อมูลชนิดเก่ามากระบบ Core Leasing หรือ Core Insurance ที่ยังทำงานอยู่บนเครื่อง AS400 เป็นต้น องค์กรยังคงใช้งานระบบเหล่านี้อยู่ เนื่องจากความเสถียรของระบบ การประยุกต์ใช้ RPA, Lowcode จะเพิ่มความสามารถอย่างไม่มีขีดจำกัด รวดเร็วและไม่ต้องลงทุนมากนัก

การปรับเปลี่ยนแอพพลิเคชั่นหรือการจัดหาแอพพลิเคชั่นใหม่เข้ามาใช้งานในองค์กร นับเป็นเรื่องสำคัญที่ผู้บริหารและผู้ที่เกี่ยวข้องต้องมีการตัดสินใจอย่างรอบคอบ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแผนกต่างๆในองค์กร การสร้างความสามารถในการแข่งขัน และการปรับตัวเข้ากับสภาพการทำงานและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็วขึ้นเรื่อยๆ

แต่เนื่องจาก “เวลา” และ “งบประมาณ” ยังคงเป็นปัจจัยที่สำคัญของการพิจารณาแนวทางการทำงานของโครงการไอทีอยู่เสมอ เราจึงได้เห็นเทคโนโลยีอย่างการทำ automation เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานบนระบบงานที่มีอยู่แล้วให้รวดเร็วขึ้น มีข้อผิดพลาดน้อยลง หรือเห็นเทคโนโลยีในด้าน application integration ที่ทำให้ระบบงานต่างๆที่มีอยู่สามารถเชื่อมต่อกัน เพิ่มความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งาน ซึ่งเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานของระบบที่มีอยู่ ก่อนจะถึงเวลาที่ต้องลงทุนจริงๆเพื่อเปลี่ยนเป็นระบบใหม่

จากประสบการณ์ที่ทีมงาน Automat เราได้ทำงานร่วมกับลูกค้าหลายรายที่ยังมีการใช้ระบบงานที่ได้รับการพัฒนามาแล้วหลายปีหรือที่เรียกว่าระบบ Legacy อยู่ เช่นระบบงานบัญชีหรือระบบ HR ที่พัฒนาบนฐานข้อมูลชนิดเก่ามากระบบ Core Leasing หรือ Core Insurance ที่ยังทำงานอยู่บนเครื่อง AS400 เป็นต้น องค์กรยังคงใช้งานระบบเหล่านี้อยู่เนื่องจากความเสถียรของระบบเองที่ได้รับการพิสูจน์แล้วอย่างยาวนาน และการที่ต้องลงทุนสูงทั้งในแง่ตัวระบบเองและการเปลี่ยนขั้นตอนการทำงานถ้าคิดจะนำระบบใหม่เข้ามาใช้งานแทน แต่ปัญหาหรือความท้าทายของการใช้แอพพลิเคชั่นอายุยืนที่องค์กรเหล่านี้ต้องเจอก็คือ

  1. ขาดการเชื่อมต่อกับระบบอื่น – ในกรณีที่ผู้ใช้งานมีความต้องการเพิ่มขึ้นจากสภาพการทำงานในปัจจุบัน เช่นอยากเพิ่มการติดต่อกับลูกค้าผ่านช่องทางโซเชียลมีเดีย หรือต้องการแลกเปลี่ยนข้อมูลกับแอพพลิเคชั่นที่อยู่บนระบบคลาวด์ จะทำได้ลำบากเนื่องจากเป็นระบบที่ถูกพัฒนาขึ้นเมื่อนานมาแล้ว โปรแกรม API ต่างๆยังไม่มีให้ใช้หรือขาดบุคคลากรที่พัฒนาได้
  2. ไม่สามารถรองรับรูปแบบการเข้าใช้งานที่เปลี่ยนไป – ระบบแอพพลิเคชั่นสมัยใหม่รองรับการทำงานนอกสถานที่หรือการทำงานจากที่บ้าน อีกทั้งยังสามารถใช้งานผ่าน device ได้หลายแบบ สอดคล้องกับวิถีชีวิตของผู้คน แต่ระบบ Legacy ไม่สามารถทำได้แบบนี้ 
  3. ไม่สามารถเพิ่มเติมฟังชั่นการทำงานได้ – ระบบ Legacy ที่เก่ามากๆจะไม่มีการอัพเกรดเวอร์ชั่นใหม่ๆแล้ว ทางเดียวที่จะเพิ่มฟังชั่นการทำงานได้ก็คือการเปลี่ยนไปใช้ซอฟท์แวร์ตัวใหม่เลยหรือถ้าไม่เก่ามาก ยังพอหาทีมงานที่สามารถพัฒนาต่อยอดได้ ทางผู้บริหารก็จะเกิดความลังเลว่าเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าหรือไม่ กลัวว่าเสียเงินลงทุนพัฒนาไปแล้วจะใช้ไปอีกไม่นาน ทำให้ผู้ใช้งานต้องอยู่กับระบบเดิมต่อไป

