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  • 새해 다짐 지키기: RPA로 워크로드 생산성 향상
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이제 워크로드를 자동화해야 할 시점이 되었습니다. 자동화에는 RPA가 가장 빠르고 좋은 방법입니다.

좀 더 많은 운동을 하고, 가족과 더 많은 시간을 보내며, 직장에서 더 생산적으로 일하겠다는 다짐 등 우리 모두는 새해 다짐을 합니다. 안타깝게도, 말은 쉽지만 행동으로는 잘 되지 않습니다.

하지만, 이 중에서 생산성을 향상하겠다는 다짐은 로봇 RPA(프로세스 자동화) 덕분에 훨씬 쉽게 지킬 수 있습니다. 특히 WLM(워크로드 관리) 분야의 일반적이고 반복적인 업무가 자동화되면, 최소한의 개입만으로도 신속하고 정확하게 백그라운드에서 수행될 수 있습니다.

최근 릴리스된 Automation Anywhere Enterprise 버전 11.3.1을 통해 Automation Anywhere는 산업 규모에서 워크로드 관리를 자동화할 수 있습니다. Enterprise는 비즈니스 가치와 서비스 수준 의무를 기반으로 대기열을 관리하고 우선 순위를 정하는 등 전체적인 관점에서 프로세스를 관리합니다. 다시 말해, Enterprise의 WLM 기능은 정의해 놓은 프로세스를 기반으로 비즈니스를 위한 최상의 조치를 결정하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

대형 제조업체가 중요한 고객으로부터 10,000 위젯에 대한 긴급 주문을 받았다고 한번 가정해 봅시다. 당장 내일까지 준비되기를 요구하는 겁니다! 하지만, 제조업체는 이미 실행 중인 봇의 대기열이 있고, 이 새 주문은 대기열의 맨 위로 이동해야 합니다. Automation Anywhere Enterprise의 WLM 기능을 사용하면 전체 프로세스 중지 없이 수동으로 새 작업의 우선 순위를 지정하는 것이 가능합니다. 작업 프로세스는 아무런 방해도 받지 않습니다.

 

동적으로 워크로드 조정

위에 언급된 긴급 주문 예에서, 일반적으로 10,000 위젯을 생산하는 데 걸리는 시간은 55시간으로서 고객의 요구를 맞추기에는 너무 오랜 시간이 걸립니다. WLM 기능에는 다음 날의 제작 요구 시간이 충족될 때까지 봇 숫자를 자동적으로 빠르게 늘려 기업의 디지털 인력을 동적으로 확장시킬 수 있는 SLA 계산기가 내장되어 있습니다.

WLM은 내장된 SLA 계산기와 AaaS(서비스로서의 자동화)를 통해 이들 작업을 수행하며, 관리자가 봇-러너 풀을 확장하여 마감일을 맞추거나 미리 결정되어 있는 위약금을 무는 것을 선택할 수 있도록 합니다. 비용/이익에 대한 의사결정권은 관리자의 손에 달려 있습니다.

 

업무 수행에 핵심적인 일을 처리하는 WLM

오늘날의 기업은 대개 여러 비즈니스 엔터티를 포함하고 있습니다. 다행히도 WLM을 사용하면 한 사업부의 봇 러너가 API를 사용하여 다른 사업부의 봇 러너를 트리거할 수 있습니다. 게다가 대기열이 API를 통해 채워진 다음 서로 연결되면 더 큰 효과를 얻을 수도 있습니다. 그리고 각 대기열에는 봇 러너 풀이 있기 때문에, 만약 하나의 기기가 고장나면, 하나의 대기열에 있는 기기가 참여하여 다른 대기열의 처리 업무를 수행할 수도 있습니다. 해석: WLM은 매우 높은 수준의 이중화를 제공하여, 기업이 업무 수행에 핵심적인 작업을 수행하는 데 있어 신뢰할 만한 안정성과 가용성을 제공합니다.

 

사례 연구

일반적으로 RPA와 마찬가지로, WLM은 확립된 프로세스와 워크플로에 가져다 주는 유연성과 확장성 때문에 보험 및 금융 서비스 기업에 매우 적합합니다. 예를 들어, 금융 기업은 매주 수만 건의 모기지 대출 신청을 처리하고 있습니다. WLM을 사용하면, 대출 신청을 신청 금액에 따라 필터링하고 정렬한 후 처리함으로써, 높은 금액의 대출을 신청한 고객에게 더 빠른 서비스를 제공하는 방식으로 업무를 처리할 수 있습니다. 다시 말해, 기업의 사업부에서 설정한 고객 우선 순위 세분화에 따라 워크로드를 처리할 수 있습니다.

 

인간 의사 결정 옵션

WLM의 또 다른 중요한 측면은 개인 의사 결정을 전체 과정에 포함시킬 수 있는 유연성입니다. 금융 서비스 클라이언트 예제에서 은행은 세 가지 상태의 모기지 대출 신청을 받습니다.

  • 1) 신청자의 신용도가 높은 경우 - 신청은 "승인"으로 분류되어 해당 절차에 따라 진행됩니다.
  • 2) 신청자의 신용도가 나쁜 경우 - 신청은 "불가"로 분류되어 진행되지 않습니다.
  • 3) 신청자의 신용도가 경계선에 있으며 승인을 위한 일부 문서나 정보가 누락된 경우.

부채-소득 비율이 허용 기준치보다 약간 낮아 경계선에 걸친 경우인 마지막 그룹이 은행에 문제거리가 됩니다. 경계선에 걸치는 경우가 발생할 때마다, 전체 대기열 프로세스는 인간이 개입하여 해당 사례를 해결할 때까지 중단되어 왔습니다. 이로 인해 시스템이 막혀 버리고 은행 업무에 지연이 발생했습니다.

하지만, WLM을 사용하면 시스템이 전체 프로세스를 중단하지 않고도 경계선에 걸친 신청을 인간이 처리할 수 있도록 재조정할 수 있습니다. 인간은 누락된 문서에 대해 신청자에게 연락하는 등 대출을 검증하고 승인하는 데 필요한 모든 조치를 취한 다음 해당 파일을 다시 대기열에 넣게 됩니다. 그 동안 대기열은 계속 처리되면서 이동합니다. 마찬가지로, 시스템에 오류나 예외가 발생할 경우에도 인간이 참여하여 예외를 관리하고 문제를 해결하여, 봇이 대출 신청을 계속 진행하여 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 은행 업무의 중단과 지연이 줄어들게 됩니다.

 

2019년을 워크로드 관리 자동화의 해로 만드십시오

지금이 RPA를 기업의 워크로드 관리 프로세스에 구현할 수 있는 최적의 시기입니다. Automation Anywhere Enterprise의 WLM 기능을 사용하면 SLA 요구 사항을 충족하거나 심지어 능가할 수도 있고, 동적으로 봇을 확장하여 워크로드 급증에 대비할 수 있으며, 이 모든 것이 개인적인 인간 상호 작용이 필요한 예외 경우 발생 시 필요에 따라 업무에 차질 없이 직원 개입이 가능하도록 하면서 진행될 수 있습니다.

이제, 2019년 새해 다짐 중 적어도 하나는 지키십시오. Automation Anywhere의 Enterprise 제품으로 워크로드를 지능적으로 자동화하여 더 생산적으로 업무를 처리하십시오.

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Shobhana Viswanathan 소개

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비즈니스 개발 이사인 Shobhana Viswanathan은 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능 및 RPA 분야에서 기술, 비즈니스 개발 및 마케팅 기술이라는 강력한 조합을 활용하여 기술을 이해하고 시장 요구에 부합하도록 합니다.

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