이 블로그 포스트는 UiPath 고객사가 자동화를 활용해 수요의 급격한 변화에 대응한 실제 사례를 다룹니다.
사례는 산업별로 분류되어 있으며, 순서는 다음과 같습니다.
인도의 시립 당국은 코로나19 팬데믹 정점기에 아마존, 1mg, 플립카트, 조마토, 스위기 등 다양한 서비스 제공업체의 필수 서비스 및 배송 임직원의 이동을 승인해야 했습니다. 프로세스는 다음과 같았습니다: 먼저 서비스 제공업체 관리자가 필수 인력 명단을 주 정부 기관에 대량 전송해 록다운 ePass 승인 생성을 요청하면, 주 정부 기관이 지정 인력에게 통행증을 발급했습니다.
시립 당국은 EY 인디아의 도시 혁신 팀 및 파트너 인테그라 마이크로 소프트웨어 서비스(Integra Micro Software Services)와 협력해 UiPath 로봇을 도입했습니다. 로봇은 발급 목록에서 명명된 이메일을 추출하고, 필수 세부 정보를 담은 통행증 템플릿을 자동 생성했습니다. 이후 발급 대상 인원 수를 상세히 기록한 보고서를 작성해 정부 당국이 도시 내 이동 인원을 추적·관리할 수 있도록 했습니다.
팬데믹 정점기에 주 당국은 대규모 코로나19 검사를 실시했습니다. 1단계로 현장 직원과 의료진이 검사 대상자 및 과거 검체 데이터를 수집하면, 해당 데이터가 국가 당국 포털을 통해 중앙 저장소로 직접 전송되었습니다. 주 정부가 검사 확대를 계획하면서, 국가 당국 웹사이트에서 주 데이터를 수집해 주 정부 데이터베이스에 적재하는 작업이 방대해졌습니다. 일일 검사 건수가 2,000건을 넘어가자, 국가 당국 포털에서 엑셀 파일로 다운로드한 환자 데이터를 매일 수작업으로 취합하는 것은 너무 많은 시간이 소요되었습니다.
주 당국은 코로나19 환자 검사 데이터가 국가 당국 포털에서 자동 다운로드된 후, 주 정부 포털을 거쳐 데이터베이스로 준실시간 전송되는 자동화 시스템을 신속히 구축하길 원했습니다. 이렇게 취합된 데이터는 주 정부가 신속한 실시간 의사결정을 내리고, 검사 결과에 따라 대응 방침을 동적으로 변경하는 데 활용되었습니다.
자동화 구현 후, 검사 대상 환자 데이터가 국가 당국 웹사이트에서 엑셀 시트 형태로 다운로드되었습니다. 주 당국은 온라인 웹 폼을 만들었고, API를 통해 신규 환자 데이터와 업데이트가 필요한 기존 환자 데이터를 입력했습니다. 최신 환자 데이터는 하루 여러 번 취합되어야 했으며, 데이터 양은 주 내 검사량에 비례했습니다.
Auxiliobits Technologies Pvt Ltd 팀은 UiPath 로봇이 국가 당국 포털에서 환자 데이터를 다운로드하고, 검사 대상 환자 레코드를 추출해 API를 통해 주 정부 포털로 전송하는 프로세스 자동화를 신속히 구축했습니다. 이를 통해 주 당국은 업데이트된 데이터를 확보하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
코로나19 정점기에 지구 당국은 각 지구의 격리 대상자에 대한 적극적인 건강 모니터링을 실시했습니다. 당국은 격리자들에게 발신 전화를 걸어 적절한 건강 수칙 준수를 안내했고, 코로나19 증상을 호소하는 격리자에 대해서는 즉각 의료팀에 알림을 보냈습니다. 각 의료팀은 해당 인원을 방문해 필요한 건강 검진을 실시하고 코로나19 대응의 다음 단계를 진행했습니다. 이 포괄적인 '코로나 전사 팀'은 당시 필수 대응에 엄청난 노력을 기울였습니다.
지구 당국은 이 프로세스를 지원할 신속한 자동화 시스템을 원했습니다. 이상적으로는 증상 호소자가 콜센터 팀에 신고하면, 관련 의료팀에 자동으로 알림이 가능한 한 빨리 전달되어 치명적인 대응 시간을 단축할 수 있습니다.
지구 당국은 격리자마다 콜센터 팀이 작성하는 온라인 폼을 만들었습니다. 건강 수칙 데이터는 자동으로 온라인 시트에 취합되었습니다. 기존 수동 프로세스 대신 UiPath 로봇이 증상 호소자 레코드를 선별해 의료팀에 직접 알림을 전송했습니다.
Auxiliobits Technologies Pvt Ltd 팀은 UiPath 로봇이 증상 호소자 레코드를 필터링·추출해 해당 의료팀에 알림을 보내는 자동화를 신속히 구축했습니다. 이를 통해 지구 당국은 신속히 대응하고 프로세스에 민첩성을 더할 수 있었습니다.
2020년 3월 18일, 루마니아 정부는 코로나19 위기로 일자리와 소득에 타격을 입은 국민을 지원하기 위한 실업 수당 지급 긴급 조례를 발표했습니다. 국립 지급 및 사회 검사 기관(ANPIS)은 재정 지원을 받을 자격이 있는 6개 수혜자 범주의 청구 절차를 관리했습니다. ANPIS는 41개 주 지부 네트워크를 통해 추가 인력 없이 이 긴급 업무를 수행해야 했습니다. 매월 초 10일간 피해 국민은 온라인 포털(aici.gov.ro)을 통해 신청 서류를 제출할 수 있었습니다. ANPIS 직원은 모든 신청서를 검증하고 데이터베이스를 만든 뒤 지급 부서로 보내야 했습니다. 2020년 5월 상반기에만 루마니아 전역에서 110,000건의 재정 지원 신청이 접수되었습니다.
UiPath는 ANPIS에 무상 기술 지원과 소프트웨어 로봇을 제공해 무인 자동화 솔루션을 구축했습니다. 2020년 5월, 38개 주 지부에 소프트웨어 로봇이 배치되어 6개 수혜자 범주 중 4개를 처리했습니다. 로봇은 지능형 PDF 신청서의 정확성을 검증하고, 올바른 데이터를 데이터베이스에 추출했습니다. 이후 신청자별 성명을 포함한 증빙 서류가 담긴 개별 폴더를 생성했습니다. 신청서에 오류가 있으면 로봇이 신청자에게 알리고 추가 서류를 요청했습니다.