อย่างไรก็ตาม จากเคสที่เราพบ เครื่องมีอที่ใช้พัฒนาระบบงานอัตโนมัติอย่าง RPA (Robotic Process Automation) สามารถใช้กับระบบงาน Legacy ได้ค่อนข้างดี เนื่องจากความแม่นยำของการจับปุ่ม ตาราง และข้อความต่างๆผ่านหน้าจอแอพพลิเคชั่นตามแบบที่มนุษย์ทำงาน และเมื่อศึกษาเปรียบเทียบเทคโนโลยีหรือแนวทางต่างๆในการเชื่อมต่อระบบแอพพลิเคชั่น การใช้ RPA ก็นับเป็นทางเลือกที่น่าสนใจดังข้อมูลในตารางด้านล่าง

จากตารางดังกล่าว ถึงแม้การใช้ RPA จะมีความเหมาะสมหรือคะแนนในเรื่องการขยายระบบ (Scalability) ด้อยกว่าการทำ Integrated application หรือการใช้ API แต่ RPA ก็เป็นโซลุชั่นที่เหมาะสมมากกว่า ถ้ามองจากเรื่อง เวลาที่ทำได้เร็วกว่า ต้นทุนที่ต่ำกว่า และความหลากหลายของฟังชั่นการใช้งาน (Versatility) ที่มากกว่า

นอกจากนี้แล้ว ผู้ผลิตซอฟท์แวร์ RPA บางเจ้ายังมีการเพิ่มส่วนที่เรียกว่า Low-Code Application เข้ามาใน RPA Platform ของตนเอง ทำให้การสร้างฟอร์มหรือ Dashboard สำหรับนำข้อมูลเข้าหรือออกจากระบบแอพพลิเคชั่นทำได้อย่างรวดเร็ว เป็นการนำประโยชน์ของการสร้าง app ที่รวดเร็วของซอฟ์ทแวร์ Low-Code มาใช้งานร่วมกับ RPA ที่มีจุดเด่นของการทำงานกับแอพพลิเคชั่นที่การเชื่อมต่อผ่านการเขียนโปรแกรมหรือ API เป็นไปได้ยาก

ถ้าเราเป็นฝ่ายเทคโนโลยีขององค์กรที่มีหน้าที่แสวงหาระบบหรือเครื่องมือ เพื่อช่วยเหลือให้ผู้ใช้งานในแผนกต่างๆขององค์กรสามารถทำงานได้สะดวก มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น การเพิ่มช่องทางให้ผู้ใช้งานให้ทำงานกับระบบหลังบ้าน ไม่ว่าจะเป็นระบบที่ทันสมัยอยู่แล้วหรือระบบ Legacy ที่กล่าวถึงในบทความนี้ ย่อมก็ให้เกิดประโยชน์ต่อองค์กรในภาพรวม

ตัวอย่างในคลิป YouTube ตอนท้ายของบทความนี้ เป็นการจำลองรูปแบบการทำงานที่ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องทำงานผ่านหน้าจอของระบบ Legacy แต่เป็นสั่งงานผ่านเว็บที่พัฒนาขึ้นด้วยเครื่องมือ Low-Code ไปที่โรบอท และให้โรบอทป้อนข้อมูลเข้าหรือแสดงผลที่ได้จากระบบ Legacy กลับมาที่ผู้ใช้งานที่ทำงานผ่านหน้าเว็บหรือผ่าน Smart Phone นับเป็นการเพิ่มช่องทางให้ผู้ใช้งานทำงานของตนเองบนระบบ Legacy ได้สะดวกมากยิ่งขึ้น

