불황 승자가 RPA 및 프로세스 마이닝을 사용하여 더 강력하게 부상하는 방법

Seth Catalli는 UiPath의 지역 영업 부사장입니다. .

2019년 신종 코로나바이러스(COVID-19) 정점이 지나고 사업이 재개되고 글로벌 경기 침체가 예상되는 상황에 접어들면서 역사는 일부 기업이 더욱 강해질 것임을 가르쳐 왔습니다. 이러한 기업은 생산성과 운영 효율성을 높이는 기술에 투자했기 때문에 지속적인 수익 및 수익 영향에 적응할 수 있습니다.

Gartner 예측 2020:모핑 오퍼링 및 운영 우수성에 대한 열의로 주도되는 RPA 르네상스에 따르면 보고서*, "2024년까지 조직은 초자동화 기술과 재설계된 운영 프로세스를 결합하여 운영 비용을 30%까지 절감할 것입니다."

Bobby Patrick은 "초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 경이적인 성장을 뒷받침하는 진정한 성공을 기반으로 합니다. 자동화의 용이성, 결과에 대한 속도, 현재 입증된 AI(인공 지능) 적용 방법으로 비즈니스 운영 개선 UiPath의 최고 마케팅 책임자(CMO).

하이퍼오토메이션은 별도의 자동화 기술이 아닙니다. UiPath 종단 간 자동화 플랫폼에서와 같이 RPA, AI 및 기타 자동화 기술을 결합하는 용어입니다.

그러나 오늘날의 가혹한 현실은 많은 기업이 급여를 삭감하고 직원을 해고하며 비용을 줄이기 위한 과감한 조치를 취하고 있기 때문에 초자동화 투자는 감당할 수 없는 사치라고 주장할 수도 있습니다.

어떻게 해야 하나요?

초자동화에서 발생하는 것으로 입증된 디지털 이점에 투자하거나 전반적으로 비용을 절감하고 폭풍우를 헤쳐나가기 위해 투자를 동결합니까?

이 이분법을 해결하기 위해 우리는 지난 경기 침체의 데이터를 참조하여 어떤 회사가 경기 침체에서 더 강세를 보였고 경쟁업체와 비교하여 획기적인 성과를 달성할 수 있었는지 확인할 수 있습니다.

HBR(Harvard Business Review)은 2008년 대공황에 대한 포괄적인 연구에서 4,700개 상장 기업의 재무 데이터를 분석한 결과 Staples와 같은 기업이 운영 비용을 억제할 수 있었고 경기 침체에서 더 크고 수익성이 높은 것으로 나타났습니다. 실제로 Staples는 1997년에서 2003년 사이에 두 배의 수익을 올렸고 약 30% 더 많은 수익을 올렸습니다. 경기 침체 이후 3년 동안 최대 라이벌인 Office Depot보다 월등히 뛰어났습니다.

HBR 연구에 따르면 경기 침체 이후 매출 및 이익 성장 측면에서 업계 경쟁자보다 최소 10% 더 나은 성과를 보인 그룹이 있었습니다.

경기 침체의 승자는 누구였습니까?

운영 효율성을 개선하려면 어떻게 해야 합니까?

운영 효율성은 일반적으로 잘 관리된 시간, 자원 및 자금으로 간주됩니다. 우리는 종종 전체 조직의 생산성을 검사하여 이익을 개선할 수 있는 능력을 판단합니다. 이 동일한 렌즈를 사용하여 주문에서 현금화하는 것과 같은 개별 프로세스를 아래에서 위로 보고 프로세스를 더 저렴하게, 더 우수하게 또는 더 빠르게 수행하여 운영 마진이나 이익을 개선할 수 있습니다. 운영 개선으로 창출된 이익을 측정하려면 조직이 다음 세 가지 상위 수준 전략에서 투입물을 산출물로 얼마나 잘 전환하고 있는지 이해해야 합니다.

• 더 저렴 - 더 적은 비용으로 동일, 즉 더 적은 투입에 대해 동일한 출력(운영 지출, 자본 지출 등을 줄임으로써)

• 더 나은 - 동일한 경우 더 많이, 즉 동일한 입력에 대해 더 많은 출력(또는 더 많은 규정 준수, 오류 없는 프로세스) 달성

• 더 빠르게 - 더 많은 것을 위해 훨씬 더, 즉 더 많은 입력이 필요하더라도 더 짧은 시간에 훨씬 더 많은 출력을 달성합니다(기술, 마케팅 등에 선택적으로 지출)

2008년에는 전략가가 이를 절충점으로 평가한 대안이었습니다. 오늘날 조직은 초자동화를 활용하여 이러한 오래된 규칙을 깨고 세 가지 전략을 모두 혼합하여 여러 결과를 도출하고 있습니다. 이제 수익, 결함 수, 고객 수와 같은 전통적인 재무 및 운영 결과는 고객 경험 및 직원 권한 강화와 같은 보다 부드러운 측정에 대한 가치도 창출할 것으로 예상됩니다. 직원은 항상 회사의 '가장 큰 자산'이었고 주요 비용 및 주요 드라이버 따라서 직원 생산성에 대한 투자는 재무 지표에 큰 영향을 미칩니다.