유럽 의약품청(EMA)은 제약 업계 및 EU 회원국과 협력해 2020년 4월 17일 강화된 모니터링 시스템 1단계를 출범했습니다. 이 시스템은 EU 전역의 병원 중환자실(ICU)에서 코로나19 환자 치료에 쓰이는 필수 의약품의 공급 부족을 예방·완화하기 위한 것이었습니다. 새 시스템에 따라 각 제약사는 EMA에 필수 ICU 의약품의 현재 및 예상 부족 현황을 보고하는 단일 연락 창구를 마련했습니다. 잠재적 의약품 부족을 적시에 인지하고 EU 차원의 가용 현황을 종합적으로 파악함으로써 더 나은 분배와 증산 승인 가속화가 가능해져 인명 구조에 기여했습니다. 보고를 돕기 위해 EMA는 유럽 경제 지역/EU 내 ICU 의약품을 생산·판매하는 수백 개 기업이 작성할 템플릿을 처음에 만들었습니다.
UiPath는 3가지 별도 작업을 위한 무인 자동화에 무상 기술 지원을 제공했습니다. 첫째, 소프트웨어 로봇이 각 제약사에 현재 프로젝트 단계에서 추적할 의약품 하위 세트와 해당 기업이 생산·판매하는 의약품만 미리 채워진 맞춤형 템플릿을 전달합니다. 둘째, 단일 연락 창구가 EMA에 제공한 정보를 수집해 마스터 파일을 업데이트합니다. 셋째, 부족 알림을 수집해 또 다른 마스터 파일에 업로드합니다.
국가 법령에 따라 인도 주 보건부는 코로나19 격리자 국가 보건 포털의 데이터를 정기적으로 업데이트해야 했습니다. 여기에는 최근 2~3개월 내 입국한 모든 입국자와 코로나19 확진자의 1차 접촉자가 포함되었습니다. 각 주에서 격리되는 인원이 방대해 데이터 취합에는 많은 시간과 수작업이 필요했습니다.
주 보건부는 UiPath 로봇을 활용해 격리자 데이터를 배포하는 방안을 검토했습니다. 봇은 주 단위 대응 엑셀 시트에서 데이터를 가져와 코로나19 격리자 국가 보건 포털의 종합 기록을 업데이트합니다. 파트너 Rise Tech Software Pvt Ltd와 Integra Micro Software Services(P) Ltd가 협력해 이 임팩트 있는 자동화를 제공했습니다.
이 자동화는 이 업무에 투입된 과로한 팀의 부담을 덜어주고, 국가 보건부가 격리자 수를 이전보다 빠르게 파악해 더 민첩하게 계획하고 대응할 수 있게 해줍니다.
코로나19 팬데믹 정점기에 구호 및 정보 요청에 신속히 대응하는 것은 지방 정부에 필수적이었습니다. 시청 간 통합 부재로 지방 정부가 긴급 요청을 추적·대응하기 어려워 혼란과 지연이 발생했고, 이는 시민 건강에 영향을 미쳤습니다.
남미의 한 정부는 65개 시청에서 UiPath 로봇이 수집한 데이터로 구동되는 관제실 대시보드를 구축했습니다. UiPath 로봇은 공공 웹사이트에 로그인해 데이터를 추출·분류하고 대시보드에 입력했습니다. 데이터 투명성 덕분에 대응 우선순위를 정하고 개인보호장구(PPE) 주요 거점 배포 등 지원을 동원할 수 있었습니다.
미 연방조달청(GSA)은 미국 전역 약 9,600개 건물의 사무 공간을 관리합니다. 조직 내 코로나19 확산 추이를 파악하기 위해 지리적 정보를 각 카운티별 감염자 수와 연계해 관리 건물 내 코로나19 위협 지도를 작성해야 했습니다. 처음에는 직원이 수작업으로 수행했지만, 바이러스가 미국 전역으로 퍼지면서 정보를 하루에 여러 번 업데이트해야 해 이미 과부하된 직원의 업무가 가중되었습니다.
UiPath 로봇이 데이터를 집계해 하루 여러 번 보고서를 발행하도록 설계되었습니다. 봇은 지리 정보 시스템(GIS)에 로그인해 GSA가 미국 전역에서 관리하는 건물 정보를 수집합니다. 그런 다음 건물을 카운티 감염자 수와 매칭해 GSA 내 감염 확산 지도를 보완합니다.
팬데믹 정점기에 프랑스 기업은 재택근무가 불가능한 모든 직원의 출근 또는 업무 이동 사유를 정당화하는 정부 지정 양식을 작성해야 했습니다. 각 양식은 최대 12개 데이터 필드, 자필 서명, 회사 직인이 필요해 기업은 적시 작성에 어려움을 겪었습니다. 인증된 양식 없이 이동한 직원은 초범 150유로, 재범 시 최대 1,500유로의 벌금에 처해졌습니다.
직원 데이터가 담긴 엑셀 파일을 받아 정부 지정 양식을 자동 작성하는 자동화를 구축해, 인당 처리 시간을 단 10초로 단축했습니다. 기업은 법적 이유로 수작업 서명과 직인 날인을 유지하거나, 이 과정도 자동화해 양식 작성 시간을 더욱 단축할 수 있습니다.
주간 SNAP 신청 건수가 약 6,400건 증가했으며, 코로나19 위기가 심화됨에 따라 지속적으로 늘었습니다. 이로 인해 위기 직격탄을 맞은 계층에 대한 급여 지급이 지연될 우려가 있었습니다.
자동화 도입 전 신청 처리 시간은 30~35분이었습니다. 위기 정점기 수요가 지속적으로 증가하면서, 주 정부는 수동 처리 오류로 인한 막대한 벌금 위험에 직면했습니다.
자동화로 신청 처리 시간을 5분 초과로 단축했습니다(수동 30~35분 대비). 인적 오류율은 제로로 떨어졌습니다. 3주간 확장한 후 자동화는 하루 최대 1,000건까지 처리할 수 있게 되었습니다.
코로나19 봉쇄 기간 중 미국 연방 직원은 재택근무 의무화로 보안 인프라에 차단된 중요 모니터링 도구에 접근할 수 없었습니다. 모든 재택근무 직원에게 접근 권한을 주는 것은 인프라 문제나 중요 애플리케이션 상태에 대한 가시성을 잃게 하므로 비현실적이었습니다.
연방 기관은 중요 모니터링 도구의 스크린샷을 정기적으로 촬영해 마이크로소프트 팀즈 메시지로 첨부하는 소프트웨어 로봇을 구축했습니다. 이로써 원격 근무 직원에게 그렇지 않으면 접근할 수 없는 모니터링 도구에 대한 가시성을 제공했습니다.
아그로슈퍼는 '항상 더 나은 방식'을 추구하는 식품 기업입니다. 격리 기간 중 필수 인력을 근무시켜 중요한 식품 공급을 유지해야 했지만, 12,000명 직원이 생산 공장과 사무실로 안전하고 자유롭게 통근하도록 돕는 것은 쉽지 않았습니다.
SAP SuccessFactors에서 현재 근로자 보고서를 가져와 분류한 뒤, 정부 웹사이트에 정보를 입력해 약 12,000명분의 통행증을 발급하는 수행형 로봇을 도입했습니다. 로봇은 발급된 통행증을 직원과 관리자에게 이메일로 전송했습니다.