UiPath low-code app to solve Legacy  systems process flow

ยังคงมีการประยุกต์แนวคิดในลักษณะการใช้ low code ในรูปแบบอื่น ๆเพื่อรองรับการทำ business workflow หรือการใช้ RPA ในการทำกระบวนการที่มีความซับซ้อนและขั้นตอนยาวๆ มากๆ มีคนเกี่ยวข้องด้วยหลายแผนกหรือหลายๆคน ผู้เขียนจะขอนำมาเสนอในบทความต่อไปครับ

RPA for Human Resource #2

กระบวนการอัตโนมัติสำหรับงานบุคคล

บทความวันนี้จะลงรายละเอียดในเรื่อง RPA for HR ซึ่งจะเน้นไปในการยกตัวอย่าง use case ในกระบวนการ HR “From hire until retired” ตั้งแต่วางแผนกำหนดกำลังคน ไปยังประกาศหา (รับสมัคร) สัมภาษณ์ บรรจุ ฝึกอบรม จ่ายเงินเดือน การทำรายงาน คำนวณเวลาเข้าออกงาน ประเมินผลงาน และอื่นๆ ตลอดกระบวนการทั้ง HRM, HRD

โดยตัวอย่างภาพด้านล่างเป็นภาพกระบวนการต่างๆที่เราสามารถประยุกต์ใช้งาน robot มาช่วย HR ในภาระงานเช่นคำนวณเงินเดือน (robot ตั้งสูตร ดึงข้อมูลเวลาเข้าออกงานอัตโนมัติจากระบบเป็นต้น) ภาระงานทำรายงานต่างๆ (ใช้ robot ดึงข้อมูลตามเวลาที่ตั้งไว้ เอามาทำสูตรใน excel และทำกราฟนำเสนอเป็นสไลด์ใน powerpoint แบบคนไม่ต้องยุ่งเกี่ยวได้เลย) ทั้งนี้ยังมีตัวอย่างอีกหลากหลายมากที่นำมาใช้ได้

อีกหนึ่งตัวอย่างที่แอดมินเคยทำคือใช้ robot มาช่วยในการอ่านข้อมูลผู้สมัครงาน (resume) โดยวิธีนี้แอดมินใช้ robot เปิดระบบหลังบ้านของ jobsDB หรือ jobsThai แล้วเข้าระบบหลังบ้าน ใส่ filter เพื่อค้นเอาเฉพาะตำแหน่งที่เราต้องการ จากนั้นโหลดไฟล์resume ที่ไม่มีโครงสร้างออกมาอ่าน หรือในอีกทางหนึ่งหากเป็นระบบหลังบ้านที่จะทำการส่ง email มาให้ HR เมื่อมีผู้สมัครส่งข้อมูลเข้ามาก็ตั้งค่าให้ robot ทำการเช็คเมล และอ่านเอกสารแนบ (attachment files) ได้ทันที คลิปวิดีโอด้านล่างเป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่ใช้ robot ทำงานอ่าน resume

ใช้ RPA + ai ช่วยในการรับสมัครงาน

RPA + ai for HR

ใช้ RPA+ ai ช่วยในการผูกใจพนักงานรุ่นใหม่ที่บริษัทมีหุ่นยนต์เป็นตัวอย่างในการทำงาน

ภาวะการปัจจุบันส่งผลมากต่อการลาออกของพนักงานจำนวนมาก กระทบต่อสภาพกำลังใจ ภาระงานที่ต้องต่อไปสู่ทีมงานชัดเจน รายงานวิจัยบอกชัดเลยว่า 71% มองว่าการที่องค์กรมี RPA ช่วยงานพนักงานจะสามารถทำให้เค้าโฟกัสอยู่ที่งานที่มีคุณค่า ส่งผลให้ทีมงานสร้างผลงานได้มากขึ้น (หรือไม่น้อยกว่าเดิม) และในอีกมุมคือเป็นจุดที่ช่วยดึงดูดทีมงานรุ่นใหม่ๆ ที่เข้าใจและพร้อมปรับตัวไปกับโลกเทคโนโลยีอย่าง ai มาร่วมงานได้อีกด้วย และเมื่อ HR ทำหน้าที่ในการสนับสนุนช่วยหาระบบ RPA ที่ดีมาใช้ในองค์กร จากผลงานวิจัยบอกว่าพนักงานเมื่อมีหุ่นยนต์มาช่วยเค้าจะจัดสรรเวลาได้ดีมากยิ่งขึ้นไปอีกจาก จากผลวิจัยบ่งบอกว่างานหลักยังเป็นเรื่องเดิมๆ วนๆมาให้ทำซ้ำๆ เช่น งานการอ่านและตอบอีเมล 42% งานประชุม 35% และงานคีย์ข้อมูลเข้าระบบซ้ำๆถึง 34% ทั้งนี้หากได้มีการประยุกต์ใช้ robot มาช่วยพนักงานเชื่อว่าเค้าจะจัดสรรเวลาสำหรับงานสร้างสรรค์ใหม่ๆได้ดีขึ้น

