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팀 구축 - 자동화 운영 모델(2부)

편집자 주: 이것은 3부작 시리즈의 두 번째 게시물입니다. 를 읽고 시리즈를 시작하십시오. 자동화 운영 모델의 이점(1부) .

이전 게시물에서 자동화 운영 모델이 조직 전체에서 자동화를 성공적으로 확장하는 데 어떻게 핵심적인지 공유했습니다. 자동화 운영 모델에서 얻은 민첩성 없이는 많은 기업이 자동화 프로그램에서 기대하는 이점을 얻지 못합니다.

이 시리즈의 2부(이 기사)에서는 자동화 경영진 후원자와 다양한 실행 기능(아래 그래픽에서 강조 표시됨)이 팀으로 협력하여 대규모 RPA(로봇 프로세스 자동화)의 가치를 달성하는 방법에 중점을 둡니다.

자동화 운영 모델이 있는 사업부와 IT의 이점은 혁신과 제어 사이의 올바른 균형을 맞추는 것입니다. 이론상으로 비즈니스 프로세스를 표준화하여 시장과 지역 전반에 걸쳐 효율성, 비용 효율성 및 재사용을 창출하는 것은 모든 직원이 지원합니다. 그러나 회사의 지역 시장 리더는 지역 시장의 예측할 수 없는 현실을 탐색할 때 속도, 민첩성 및 보다 구체적인 비즈니스 결과에 초점을 맞출 수도 있습니다.

RPA 프로그램의 시작에서 확장에 이르는 초기 단계는 범위가 부서에서 전체 조직으로 가속화되는 중요한 변곡점입니다. 이전에 저는 자동화 성숙도 스펙트럼의 4단계에 걸쳐 자동화 성공을 주도하기 위한 프로그램 특성을 공유했습니다.

자동화 프로그램의 각 단계에서 적합한 인재를 고용하고 적절한 후원을 받는 것이 성공을 위해 중요합니다.

내 경험에 따르면 아래 그림과 같이 단계에서 단계로 이동하는 데 필요한 다양한 유형의 임원 후원자가 있습니다. 자동화 운영 모델을 사용하면 조직의 여러 부서가 함께 작업할 수 있는 역할 명확성과 명확한 프로세스가 있기 때문에 후원자가 가장 효과적일 수 있습니다.

모빌라이저:입증에서 설립으로의 전환 후원

자동화 프로그램의 증명 단계는 자동화 아이디어를 배양하고 새로운 운영 방식을 시험함으로써 비즈니스 챔피언과 함께 추진력을 얻을 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 이 단계에서는 RPA 파일럿을 후원하는 프로젝트 애호가에게 가치를 입증하는 것이 중요합니다. 입증 단계에서의 가치 실현은 회사가 더 많은 투자를 하고 회사를 위한 자동화 기능을 구축하도록 강요합니다.

RPA의 가치를 발견하는 초기 단계는 보험사 American Fidelity의 경우처럼 소름이 돋을 수 있습니다. 부사장인 Shane Jason Mock은 "RPA 데모를 보자마자 두 가지 사실을 깨달았습니다. 첫째, 그것이 현실이라면 모든 것이 바뀔 것이고, 둘째, RPA가 우리 회사에 도움이 될 수 있는 많은 방법이 있다는 것입니다."라고 말했습니다. 연구 및 개발.

입증 단계를 시작하는 데 도움을 주는 프로젝트 애호가는 일반적으로 내가 '모빌라이저'라고 부르는 것과 파트너가 되어야 합니다. 모빌라이저는 CoE(Automation Center of Excellence)를 구축하는 데 중요한 비즈니스 챔피언입니다. 모빌라이저라는 용어는 자동화의 가치를 다른 사업부에 효과적으로 설명하고, RPA 팀에 인재를 모집하고, 초기 자금을 유치할 수 있는 사람을 나타냅니다.

모빌라이저는 회사가 CoE에 대한 투자를 정당화하고 경쟁 우선 순위보다 CoE 투자를 정당화할 수 있도록 완전한 자동화 잠재력을 전파할 수 있는 영향력 있는 경영자(예:글로벌 프로세스 우수성 책임자)여야 합니다.

확립 단계로의 진행은 조직에 RPA를 전달할 인재의 기반과 중앙 집중식 기능을 구축하기 때문에 중요합니다. 아래 그래픽은 일반적으로 중앙 집중식 CoE를 구성하는 역할을 설명합니다.

실제로, 이러한 역할은 별개의 직위가 되기 전에 초기에 소수의 사람들에 의해 구현될 것입니다. 목록이 다소 어려워 보일 수 있지만 이것이 반드시 새로운 고용인은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 일반적으로 CoE의 우산 아래 통합되거나 기존의 다른 팀에서 활용되는 조직 내 기존 역할일 수 있습니다.

중앙 집중식 CoE는 설정 단계 초기에 몇 가지 중요한 문제를 해결하는 데 중요합니다. CoE가 형성되기 전에는 각 프로세스가 별도의 자동화 프로젝트로 구축되어 비용이 많이 들고 품질이나 관행이 일관되지 않게 되었습니다.