자동화 없이 이 작업을 수행하려면 6명이 수일 걸렸을 것입니다. 하지만 로봇으로는 단 5시간 만에 완료되어 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
팬데믹 정점기 코로나19 검사 현장에서는 검사 결과를 다양한 시스템에 기록하고 IPC(또는 지역 동등 기구)에 보고해야 했습니다. 행정 업무가 간호사 시간의 최대 50%를 차지했으며, 특히 번거로운 프로세스였습니다. 이 프로세스는 2003년 사스 사태 때 만들어져 임상의가 실험실 시스템에 로그인해 질병 코드를 추출한 뒤, VPN으로 .NET 데이터 플랫폼에 접속해 수동으로 결과를 입력하는 방식이었습니다. 평상시 주간에는 간호사 1명이 결과를 입력하는 데 2시간이 걸렸으나, 코로나19 정점기에는 양성 사례뿐만 아니라 모든 검사를 매일 보고해야 해 하루 3시간이 소요되었습니다.
UiPath 로봇이 실험실 시스템에 로그인해 적절한 질병 코드를 선택하고 검사 결과를 입력하도록 만들었습니다. 정보 처리가 기존 시간의 일부만으로 가능해져 감염 관리 부서가 하루 3시간, 주 18시간을 절약했습니다.
'간호사 1인당 로봇 1대' 접근 방식으로 감염 관리 부서는 하루 3시간을 절약해 의료진이 서류 작업 대신 환자 케어에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
뉴욕의 한 대형 병원에서 20명 이상의 의료 행정 직원이 신생아의 보험 식별 문서(ID)를 주 정부 메디케이드로 조사·검증·변경해 치료 공백이 없도록 했습니다. 이 프로세스는 부모가 의료비 부담을 지지 않고 의료를 받게 하고, 신생아와 부모 모두 메디케이드 혜택을 온전히 누리게 하는 데 필수적이었습니다.
병원은 소프트웨어 로봇으로 이 프로세스를 자동화했습니다. 로봇은 메디케이드 알림 이메일을 지정된 그룹 폴더로 라우팅한 뒤 첨부된 PDF를 추출했습니다. 광학 문자 인식(OCR)과 지능형 문자 인식(ICR)을 사용해 표준 PDF 데이터를 추출하고, 신생아 환자 프로필과 대조해 확인했습니다. 보험 ID가 메디케이드 데이터베이스에서 자동 업데이트되고, 모든 메모와 크로스 플랫폼 워크플로가 종료되었습니다. 프로세스 중 예외 발생 시 수동 개입을 위한 작업이 워크플로에 생성되었습니다.
코로나19 확산 억제를 위해 한 의료 기업은 환자에게 원격진료 서비스 가입과 자가 진단을 권장했습니다. 자동화 도입 전에는 환자 온보딩을 콜센터 직원이 수동으로 처리했고, 간호사는 환자 응대에 집중했습니다. 하지만 신청 건수가 크게 증가할 것으로 예상되어 이 업무를 더 효율적으로 처리해야 했습니다.
의료 기업은 무인 로봇을 배치해 원격진료 플랫폼 환자 자동 등록 웹 폼을 관리했습니다.
요청이 제출되면 디스패처에 큐잉되었습니다. 퍼포머가 데이터를 로그인하고 검증했습니다. 완료되면 환자가 원격진료 서비스에 온보딩되었습니다.
케이스 관리 프로세스가 완전 자동화되어 임상의의 하루 업무 시간이 크게 절약되었습니다.
국가적 위기 관리를 위해 은퇴한 의료 전문가에게 도움을 요청한 정부 호응에 약 50,000명의 자원봉사자가 등록했습니다.
지원서 수동 심사에는 상당한 리소스가 필요했으며 병목 현상 위험이 있었습니다.
자격 증명, 범죄 기록 등 사전 심사는 등록 프로세스의 필수 부분이었고, 온보딩은 신속히 이루어져야 했습니다. 위기 상황에서는 신속한 대응이 필수적이었습니다.
소프트웨어 로봇이 막대한 인적 자원 업무를 지원했습니다.
심사 및 신원 조회 프로세스 실행, 지원 데이터를 인사 시스템에 업로드, 부서 및 제3자에게 온보딩 준비 완료 알림 전송에 활용되었습니다. 해당 부서는 보안 패스, 교육 물품 등을 제공하기 시작했습니다.
로봇은 자원봉사자를 다양한 업무에 배정하고, 위기 부서에 일일 보고서를 제공하는 데도 쓰였습니다.
코로나19의 전염성으로 인해 팬데믹 정점기 의료진 건강을 밀착 모니터링할 필요가 있었습니다. 의료 시스템은 감염 직원의 증상, 질병 단계 등 데이터와 건강한 직원의 현황을 추적해 안전을 우선시해야 했습니다. 보고서는 실시간 업데이트되어야 했으며, 이미 격무에 시달리는 직원에게 부담을 주지 않아야 했습니다.
병원 직원의 건강을 추적하는 UiPath 로봇을 구축했습니다. 코로나19 감염 직원, 격리 필요 직원, 건강한 직원 정보를 기록했습니다.
이 로봇으로 의료진과 환자 모두에게 효율적인 자원 배분과 적시 지원이 가능해졌습니다.
질병통제예방센터(CDC)는 코로나19가 미국 전역으로 퍼진 직후 검사 기관 승인을 감독했습니다. 연구소, 약국, 병원 등 시설이 포함되었습니다. 이들 시설의 수요는 엄청나 긴 대기줄이 생겼습니다. 코로나19 검사 프로토콜은 환자 등록과 수집·보고용 정확한 라벨링된 검사 키트를 요구했습니다.
사회적 거리두기 규정으로 원격 등록 관리자는 환자가 신규인지 기존인지 확인하고 에픽 전자의무기록(EMR)에 등록해야 했습니다. 또한 최전선 10개 원격 프린터 중 하나에서 검사 라벨을 출력해야 했습니다. 이 수동 프로세스와 실수로 인한 프린터 라우팅 오류가 평균 6시간 대기줄을 가중시켰습니다.
미국 최대 병원 중 한 곳이 48시간 만에 수행형 로봇을 설치·배포했습니다. 환자 데이터를 가져와 시트릭스 환경에서 에픽 EMR의 기존 환자 여부를 확인하고, 환자를 등록하며, 라벨 생성을 위한 올바른 프린터를 선택했습니다. 사람이 2~3분 걸리던 작업을 UiPath 로봇이 14~16초 만에 수행했습니다.
팬데믹 정점기 약 90%의 보험사가 코로나19 청구를 심사할 수 없었습니다.
따라서 환자가 코로나19 검사나 치료를 받으러 오면 약 90%의 청구가 거절되었고, 환자는 혈액 검사비(보통 2,000달러 상당)를 선결제해야 했습니다.
이 문제는 이미 통화 폭주로 어려움을 겪던 보험사 콜센터로 전가되었습니다.