  • 22% เพื่อสื่อสารกับลูกค้าหรือทีมงาน
  • 17% เพื่อคิดหาโอกาสใหม่ๆ
  • 16% สำหรับการวางแผนงานเชิงกลยุทธ์ 

โดย 91% เชื่อมั่นว่าเมื่อองค์กรได้ใช้ automation อย่างเต็มที่งานของตนเองจะพัฒนาขึ้นได้ แต่ฝ่าย HR ที่ทำหน้าที่หลักเรื่องการพัฒนาทรัพยากรต้องเชื่อมั่นและเชิญชวนให้พนักงานเข้ารับการฝึกอบรมตามโปรแกรมที่เหมาะสม

อีกหลากหลายตัวอย่างที่จะนำเสนอเช่น

  • งานเอกสารที่ต้องรับส่งสำหรับพนักงานใหม่ (ที่ผ่านการสัมภาษณ์)
  • งานการคีย์ข้อมูลเข้าระบบสำหรับ new-hire onboarding ที่ต้องส่งต่อเพื่อร่วมงานกับทีมงานไอทีในการสร้าง “ตัวตน” ของพนักงานสำหรับระบบต่างๆขององค์กร สิทธิต่างๆ รหัสผ่านและอื่นๆ
  • งาน expense management งานเบิกจ่ายที่ยังต้องรวบรวมใบเสร็จ บิลจอดรถ ค่าอาหารและการเดินทางและนำเข้าสู่ระบบด้วยการคีย์งาน การอนุมัติ
  • งานประเภท attendance tracking หรืองานที่ต้องนำข้อมูลจาก time sheet ต่างๆ ทั้งมีระบบและเป็น excel เข้าสู่ระบบการคำนวนรายได้พนักงาน
  • งานการจ่ายเงินเดือน โดยเป็นการนำเอาหุ่นยนต์ไปช่วยดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาวางตามตำแหน่งและจัดสูตรคำนวนเพื่อป้องการความผิดพลาดของมนุษย์เป็นต้น

ยังคงมีเรื่องราวของการประยุกต์ใช้งาน RPA กับงาน HR อีกอย่างมากมาย ซึ่งผู้เขียนจะนำมาเล่าในบทความต่อๆไปอีกครับ 

Source:

https://www.uipath.com/blog/digital-transformation/hybrid-work-model-needs-new-tech-stack

https://www.uipath.com/newsroom/new-uipath-study-reveals-half-of-office-workers-seeking-resignation?utm_source=marketo&utm_medium=blog_weekly_email&utm_content=06may2022

เพิ่มพลังโรบอทด้วยเอไอ #1 AI in Manufacturing

ผู้เขียนเพิ่งได้มีโอกาสเข้ารับฟัง webinar session ที่จัดโดย UiPath ในงาน AI Summit 2022 ซึ่งจัดขึ้นทุกปีโดยปีนี้เป็นแบบ online มี session น่าสนใจมากมายซึ่งหนึ่งในนั้นเป็น break out session by industry แยกเฉพาะธุรกิจกันไปเลยว่าแต่ละภาคนั้นใช้ AI มาผลักดันให้ RPA ทำงานได้ดีมากขึ้นแค่ไหน use case ดี ๆ และแน่นอนบทเรียน ประสบการณ์ก่อน หลังการใช้ AI ได้ถูกแบ่งปันผ่านมาด้วย วันนี้เลยขอเอามาสรุปสั้น ๆ เพื่อเป็นประโยชน์กับผู้อ่านในภาคอุตสาหกรรมนั้น ๆ ครับ