기술 세트를 중앙 집중화하고 위 다이어그램의 8단계 프로세스와 같은 일관된 관행을 구축함으로써 CoE는 품질을 개선하고 자동화 제공 비용을 낮춥니다. 또한 CoE는 일반적으로 자동화 소프트웨어 조달을 중앙 집중화하고 라이선스를 관리하는 데 가장 적합한 위치에 있습니다.

그러나 자동화 프로그램이 확립 단계에서 성숙함에 따라 일관된 프레임워크로 처리되지 않으면 현지 시장 리더와 사업부가 필요로 하는 자율성이 중앙 집중식 CoE와 마찰을 일으킬 수 있습니다. 여기에서 CoE는 글로벌 운영 위원회를 구성하고 자동화를 위한 성숙한 운영 모델로 CoE를 지원할 수 있는 적합한 경영진 후원자가 없이 어려움을 겪기 시작합니다.

설정 단계를 종료하려면 어떤 프로그램 요소를 연합할 것인지에 대한 전략이 필요합니다. 즉, 사업부가 자체적인 운명을 제어할 수 있는 자율성을 갖게 됩니다(참고:이 시리즈의 3부에서 이에 대해 자세히 설명합니다). 이를 위해서는 참여를 보장하고, 거버넌스를 시행하고, 회사 및 지역 시장의 여러 부분에서 자금을 통합하기 위해 다른 유형의 자동화 경영진 후원자가 필요합니다.

디지털 스튜어드:설립에서 확장으로의 전환 후원

확립 단계를 넘어 성공적으로 나아가기 위해 필요한 후원자의 유형을 저는 '디지털 스튜어드'라고 부릅니다. 디지털 스튜어드는 사업부를 가로지르는 글로벌 비즈니스 프로세스를 이해합니다. 그들은:

디지털 스튜어드는 높은 평가를 받는 오피니언 리더이지만 모든 비즈니스 라인에서 일할 수 있습니다. 이 사람은 C-Suite(최소한)의 직속 보고자이며 전 세계의 이해 관계자와 편안하게 협력합니다.

모빌라이저가 RPA 개발의 중앙 집중화를 위해 CoE에 인재와 자금을 모집하는 동안 디지털 스튜어드는 한 걸음 더 나아가 영향력 있는 임원을 운영 위원회에 모집합니다.

자동화 패스트 트랙:확장을 위한 이동 가속화

이 기사의 앞부분에서 저는 American Fidelity와 그들이 자동화의 증명 단계에서 완료한 파일럿의 이야기를 소개했는데, 이는 팀이 처음 봤을 때 소름이 돋았습니다. 이야기는 여기서 끝나지 않습니다. 이러한 초기 흥분으로 인해 RPA는 고객 서비스를 위한 새로운 디지털 비즈니스 모델을 구현하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.

“로봇을 통해 규모에 따라 모든 고객에게 고유한 부티크 맞춤형 경험을 만들 수 있습니다. 로봇 덕분에 우리는 각 고객에게 더 개인화될 수 있었습니다. 우리는 인간 팀과 함께 이것을 시도하지 않을 것입니다. 시간이 너무 많이 걸릴 것입니다.”라고 Mock이 말했습니다.

American Fidelity는 소규모 파일럿에서 완전히 새로운 고객 경험을 가능하게 하는 단계까지 빠르게 진행되었습니다.

American Fidelity 전체 기사 읽기 .

오늘날 많은 고객이 경쟁 우위를 창출하기 위한 전사적 디지털 혁신의 일환으로 처음부터 자동화를 보다 야심차게 해결하는 것을 봅니다.

이 회사들은 확장 단계로 가속화할 수 있었던 몇 가지 공통점이 있습니다.

  1. 처음부터 집행 후원자는 위에서 설명한 디지털 청지기의 특성을 가지고 있었습니다.

  2. RPA 기술은 이미 C-Suite 내에서 잘 이해되었으며 자동화 파이프라인은 이 시리즈의 1부에서 설명한 하향식 접근 방식으로 생성되었습니다.

  3. 비즈니스 단위 전체에서 작동하는 복잡한 프로세스를 자동화하는 것은 자연스러운 일이었습니다. 이미 글로벌 프로세스 소유자나 운영 위원회가 있기 때문입니다.

이 시리즈의 다음(그리고 마지막) 기사에서는 전체 규모를 달성하기 위해 확장 단계에서 취한 조치와 결정에 대해 자세히 설명합니다. 확장 단계는 자동화 프로그램이 보다 광범위한 혁신 목표와 얼마나 잘 연결되는지에 따라 최고 경영진의 초기 관심이 사라지거나 강화될 수 있는 중요한 시점입니다.

확장 단계는 일반적으로 전문 개발자를 사용하여 보다 복잡한 프로세스로 이동할 뿐만 아니라 개별 자동화를 위한 시민 개발을 도입하는 것으로 표시됩니다.

시리즈의 3부에서는 자동화 확장의 핵심인 시민 개발자를 양성하여 자동화 생산자를 확장하는 방법을 다룹니다. 규모의 궁극적인 목표는 자동화 운영 모델을 전사적 디지털 혁신을 위한 프레임워크로 발전시키는 것입니다.


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