유럽의 한 공공 의료 시스템이 청구 데이터를 심사하는 감사 로봇을 구축 중입니다. 이를 통해 환자가 혈액 검사비 보험금 청구 자격을 더 즉시 파악할 수 있게 됩니다.
팬데믹 초반 독특한 상황으로 연구, 개발, 테스트 주기가 가속화되면서 제약사는 테스트 데이터를 시스템과 팀 간에 그 어느 때보다 빠르고 빈번하게 처리해야 했습니다.
코로나19 백신 개발 선두 주자가 임상 테스트 데이터 입력을 시스템과 팀 전반에 걸쳐 RPA로 자동화하는 논의를 진행 중입니다.
나쁜 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 경험으로 이 제공업체의 현금 적용 프로세스가 내부화되어 모든 상업 및 메디케어 청구 조정을 관리하게 되었습니다. 피크 물량 시 백로그가 발생해 주 2~3시간 초과 근무와 주말 근무가 강제되었습니다. 은행과 에픽 EMR 시스템 간 상호 운용성 제약으로 상당량의 현금 조정에 대해 수동 EDI(전자 데이터 교환) 추출이 필요했습니다.
의료 제공업체는 단 6주 만에 프로세스를 RPA로 시작하도록 재설계했습니다. EDI 활동으로 현금 세부 정보를 추출한 뒤, 로봇을 오케스트레이션해 피크 수요를 충족했습니다. 두 현금 팀에 배포·확장해 에픽 EMR에서 청구 98%를 실시간 조정하는 결과를 냈습니다. 이 솔루션으로 DSO(매출채권일수) 3일 개선과 138,000시간 절약·재배치로 거절 및 크레딧 업무를 처리할 수 있게 되었습니다.
이 기관은 전 세계 팬데믹 업데이트를 중앙화하고 처리하기 위해 24시간 가동했습니다. 50개국 이상, 5개 언어로 정보가 들어왔고, 빠르고 정확한 의사결정이 필요했습니다.
필터링 시스템을 갖춰 로봇이 중동, 아프리카, 일부 걸프협력회의(GCC) 지역 정보를 처리했습니다. UiPath 로봇이 5개 시스템에서 데이터를 스크래핑해 단일 소스로 중앙화했습니다.
한 정부 기관이 코로나19 위기로 전 의료 분야에 걸쳐 야심찬 채용 드라이브를 시작했습니다. 의료 경험이 있고 근무 가능한 모든 이에게 전국적 행동 촉구를 보냈고, 24,000명 이상이 응답했습니다.
채용 전 모든 지원자는 경찰 신원 조회를 완료해야 했고, 기관은 과거 해고 이력이 없는지 확인해야 했습니다. 이 단계 완료 후 다음 지원 절차로 넘어갈 수 있었습니다. 수동 처리로 인해 잠재 후보자 채용에 상당한 지연이 발생했습니다.
봇 지원 솔루션으로 확인 프로세스(경찰 신원 조회, 이전 고용 상태)를 완화해 지원자 검증을 용이하게 했습니다. 봇은 사람보다 10배 빠르게 지원자를 처리합니다.
병원 공급망은 코로나19로 인한 수요 충족을 위해 의료 물품을 대량 구매했습니다. 물량이 평소의 10~20배로 조달 팀에 부담을 주었고, 병원이 제품에 필요한 충분한 재고를 구매하지 못하게 했습니다.
캐나다의 한 대형 병원이 자동화로 주문과 재고를 실시간 균형 조정해 백로그와 지연을 방지하고, 중요한 용도의 올바른 병원 창고에 제품이 제때 전달되도록 할 예정입니다.
이 의료 제공업체는 모바일 설문조사로 환자 초기 진단을 수행합니다. 설문 정보는 20명 이상의 데이터 입력 전문가가 케어링크(CareLink)와 비비파이(Vivify) 두 핵심 플랫폼에 입력했습니다. 전문가는 케어 데이터를 사용해 잠재적 진단을 예측했습니다. 당시 의료 플랫폼 간 API 통합이 없었습니다.
UiPath의 도움으로 프로세스를 자동화해 데이터 입력 전문가가 다른 관련 업무에 집중할 수 있게 하고, 잠재적 진단 예측 시간을 크게 단축했습니다.
대형 치과 조직의 60%가 코로나19 정점기 무활동으로 무급 휴직했습니다. 이로 인해 미션 크리티컬 프로세스가 방치되었습니다. 치과 조직의 청구 프로세스는 수동이었고, 실행할 인력이 없었습니다. 게다가 재무와 수익 주기 관리가 완전히 중단되어 현금 흐름에 타격을 주었습니다.
치과 조직은 자동화로 청구 프로세스와 수익 주기 관리를 유지하기 시작했습니다. 수행형 자동화로 스프레드시트에서 청구 세부 사항을 가져와 공통 교환 포털에서 상태를 확인합니다. 상태는 스프레드시트에 업데이트되어 수신 결제를 추적하고, 대량 미결 청구를 우선순위에 둡니다.
이 의료 제공업체의 콜센터 및 기타 커뮤니케이션 채널이 코로나19 증상을 우려한 회원의 폭주하는 전화와 문의로 붕괴 직전이었습니다. 회원은 진료뿐만 아니라 기본 건강 정보도 구했습니다.
제공업체는 소프트웨어 자동화로 콜센터 압박을 완화하는 방안을 모색 중입니다. 자동화는 다중 시스템의 데이터를 쉽게 파싱하고, 회원 집단의 기저 질환 등 표적 정보를 지능적으로 추출해 수백만 고객·회원에게 이메일을 통합 발송할 수 있습니다. 이를 통해 자격 건강 혜택, 최단 검사 장소, 처방전, 건강 유지 팁 등 필수 정보를 제공합니다.
2020년 3월 27일, 미국 정부는 코로나19 타격 소상공인 지원을 위한 급여보호프로그램(PPP)을 발표했습니다.
코로나19 구호·구제·경제안보법(CARES)의 일환인 PPP는 직원 500명 미만 기업에 팬데믹 정점기 3,490억 달러 대출을 제공했습니다. 대출 기관은 2020년 4월 3일부터 신청 접수를 시작했고, 모든 신청을 처리하는 데 운영상 어려움을 겪었습니다.
PPP 발표 후 첫 몇 주간 UiPath가 미국 3대 은행 중 2곳의 대출 발급을 자동화하도록 도왔습니다. 자동화는 대출 신청서(PPP 양식, 국세청 양식 등)에서 차용자 정보를 추출하고, 상세 대출 검증을 수행한 뒤, 중소기업청(SBA) 포털에 데이터를 제출했습니다. 이 조치로 즉각적인 심사 승인이 이루어졌습니다.
이 솔루션은 프로세스 처리량 증대 측면에서 절실한 구제가 되었습니다. 예를 들어, 한 은행은 SBA에 대출 데이터 업로드 소요 시간이 90% 단축되었습니다.