โดยมีการแบ่งเนื้อหาเป็นสองเรื่องหลัก ๆ คือ แนวโน้มการใช้งาน ai + rpa ในภาคอุตสาหกรรม และการแบ่งปัน use case บทเรียนจากองค์กรที่ทำจริง ๆ และเนื้อหาที่ผ่านไปให้คิด ทำพัฒนากันต่อ … ในตอนแรกจะบอกไปถึงสาเหตุเริ่มต้นว่าทำไมโรงงานอุตสาหกรรมถึงต้องมาทำ automation โดยหลาย ๆ ที่เริ่มจากอยากช่วยพนักงานให้ทำงานเท่าเดิม แต่ได้งานเพิ่มขึ้น การเชื่อมต่อไปยังการเข้าถึงลูกค้าในช่องทางต่าง ๆ รวมไปถึงกระบวนการภายในและภายนอกในกระบวนการ SCM และสุดท้ายคือต่อยอดไปเรื่อง R&D ของทั้งสินค้าและบริการทั้ง ecosystems โดยตัวแนวโน้มจะเอ่ยไปถึงการใช้งานข้อมูลจำนวนมหาศาลถึง 1.812 petabytes (จะบอกว่าภาคโรงงานนี้ใช้ดิจิตอลเยอะมาก ๆ) มีมากกว่า 27% ที่ประยุกต์ใช้ ai จนสร้างมูลค่าเพิ่มได้แล้ว การนำเอา ai ไปใช่การพยากรณ์ที่จะแม่นยำมากขึ้น และสุดท้ายจะส่งผลให้ประสิทธิภาพของการผลิตโดยรวมดีขึ้นถึง 45%-60% นั่นเอง

มีเคสที่มาแชร์จำนวน 3 เคสจากยุโรป (REHAU, BSH และ Drager) ทั้งสามเป็นบริษัทในอุตสาหกรรมเฟอร์นิเจอร์ โพลิเมอร์ และสุดท้ายคือบริษัทผลิตอุปกรณ์ช่วยหายใจ ป้องกัน ตรวจจับ และวิเคราะห์ก๊าซจากเยอรมัน โดยทั้งสามองค์กรมีพนักงาน 15,000-60,000 คนขึ้นไป ทำการผลิต OEM การตลาดไปทั่วยุโรป และเอเชีย

REHAU (https://www.rehau.com/group-en/about-us)

  • นำเอา ai มาช่วยในการ automate ระบบ sales order จากข้อมูลที่ไหลผ่านมาทาง email, fax และแน่นอนไม่มีรูปแบบที่แน่ชัด
  • เหตุผลที่นำมาพัฒนาใช้งานเนื่องด้วยปริมาณการสั่งซื้อเข้ามามาก รับงานไม่ทัน และในขณะที่ไม่ต้องการว่าจ้างทีม sales admin มาเพิ่มเป็นต้นทุนที่สูง
  • โดย 25% เป็นคำสั่งซื้อที่มีความซับซ้อนจากแผนกโครงการ และ 6% เป็นจากการขายเฟอร์นิเจอร์
  • ความท้าทายในโครงการนี้คือการขาดความรู้ ทักษะสำหรับคนภายในทีม จึงไปติดต่อที่ปรึกษาที่เชี๋ยวชาญมาไกด์ การใช้งาน UiPath Document Understanding ในรูปแบบที่ไม่ใช่ Pre-Built ต้อง Train Model ใหม่ รวมไปถึงจำนวนเอกสารที่ให้ ML training ก็ต้องมีปริมาณในระดับหนึ่ง
  • ในอนาคตมองเรื่องการขยายการใช้งาน ai ในการอ่านเอกสารเพิ่มเติมนอกจาก order เป็น Shipment Tracking Status, Freight Invoice audit, HR process รวมไปถึงการประยุกต์ใช้ ai chatbot อีกด้วย

B/S/H (https://www.bsh-group.com)