최근 고객 사례가 이 점을 강조했습니다. 첨단 제조 회사의 최고재무책임자(CFO)는 회사를 위한 새로운 RPA 이니셔티브를 시작하기 위해 회의실 앞에 서서 “이것은 로봇에 관한 것이 아니라 사람에 관한 것입니다. 이는 직원에 대한 기술 향상에 대한 투자이며 궁극적으로 고객 경험에도 도움이 되기를 바랍니다.”

CFO는 계속해서 직원이 너무 많고 소액 주문 처리와 관련된 비용이 너무 많이 든다고 설명했습니다. 소액 주문 프로세스를 간소화하고 해당 작업을 소프트웨어 로봇으로 전환함으로써 직원들은 가장 중요한 고객에게 더 나은 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

RPA, 작업 마이닝 및 프로세스 마이닝과 같은 초자동화 기술은 지난 경기 침체 기간 동안 리더가 사용할 수 없었던 도구입니다. 이번에 불황의 승자들은 이 기술을 사용하여 선택적으로 비용을 절감할 곳(적은 전략에 동일한 사용)에 대한 과감한 결정을 내릴 뿐만 아니라 더 많은 전략을 위해 훨씬 더 많은 공격을 할 곳을 선택할 것입니다.

자동화할 시간입니다

위에서 언급한 제조업체의 CFO가 더 많은 수익을 창출하기 위해 직원들로부터 아이디어를 찾고 있다고 말한 시나리오를 상상해 보겠습니다. 인보이스 처리를 자동화하고 직원 생산성을 5% 이상 높일 수 있는 불필요한 재작업을 제거할 수 있다고 생각하지만 아이디어와 CFO의 우선 순위를 연결하는 것은 어렵습니다.

로봇 CoE(Center of Excellence) 팀과 함께 아이디어를 탐색합니다. CoE 팀은 UiPath Process Mining으로 비즈니스 시스템의 데이터를 분석하여 자동화해야 할 대상을 결정합니다.

이제 처음으로 인보이스 프로세스를 시각화할 수 있습니다. 프로세스(아래 그림 참조)는 송장 받기로 시작한 다음 작업을 확인하고 승인한 후 최종적으로 송장 지불로 완료됩니다. 그림의 확대된 섹션은 생산성을 저하시키는 주기 시간의 9일 병목 현상을 보여주며 이 영역의 자동화가 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있음을 알려줍니다.

프로젝트의 첫 번째 단계에서는 UiPath 로봇을 디지털 비서로 활용하여 요청 데이터 활동을 자동화하지만 그 사이의 모든 작업은 여전히 ​​수동입니다. 이 자동화 파일럿 단계 후에 그림이 바뀌고(아래 참조) 결과는 유망합니다. 이제 송장 처리 활동이 24% 자동화되었으며 리드 타임이 이미 9일에서 7일로 단축되었음을 알 수 있습니다.

초기 성공에 고무되어 송장 처리 활동을 완전히 자동화하기로 결정하고 아래에 표시된 리드 타임이 놀라운 34분으로 단축되었습니다. . UiPath Process Mining(아래 참조)을 통해 계속 모니터링하는 Final Check of Invoice와 Pay Invoice 사이의 약간의 증가와 같은 일부 다운스트림 효과도 있습니다.

이것은 더 빠르고 오류 없는 주기 시간을 제공하기 위해 초자동화에 투자할 때 '더 많은 것을 위해 더 많이' 운영 효율성 전략을 취하는 예입니다.

계산하기

사업부 마진 또는 영업 이익이 직원 비용의 10%라고 가정해 보겠습니다. 이는 직원 생산성을 영업 이익으로 개선하여 CFO에게 현금을 창출할 수 있는 1:10 레버리지 포인트를 생성합니다.

간단한 계산을 하고(표 참조) CFO는 직원 생산성이 5% 향상되면 사업부에서 영업 이익이 50% 증가한다는 재무적 영향력에 들떠 있습니다. 당연히 CFO는 후속 활동을 자동화하기 위해 자동화 여정을 계속 추진할 것을 기쁘게 격려합니다. 인보이스 최종 확인.

자동화할 시간입니다!

이번에는 RPA와 프로세스 마이닝을 함께 사용하여 승자가 누구보다 강한 불황에서 등장할 것입니다.

UiPath Enterprise RPA 플랫폼 및 UiPath Process Mining에 대해 자세히 알아보려면 주문형 웨비나를 시청하세요. 또는 영업팀에 문의 .

*Gartner 예측 2020:RPA 르네상스 주도 모핑 오퍼링 및 운영 우수성에 대한 열성, Stephanie Stuudt-Hansen, Frances Karamouzis, Arthur Villa, Saikat Ray, Rob Dunie, Nicole Sturgill, Laurie Shotton, Derek Miers, Fabrizio Biscotti, 2019년 12월