전체 대출 신청 자동화 스토리는 블로그에서 확인하거나 The Lab Consulting Group의 포스트에서 대안적 분석을 볼 수 있습니다.
한 금융 서비스 기업이 코로나19 팬데믹으로 인한 고객의 금융 어려움과 우려 관련 민원을 다량 접수했습니다. 인력 감축과 물량 증가로 규정 준수하며 고객 민원을 접수할 방안이 필요했습니다.
자동화로 기업이 고객 민원 접수를 더 빠르고 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. 소프트웨어 로봇이 먼저 고객에게 민원 접수 확인 서신을 발송합니다. 그런 다음 고객 세부 정보와 날짜·시간을 짝지어 관련 커뮤니케이션을 트리거합니다.
이 솔루션으로 고객에게 최신 정보를 제공하면서 규제 요건을 준수하고 벌금을 방지합니다.
위기 초반 많은 소상공인이 코로나19 팬데믹으로 인한 손실을 청구하고 규제 기관에 신고했습니다. 운영 역량 제약으로 백오피스 운영이 압도되었습니다.
5개 봇을 활용해 청구 심사원의 오버헤드 업무를 줄여 백오피스가 청구 처리에 집중할 수 있게 했습니다. 봇은 40시간 만에 개발·배포되어 먼저 청구를 생성하고, 피보험 기업에 승인 서신을 생성·발송했습니다. 봉쇄 정점기에 봇은 하루 200~250건 트랜잭션을 처리했습니다. 모든 '코로나19 최초 손실 통보' 관련 트랜잭션을 봇이 처리해 지연 해결로 인한 고객 만족도 하락을 방지했습니다.
글로벌 시장은 코로나19 팬데믹으로 거래량이 크게 급증했습니다. 예를 들어 2020년 3월 S&P 500은 전월 대비 일평균 거래량 약 300% 증가했으며, 극단적 거래일에는 600% 증가에 육박했습니다. 거래량 급증으로 운영 팀의 고객 거래 활동 지원 부담이 늘었습니다.
UiPath 금융 서비스 고객은 팬데믹 전 배포한 자동화를 활용해 운영 수요 증대에 대응했습니다. 가장 큰 급증을 보인 영역(특히 거래 배정 및 대사)에는 추가 로봇 역량을 배치해 급증 기간에도 지속적인 효율성을 보장했습니다.
코로나19 정점기 강제 학교 폐쇄와 연방/주 격리 조치로 '단체 보험' 사업 종사자 다수가 가족의료휴가법(FMLA)에 따른 청구를 요청했습니다. 이 청구를 접수하는 보험 그룹은 하루 300~400건 급증을 예상했습니다.
보험 그룹은 5개 봇을 배치해 공통 큐에서 청구를 가져와 자격을 확인했습니다. 봇은 청구 생성, 검증, 승인/거절(복직 통지, 서신 생성, 응답 포함)을 지원했습니다.
코로나19가 미국을 강타한 직후 한 여행 보험사 콜센터가 감당 못 할 요청 폭주에 시달렸습니다. 일부 고객은 감염 시 보장 여부를 물었고, 다른 이들은 청구 제출을 원했습니다.
고객 청구 제출 프로세스는 길고 번거로웠습니다. 보험 약관을 잘 이해하고, 양식을 수동으로 수정하고, 상담원과 통화하는 추가 단계가 필요했습니다.
고객이 보험 정보를 조회하고, 변경하고, 청구를 제출하고, 필요 시 실시간으로 상담원과 상담할 수 있는 웹 기반 솔루션을 신속히 구현했습니다. 입력된 정보와 변경 사항은 온라인 참여에서 자동 추출되어 다른 데이터와 업데이트된 뒤 상담원에게 전달되어 해결되었습니다.
코로나19가 전 세계로 퍼진 첫 몇 주간 한 보험사는 혼란으로 엄청난 물량 증가를 겪었습니다. 특히 원격 접속 서비스(RAS) 주문이 폭증했는데, 이는 재택근무에 필수적이었습니다. 2020년 1월 2,800건, 2월 4,065건, 3월 19일까지 11,925건 거래가 발생했습니다.
재택근무자가 늘면서 주문량이 폭발했습니다. 회사는 수동으로 주문을 적시에 처리할 역량이 없었습니다.
보험사는 대규모 서비스나우(ServiceNow) 트랜잭션( RAS, 기업 모빌리티 서비스(EMS) 포함)을 지원하기 위해 7개 로봇을 만들었습니다. 이제 팀이 원격으로 고객을 지원할 수 있습니다.
이 시점에서 코로나19가 업무 방식을 뒤흔든 것은 명백합니다. 팬데믹 초기에 효율적인 재택근무(WFH) 프로세스가 없었던 기업은 제때 구축에 어려움을 겪었습니다. 이 공백은 생산성 저하, 지연, 변화를 구현해야 하는 직원에게 더 큰 압박을 주었습니다.
UiPath 로봇으로 직원 WFH를 지원하는 프로세스를 자동화했습니다. 봇은 신규 장비의 쉽고 오류 없는 등록, 가상 사설망(VPN) 사용자 설정, 직원 ID와 새로 구매한 장비 등록 번호 연계를 지원했습니다.
2020년 3월 13일, 벨기에 플랑드르 정부는 글로벌 팬데믹으로 재정적 어려움을 겪는 플랑드르 기업 지원을 위해 '코로나 성가심 프리미엄'을 출범했습니다. 이 혜택은 지역 내 재정적 어려움을 겪을 수 있는 약 60만 명의 활동 기업가를 대상으로 했으므로 안전하고 신속한 프로세스가 필수적이었습니다.
플랑드르 혁신·기업가정신청(VLAIO)은 IT 파트너 DXC와 협력해 단 10영업일 만에 신청 접수 웹 애플리케이션을 구축했습니다. 출시 6일 만에 70,000건 이상 재정 지원 신청이 등록되어 VLAIO 직원이 타당성 검증과 승인/거절에 상당한 백로그를 안게 되었습니다.
피크 타임에는 약 800명이 동시에 프리미엄 신청을 시도했습니다. 첫날엔 20,000명 동시 접속 피크도 있었습니다. 디지털 대기열로 시스템 과부하를 방지했고, 대기자는 대기 시간(보통 15분 미만)을 알 수 있었습니다.
웹 애플리케이션 출시 며칠 후 UiPath 로봇이 여러 데이터베이스를 확인해 신청자의 보상 자격 여부를 판단했습니다. 로봇은 플랑드르 접근 및 사용자 관리 시스템을 사용해 요청을 자동 승인 또는 거절했습니다.
팬데믹 시기에 정부 기관은 할 일이 더 많습니다. 모든 직원을 모니터링하고 사무실 근무 가능 여부 또는 재택근무 권장 여부를 판단하는 것은 이전에는 없던 엄청난 일일 오버헤드를 만듭니다.