  • บริษัทร่วมทุนยักษ์ใหญ่ในยุโรป ที่ผลิตเครื่องใช้ในบ้าน Bosch, GmbH และ Siemens AG
  • เริ่มศึกษา พัฒนาทีมพัฒนาคนในด้าน data science ปี 2017 จนในปี 2021 มี data science use case มากกว่า 20 เคส มีCitizen Data Scientists มากกว่า 400 คน 
  • เมื่อทีมพร้อม และได้มาพบกับ RPA technology จาก UiPath ทำให้เกิด POC ที่ประสบผลสำเร็จเหมือนเจอกันถูกตัว
  • ปัจจุบันใช้งาน RPA มาช่วยในกระบวนการมากกว่า 100 process เลยทีเดียว
  • เริ่มเอา ai มาใช้ควบคู่เพื่อยกระดับการใช้ RPA มีการนำเอา ai ในรูปแบบText Classification for Quality Management Production (text mining) ai ช่วยอ่านเอกสารข้อมูลแนะนำ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ แยกหมวดหมู่และส่งต่อให้คนที่เกี่ยวข้อง, ai ด้าน internal chatbot ในองค์กร
  • เริ่มใช้ UiPath Document Understanding มาใช้แยกแยะ อ่าน และนำเข้าข้อมูลอีกด้วย
Text Classification

Dräger (https://www.draeger.com/th_th/Home)

  • ตั้งทีมในรูปแบบเล็ก ๆ แต่มี core team (HQ and Int) กำหนดนโยบาย และคอยช่วยตรวจสอบ (monitoring )กระบวนการที่ทำโดย RPA Dev จากบริษัทในประเทศนั้น ๆ มี (RPA Developer and Process Owner) คอยพัฒนาทดสอบ และใช้งาน
  • เริ่มจาก 14 RPA process ในปี 2018 จนมาถึง 82 RPA process ในปัจจุบัน
  • มองเป็น step จาก 4 step model for intelligent process automation
    • Robotic process automation (ทำได้แล้ว)
    • Cognitive automation (กำลังพัฒนา)
    • Digital Assistants (วางแผน)
    • Autonomous Agents (วางแผน)
  • ริเริ่มการใช้ DU (Document Understanding) โดยเป็น intercompany invoice ก่อน
  • ใช้ DU ดึงเอา contract no. แล้วสร้าง RegEx Extractor ดึงข้อมูลมาใช้งาน
  • ใช้ DU ดึงข้อมูลเอกสารมาทำ Order Entry ในระบบ Microsoft NAV
UiPath Document Understanding – ai

ทั้งนี้ผู้เขียนมีความเห็นว่ายิ่งมีการพัฒนาองค์ความรู้ทางด้าน ai มาผนวกเข้ากับความรู้ด้านการพัฒนากระบวนการ RPA ได้มากขึ้น จะทำให้เราใช้เทคโนโลยีเพื่อออกแบบกระบวนการ (ใหม่) ที่จะสั้น กระชับรวดเร็ว ตรวจสอบได้และไม่ต้องใช้แรงงานมนุษย์มากขึ้น สรุปคือ ai + rpa จะเป็นเทคโนโลยีที่จะก้าวหน้าขึ้นไปอีกดังนั้นผู้อ่านก็ควรติดตาม และพัฒนาทักษะตามไปด้วยกันครับ

แหล่งที่มา

https://gateway.on24.com/wcc/eh/3423204/lp/3644042/breakout-session-ai-in-manufacturing

https://www.uipath.com/events/ai-summit

Case Studies – THREE (Ireland) กับภารกิจ RPA Heroes

เชื่อว่าหลายๆคนรู้จัก THREE (Ireland) บริษัทเทเลคอมยักษ์ใหญ่ผู้ให้บริการเครือข่ายโดยมีพนักงานมากกว่า 1,400 คน 60 สโตร์ มีลูกค้ากว่า 2.8 ล้านคนในประเทศไอร์แลนด์ (และหลายคนรู้จักเพราะไปเที่ยว UK หรือไม่ก็รู้จักเพราะสัญลักษณ์โลโก้สปอนเซอร์ของสโมสรใหญ่อย่างเชลซีในอังกฤษ)

เรื่องราวเริ่มในปี 2019 ในโดยมองว่าจะเริ่มนำเอาระบบ RPA มาใช้ในหลากหลายแผนกและเมื่อประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็วก็เริ่มแผ่ขยายไปสู่กระบวนการอื่นๆ แต่ที่ THREE เลือกใช้เครื่องมือ RPA นำจะนำไปผสานกับแนวคิด Six Sigma (แนวคิดเรื่องการควบคุมคุณภาพกระบวนการ และปรับอย่างต่อเนื่อง) โดยมีทีมงานใน role ต่างๆ เช่น Business Analysts, Developers Testersและ Process Controller จนถึงตอนนี้มี 15 process ที่จัดการงานด้วย robots 5 ตัว ซึ่งหนึ่งใน ตย. ของกระบวนที่ THREE ใช้หุ่นยนต์ทำงานช่วยมนุษย์คือกระบวนการที่ต้องเรียกค้นข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบ และนำเสนอข้อเสนอที่ดีทีสุดสำหรับลูกค้าในแต่ละกลุ่ม ข้อมูลต้องไปเรียกค้นจาก Spreadsheet Excel รวมไปถึงระบบ SalesForce และข้อมูลด้านการเงินที่ซับซ้อน โดยคำนวณเวลาเฉลี่ยในกระบวนการนี้มีมากถึง 160 วันการทำงานต่อปี และเมื่อใช้หุ่นยนต์ไปช่วยก็สามารถลดการทำงานไปได้ 52% (82 วัน) ทั้งนี้ยังลดความผิดพลาดจากมนุษย์ไปได้อีกด้วย และทีมยังพัฒนากระบวนต่อยอดไปยัง profit and loss และลดเวลางานสำหรับกระบวนนี้ไปได้อีก 246 ชั่วโมงต่อปี

THREE logo with Chelsea Football Club

ยังมีตัวอย่างกระบวนการที่น่าสนใจอย่าง credit application เมื่อลูกค้าสนใจเข้าสมัครเป็นสมาชิกรายเดือนจะมีกระบวนการตรวจสอบข้อมูล มีสองหน่วยงานทำงานร่วมกันทั้ง maker & checker และด้วยหุ่นยนต์กระบวนการนี้ช่วยลดภาระงานไปได้ 1,176 ชั่วโมงต่อปี ตัวอย่างสุดท้ายคือหุ่นยนต์ที่ไปช่วยกรอกข้อมูลเข้าระบบ CRM และเมื่อพิสูจน์ให้ผู้บริหารได้แล้วก็มีการต่อยอดไปจนถึงปี2021 โดยกระบวนที่มีหุ่นยนต์ RPA เข้าช่วยจะลดเวลาการทำงานไปได้ 53,949 ชั่วโมงต่อปี โดยมีถึง 15 กระบวนการโดย robots RPA UiPath (ชื่อเล่น robots ที่ THREE คืออแมนด้า เอมมี่ น้องขิง โอไรออน และเทอรี่ – เค้ามองเป็นผู้ช่วย มองหุ่นยนต์เป็นสมาชิกในทีมไปด้วยเลย) สร้างโปรแกรมที่เป็นมิตร ไม่ทดแทนคนแต่มาช่วยคนทำงานซ้ำซ้อนจนสุดท้ายมีแต่การต้อนรับ การแชร์ประสบการณ์และข้อเสนอแนะที่มีประโยชน์จากผู้ใช้ (มีการสร้าง เดโม่ต้นแบบ 11 กระบวนการสำหรับผู้เริ่มต้น ให้ได้เรียนรู้กัน)

ก่อน การสร้าง และหลังการใช้งานมีการควบคุมดูแลจากทีมงาน มีการใช้ cost-benefit model และ RPA framework สำหรับทุกๆกระบวนการที่ใช้หุ่นยนต์โดยศูนย์กลางจะอยู่ที่ Automation Hub และจากจุดนี้ทีมงานมองไปยังการต่อยอดการใช้งาน RPA ในสองส่วนคือการประยุกต์ใช้ ai กับ Robots messaging และการต่อยอดการใช้งาน robots ด้วยการสร้างจากผู้ใช้งานหรือ Citizen Developer โดยหัวหน้าทีมงานที่ผลักดันยังสรุปไว้ว่าโครงการจะพัฒนาได้อย่างต่อเนื่องต้องได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหาร และผู้ใช้ที่จะแบ่งปัน ปรับปรุงให้กระบวนการนั้นดีขึ้นเรื่อยๆ ในรูปแบบของ Six Sigma

Source:

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/three-ireland-rpa-deployment