UiPath 파트너가 정부 고객을 위해 '체온이 정상인가 38°C/98°F 이상인가?' 같은 질문을 담은 일일 건강 설문과 사회적 거리두기·여행 관련 주간 설문을 발송하는 솔루션을 구축했습니다.
설문 응답은 위험 점수로 환산되어 사무실 근무 가능 여부 결정에 활용됩니다.
코로나19 대확산으로 은행 직원과 고객 간 물리적 접촉이 줄었습니다. 은행은 고객 서비스를 지속하기 위해 더 많은 디지털 서비스와 솔루션을 도입해야 했습니다.
고객이 신분증(ID)을 보내면 자동화가 OCR(광학 문자 인식), NLP(자연어 처리), RPA(로봇 프로세스 자동화) 조합으로 요청을 처리합니다. 봇은 이메일을 스캔하고, 형식에 관계없이 ID를 읽고, CRM(고객 관계 관리) 시스템에 저장된 기존 정보와 차이점을 확인합니다.
이 프로세스는 이미 이 은행의 파이프라인에 있었으나, 코로나19 상황을 고려해 CoE(자동화 센터)가 이 구현을 최우선으로 추진했습니다.
한 대규모 군 부대가 각 개별 경비대에서 확진 양성 사례 명단을 수집하고 데이터를 통합해 보고서와 대시보드를 작성하는 수동 프로세스에 시달렸습니다.
군 부대는 각 개별 경비대 전반의 데이터를 통합하는 일련의 자동화를 구축해 통합 보고서를 더 빠르게 작성할 수 있게 되었습니다.
코로나19 갑작스러운 발발로 네덜란드 항공사에 큰 영향이 있었습니다. 국제 여행 제한과 승객 수요 감소로 많은 항공편이 취소되었고, 모든 미해결 티켓에 대한 적절한 해결책을 마련해야 했습니다.
직원 부담을 덜기 위해 항공사는 UiPath와 파트너 시픽스(Ciphix)를 고용해 단 16영업시간 만에 관련 자동화를 개발했습니다.
자동화는 먼저 항공편 취소가 올바른 큐에 있는지 판단한 뒤, 요청을 처리하고 사전 정의된 비즈니스 규칙에 따라 티켓을 취소합니다.
취소 요청 피크 시 로봇을 추가/제거해 자동화를 확장/축소할 수 있습니다.
코로나19 갑작스러운 발발로 스칸디나비아 항공에 큰 영향이 있었습니다. 국제 여행 제한과 승객 수요 감소로 많은 항공편을 취소하고 티켓 소지자에게 바우처를 발행해야 했습니다.
한편 콜센터는 문의로 넘쳤습니다. 회사는 바우처 발행을 신속히 돕는 방법이 필요했습니다.
직원 부담을 덜기 위해 SAS는 6개 자동화를 만들고 24시간 내 3개 봇을 배치해 바우처 요청, 취소, 연장 예약 대량 처리를 맡겼습니다.
로봇은 이제 콜센터 상담원이 미해결 요청을 더 잘 이해하도록 도와 고객과 더 나은 소통을 할 수 있게 합니다.
코로나19 제한으로 2020년 많은 사람이 여행 계획을 취소했습니다. 당국은 원격 근무와 사회적 상호작용 최소화를 권고했습니다. 그 결과 주요 항공사 비즈니스가 영향을 받아 콜센터에 엄청난 취소 요청이 몰렸습니다. 요청은 신속·효율·안전하게 처리되어야 했지만 콜센터 직원은 감당할 수 없었습니다.
콜센터 역량 감소로 항공사는 UiPath를 활용해 상담원이 수행형 자동화로 데이터를 더 빨리 가져오게 했습니다. UiPath 폼과 백오피스 자동화가 이 노력을 지원했습니다.
최근 몇 년간 코로나19로 국가 간 여행이 제한되었습니다. 한 주요 항공사가 비행 용량을 역사적 최저 수준으로 대폭 축소해 수익에 타격을 주었습니다. 전 세계 일부 직원에게 무급 휴가를 주는 등 가파른 조치도 취했습니다.
항공사는 재무·회계, 공급망, 인사, IT 부서에 수행형·무인형 자동화를 구현해 인원 감축에도 비즈니스 연속성을 확보했습니다. 발굴된 프로세스 기회에는 승무원 스케줄링, 운항 통제, 수하물 처리, 예약, 청구·정산, 네트워크 계획 등이 포함됩니다.
프랑스 최대 소매 기업 중 한 곳이 코로나19 위기로 전 부서에 걸쳐 엄청난 병가 신청을 접수했습니다.
HR 부서는 직원이 제출한 서류를 병가, 업무상 사고, 기타 HR 서류(당시 낮은 우선순위) 등 적절한 범주로 분류하는 데 어려움을 겪었습니다.
회사는 이 프로세스 두 단계를 자동화했습니다. 첫째, OCR(광학 문자 인식) 도움을 받아 문서 분석 및 분류. 둘째, 휴가 일자 등 관련 직원 정보 추출해 HR 시스템에 추가.
이 자동화로 HR 부서가 팬데믹 정점기 서류 처리 대신 직원 케어에 집중할 수 있게 되었습니다.
코로나19 발발로 온라인 주문이 폭증하자 미국 최대 온라인 소매업체 중 한 곳이 창고 및 배송 근로자 10만 명(정규직·시간제)을 충원해 갑작스러운 전자상거래 증가에 대응해야 했습니다.
이를 위해 80만~100만 명 구직 지원자를 상당한 시간 압박 속에서 처리해야 했습니다.
소매업체는 선발 프로세스 업무량을 돕기 위해 10대 무인 로봇을 구매했습니다. 프로세스는 다음과 같습니다. 먼저 로봇이 지원자가 전 직원인지 확인. 그런 다음 재고용 자격이 있는지 확인. 여전히 자격이 있으면 로봇이 배경 조사를 시작합니다.
코로나19 위기는 우리가 알던 세상을 바꾸어 놓았고, 글로벌 인프라를 산업 전반에서 신속히 지원하고 우선시할 필요성을 요구했습니다. 45,000명 직원을 둔 유럽 선도 IT 컨설팅 및 디지털 서비스 기업 소프라 스테리아(Sopra Steria)는 새로운 시대의 미래 니즈를 예측했습니다. 팬데믹이든 환경 사례든 예측 분석이 필요할 때 큰 영향이 발생하기 전에 예방 조치를 취할 준비가 되어 있습니다. 이들의 초점은 지능형 RPA를 통해 운영에서 디지털 기술 우수성을 이끄는 것입니다.
이들의 여정은 2020년 1월 소프라 스테리아 RPA CoE가 데이터 사이언스와 RPA를 결합해 고객에게 영향을 주는 장애와 충격을 예방하는 기술 솔루션을 만드는 프로젝트를 시작하면서 시작되었습니다. 몇 달 뒤 코로나19 팬데믹이 전 지구로 퍼지자 이 솔루션은 즉시 가치를 발휘했습니다.
은행 업계에서는 대면 뱅킹과 디지털 뱅킹 인프라(서버, 스토리지, 네트워크, 가상화 리소스 등) 지원을 간소화해 시스템이 용량과 리소스를 확장·증대할 수 있게 해야 합니다. 증대는 사용량 기반으로 로드를 최적화하며, 비용 관리를 위해 필요 시 용량이나 작업을 축소할 유연성을 제공합니다.
코로나19 전에는 디지털 뱅킹과 대면 뱅킹 간 균형이 있었습니다. 하지만 전국적 봉쇄로 은행이 인력을 줄여 대기 시간이 길어지자 고객은 온라인 금융 관리를 선호했습니다. 온라인 서비스가 접근 불가능하거나 성능이 저하되는 로드 시나리오에서는 고객이 문제를 제기합니다. 시스템이 이슈를 기록하면 티켓이 생성되고, 엔지니어가 전체 프로세스를 거쳐 서버 용량 증대 등 인프라 리소스를 늘립니다. 전체 인프라 및 가상화 검토는 24/7 지원을 위해 교대 근무하는 IT 직원이 관리합니다. 생성부터 종결까지 이 전체 프로세스는 중요도에 따라 약 1~3일이 소요됩니다. 이는 너무 깁니다. 인프라에 필요한 리소스가 갖춰질 때쯤이면 고객은 이미 지연을 겪었고, 회사는 대역폭 제한으로 사이트 다운 위험에 노출됩니다.
디지털 뱅킹 세계에서는 인프라 안정성 보장에 대한 수요가 높습니다. 모든 은행의 목표는 고객에게 원활한 경험을 보장하는 것입니다.
디지털 뱅킹 혁신 솔루션은 데이터 사이언스, 인공지능(AI), RPA를 결합해 이슈가 고객에게 도달하기 전에 선제 조치를 취합니다. AI와 머신러닝 모델을 사용해 다양한 뉴스 사이트, 뉴스레터, 잡지를 가져와 집계함으로써 향후 워크로드를 예측합니다. 봇은 이 정보를 수집해 디지털 뱅킹 인프라에 미칠 예상 영향을 매핑합니다. 머신러닝 모델을 활용해 기사와 문장을 분해해 감성 분석을 수행함으로써 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환합니다. 수집된 정보를 바탕으로 UiPath 스튜디오로 설계된 무인 봇이 서버 콘솔을 변경하고 AI 요소 제안에 따라 인프라를 증감시킵니다.
고객에게 영향이 없도록 봇은 비영업 시간에 작업을 실행하며, 중요도 상태와 예측 영향 지속 시간에 따라 영업 시간에도 실행합니다. 이 자동화 흐름 전반에서 로드가 한 서버에서 다른 서버로 이전되어 적절한 균형을 이룹니다. 기준에 따라 재난이 해제된 것으로 판단되면 구성된 봇에 알림이 가서 대면 뱅킹 지원을 위한 정상 운영 재개를 알립니다. 이는 서버가 필요하지 않을 때 증대된 용량을 유지함으로써 발생할 불필요한 비용을 절감합니다.
"UiPath와 협력해 개발한 이 엔드투엔드 자동화 솔루션은 고객이 선제적 접근을 채택해 한 발 앞서 나갈 수 있게 도왔습니다. 이 솔루션은 고객에게 다양한 혜택을 제공하는 AI 지원 기술적 이점을 특징으로 하는 많은 솔루션 중 하나입니다." — 모히트 굽타(Mohit Gupta), 소프라 스테리아 RPA CoE 디렉터
"우리는 4년 전 UiPath를 우리 비즈니스와 고객에 도입했습니다. 우리는 툴에 구애받지 않고 고객 니즈를 충족하는 세계적 수준의 솔루션을 선택하고자 했습니다. 고객마다 요구사항, 인프라, 예산이 다른데, 우리는 선도적 자동화 플랫폼인 UiPath가 고객의 디지털 트랜스포메이션 여정을 돕는 단순하고 직관적인 사용자 친화적 경험과 비용 효율성을 제공한다고 믿습니다." — 안쿠르 반살(Ankur Bansal), 소프라 스테리아 RPA CoE 헤드
한 대형 자동차 회사의 예약 부서는 월 수백 장의 물리적 인보이스를 내부 우편 시스템으로 받아왔습니다. 원격 근무 지원을 위해 이 우편 시스템을 스캔 솔루션으로 대체했습니다.
스캔 솔루션 도입 후 예약 부서는 인보이스를 디지털 문서 형태로 받게 되었습니다. 하지만 프로세스는 여전히 예약 부서가 디지털 사본을 출력해야 했습니다. 이 추가 단계로 하루 약 8시간 추가 업무가 발생했습니다.
자동화 CoE가 단 하루 만에 프로세스를 돕는 자동화를 만들었습니다. 자동화는 스캔된 인보이스가 들어오는 메일함을 확인합니다. 첨부 파일이 있으면 출력합니다.
솔루션을 더 개선하기 위해 CoE는 다운스트림 작업도 자동화할 수 있는지 평가 중이며, 그렇게 되면 출력을 완전히 없앨 수 있습니다.
코로나19 발발과 봉쇄 후 RM 에듀케이션 솔루션 인디아(RM ESI)는 2020년 3월 25일부터 전 직원 재택근무를 지원했습니다. 약 300명 직원이 집에 제대로 된 인터넷 연결이 없어 회사가 300개 이상 인터넷 동글(인터넷 접속용 소형 USB 장치)을 조달했는데, 1인당 일일 3GB 데이터 제한이 있었습니다.
하지만 일부 직원이 하루 끝나기 전 데이터 한도를 소진했습니다. 이들은 IT 부서에 연락해 데이터 한도 증량을 요청했고, 이는 수동으로 처리되었습니다. 이로 인해 지연이 발생하고 서비스 제공에도 영향을 주었습니다.
RM ESI는 2017년 RPA를 도입해 현재 많은 봇을 사용 중입니다. RPA 팀 도움으로 기존 로봇의 대역폭을 활용해 동글을 사용하는 300명 이상 직원의 데이터 사용량을 확인합니다. 이전에는 300개 이상 데이터 계정에 일일이 로그인해 잔여 데이터를 확인하고 선제적으로 한도를 늘리는 것이 수동으로는 불가능했습니다.
봇은 4시간마다 한 번씩 이 프로세스를 실행해 데이터 사용량을 확인하고 IT 및 관리 지원 데스크에 보고합니다. 이 솔루션으로 생산 시간과 비용을 절약했습니다(90,000 인도 루피에서 4,500 인도 루피로).
팬데믹은 친숙한 환경이 하룻밤 새 급격히 변할 수 있음을 보여주었습니다. 다행히 일부 국가는 회복을 시작하며 조심스럽게 격리에서 벗어나고 있습니다.
제한 조치가 완화되면서 모두는 주변을 주의 깊게 살피고 2차 감염 파동을 예방할 책임이 있습니다. 접촉자 추적은 효과적인 예방법이지만 시민 프라이버시를 침해하지 않으면서 수행하는 것은 과제입니다.
UiPath, 언스트앤영(EY), 업와이어(Upwire)가 뉴질랜드에서 프라이버시를 존중하는 접촉자 추적 프로세스 설계를 도왔습니다. 모든 사업체는 안전한 웹사이트에 등록해 QR 코드를 생성할 수 있습니다. QR 코드를 통해 사업장을 방문한 고객이 코드를 스캔하고 출입을 등록합니다. 시스템은 프라이버시 보장을 위해 최소한의 고객 정보만 수집합니다. 스캔 후 접촉자 추적 팀에 휴대전화 번호, 방문 날짜·시간을 담은 SMS가 전송됩니다. 팀은 확진 환자 보안 데이터베이스를 검증하고 방문 지오로케이션을 추적할 수 있습니다.
코로나19 팬데믹 정점기 병원과 정부 당국은 의심 코로나19 사례 관련 이메일을 많이 받았습니다. 당국자는 이를 읽고 분석해 사례를 식별·분류해야 했습니다. 이 작업은 시간이 많이 걸려 중요 정보 배포가 지연되었고, 발신자는 적시 답장을 받지 못했습니다.
UiPath는 증상을 제출하는 관심 있는 개인이 있는 중앙 집중식 받은편지함을 모니터링하는 수행형 로봇을 설정했습니다. 이메일에서 관련 정보를 추출해 .xls 파일 형식으로 보고서를 생성합니다.
자동화는 정의된 비즈니스 규칙에 따라 정보를 플래그하고, 추가 분석과 조치를 위해 관리자에게 보고서를 전송합니다. 이렇게 하면 고위험 개인을 즉시 연락해 다음 단계를 안내할 수 있습니다.
코로나19로 한 위생 용품 회사의 손 소독제 주문이 10배 폭증했습니다. 팬데믹 전에는 팀이 보통 SAP에서 주문을 처리했지만 수요 급증을 따라잡을 수 없었습니다. 주문 대응 팀은 매일 6,000건 주문을 업데이트했습니다. 6시간 안에 이 주문들을 처리하고, 예외 처리에 1시간이 필요했습니다.
팀은 최근 20대 무인 로봇을 추가해 물량을 처리하고, 향후 시장 수요 증가에 대응해 로봇을 더 추가할 수도 있습니다. 자동화 팀이 주문 대응 팀의 일일 업데이트를 도왔고, 봇이 분당 1건 주문 처리 속도로 프로세스를 가속화했습니다.
코로나19 정점기 고용주는 직원 건강을 파악해야 했습니다. 건강 검진은 직원 건강과 웰빙을 추적하는 한 방법입니다.
UiPath 팀이 3일 만에 수행형 로봇을 만들어 간단한 건강 설문을 위챗(WeChat), 슬랙(Slack) 등 인기 채널로 배포해 고용주의 검진 프로세스를 간소화했습니다. 로봇은 데이터를 취합해 보고서를 만들고 HR에 배포해 검토하게 합니다.
마켓플레이스의 건강 검진 봇에서 더 많은 활용 사례를 확인하세요.
자신의 니즈에 맞고 신뢰할 수 있는 소스에서 코로나19 관련 최신 개발 사항, 뉴스, 업데이트를 파악하는 것은 꼼꼼하고 시간 소모적인 작업일 수 있습니다.
UiPath는 온라인 다중 데이터 소스를 스크래핑하고 사용자 위치에 기반해 맞춤형 콘텐츠를 만드는 로봇을 만들었습니다. 로봇은 데이터를 일일 보고서로 컴파일해 이메일로 발송하며, 사용자 주변 코로나19 확진자 수, 검사 안내, 기타 유용한 리소스를 제공합니다.
일일 보고서를 원하시면 이 양식을 작성하세요.
이 글로벌 보험사 직원에게 재택근무는 항상 가능한 옵션이 아니었습니다. 팬데믹으로 동료들이 부서를 옮겨 핵심 사업을 지원하게 되기도 했습니다. 회사는 지연 방지를 위해 가능한 한 빨리 더 많은 인터넷 대역폭을 구매해야 했습니다.
UiPath 로봇을 설정해 직원 우편번호를 스캔하고, 지역 내 가정용 브로드밴드 및 4G 연결성을 확인하고, 직원에게 자택 패키지 세부 사항 제공을 요청했습니다. 이를 통해 각 직원의 현재 상황을 평가하고 더 나은 연결성을 위한 패키지 투자 우선순위를 정할 수 있었습니다.
코로나19 정복은 세계 많은 지역에서 여전히 진행 중인 힘겨운 싸움입니다. '승리'한 지역은 사람들이 더 정상적인 생활로 돌아가면서 팬데믹이 재발하지 않게 해야 합니다. 공원, 도심, 학교, 비즈니스 센터, 대중교통 등 인파가 모이는 장소는 24/7 모니터링해 정상화로 돌아가는 인파 흐름을 통제해야 합니다.
'코로나19 정복 디지털 직원' 봇은 UiPath와 장쑤 뎁스데이터 테크놀로지(Jiangsu DepthsData Technology)가 만들어 공공장소 보행자 교통 흐름을 모니터링합니다. 봇은 방대한 데이터를 분석해 실시간 교통 보고서를 작성하고, 교통 흐름이 과밀 위험이 있을 때 경고를 발령합니다.
자동화 제어 시스템
CNC 밀링은 복잡한 부품 생산에 있어 필수적인 공정입니다. 정밀 CNC 가공이라는 넓은 우산 아래 있는 역량 중 하나인 이 공정은 많은 산업을 위한 정밀 부품 제작을 돕습니다. 광범위한 응용 분야로 이 기술은 빠르게 성장하고 진화하고 있습니다. 따라서 우리는 밀링 공정을 자세히 살펴보며 관련된 다양한 작업과 응용 분야를 검토할 것입니다. 이는 공정의 다양한 측면을 이해하고 최대한 활용하는 방법을 아는 데 도움이 될 것입니다. 더 이상 미루지 말고 시작해 보겠습니다. 정의: CNC 밀링이란? CNC 밀링은 절삭 공구로 공작물
파나소닉 아메리카(FANUC America)와 플러스 원 로보틱스(Plus One Robotics)가 기술을 결합하여 전자상거래 고객의 니즈를 충족하는 유연한 풀필먼트 솔루션을 만들었습니다. 이 솔루션은 화낙 로봇과 플러스 원의 AI 기반 픽원(PickOne) 인식 시스템을 통합하여, 전통적인 비전 트레이닝 없이 컨베이어 품목을 식별하고 분류합니다. AI 기반 시스템은 제품 재질, 크기, 모양의 변형뿐만 아니라 혼합된 무작위 배송에도 적응할 수 있습니다. 예외가 발생하면, 플러스 원의 욘더(Yonder) 인간 개입 기능이 크루 치프
