RPA(로봇 프로세스 자동화)는 이전에는 사람이 하던 반복적인 태스크를 소프트웨어 로봇이 대신하는 것입니다. 대부분의 RPA 툴은 개별 워크스테이션에서 실행되며 학습을 통해 데이터베이스에서 스프레드시트로 데이터 행을 옮기는 것과 같은 반복 태스크를 수행합니다. 개별 봇이 엄청난 양의 단순 태스크를 부지런히 처리하는 동안 기업의 이익이 쌓여 갑니다. RPA는 광범위한 BPM(비즈니스 프로세스 관리) 전략에 따라 조직의 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

 

RPA 소프트웨어 사용과 그 이점

"로봇 프로세스 자동화"라고 하면 공장에 있는 물리적 로봇이 떠오르겠지만, RPA에서는 오직 소프트웨어 봇만 사용합니다. RPA는 양식 기입, 청구서 작성과 같은 단순 작업부터 고객 서비스, 문제 해결과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 이전에는 사람이 했던 반복적인 소프트웨어 태스크를 봇으로 자동화합니다. 한 가지 대표적인 RPA 활용 사례는 애플리케이션 간에 데이터를 이동하는 상호 작용을 자동으로 처리하여 사일로화¹를 방지하는 것입니다. 봇은 사람이 사용하는 것과 동일한 사용자 인터페이스에서 사람이 하는 작업(예: 클릭, 복사하여 붙여넣기 작업)을 할 수 있습니다. RPA의 가장 큰 장점 중 하나는 단순성입니다. 일반적으로 개발 기술이 없는 최종 사용자도 RPA 봇을 학습시켜 배포할 수 있습니다. 배포된 봇은 즉시 유용한 작업을 수행하기 시작하며 하루 24시간 매우 저렴한 비용으로 작업을 계속할 수 있습니다. RPA 솔루션은 리스크가 낮고 잠재적 ROI(투자수익률)가 높습니다. RPA 솔루션은 일반적으로 유인 또는 무인의 두 가지 범주 중 하나에 속합니다. 

1) 사일로화란?

부서 또는 조직단위로 업무 효율화 측면에서 IT 인프라 및 자체 솔루션을 구축해서 사용하다보면 각 부서, 사업단위나, 브랜치별로 데이터가 일치하지 않는 증상이 있는데 이것을 사일로(Silo)현상, 사일로화 된다라고 이야기 합니다.

 

유인 RPA 봇

유인 RPA 봇은 워크스테이션에서 로컬과 실행되며 프론트 오피스 활동을 처리합니다. 유인 봇은 사람과 함께 작업하지만 시스템 이벤트에 의해 트리거될 수도 있습니다.

 

무인 RPA 봇

무인 봇은 백엔드 서버 이면의 엔터프라이즈 데이터를 조작할 수 있습니다. 무인 봇은 인간의 개입 없이 작업하므로 이벤트로 트리거하거나 일정에 따라 실행되도록 프로그래밍 할 수 있습니다.

 

RPA와 비즈니스 프로세스 관리를 어떻게 통합할 수 있을까요?

RPA는 기계적이고 시간이 많이 걸리는 지루한 작업을 대신 처리해 주고 작업자가 보다 가치 있는 일에 집중하게 함으로써 효율성을 증진합니다. 그러므로 RPA는 BPM(비즈니스 프로세스 관리) 자동화 전략에 잘 맞는 구성 요소입니다. BPM은 전략적 목표를 충족하기 위해 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스를 모델링, 분석, 최적화하는 방법입니다. 자주 반복되거나 계속 진행되거나 예측 가능한 태스크와 프로세스에 BPM 방법론을 적용할 수 있습니다. BPM의 목적은 수시로 워크플로우를 관리하던 방식에서 벗어나 비즈니스 운영 자체를 최적화함으로써 더 나은 제품과 서비스를 제공하는 것입니다. 이는 시간이 지날수록 향상되는 지속적인 프로세스입니다. BPM과 RPA를 결합하는 포괄적인 자동화 접근 방식을 통해 비즈니스 프로세스를 처음부터 끝까지 간소화하고 개선할 수 있습니다.

 

RPA는 AI와 어떤 관계일까요?

RPA 소프트웨어 로봇은 AI와 흡사하며, 이 분야는 RPA에 더 많은 AI 기능을 통합하는 방향으로 급속히 변화하고 있습니다. 하지만 현재 대부분의 RPA 봇은 AI적인 특성, 즉 시간이 지날수록 학습을 통해 진화하는 능력이 결여되어 있습니다. RPA 봇은 일련의 반복적인 규칙 기반의 태스크를 수행하도록 훈련을 받으며 일반적으로 작업 중 학습을 하지는 않습니다. 자동화된 태스크에서 무언가 달라져도 평범한 RPA 봇은 이를 알아차리지 못하므로 다시 훈련시켜야 합니다. 하지만 AI와 RPA가 서로를 보완하는 시나리오가 있습니다. 한 가지 예는 RPA 프로세스 중 의사 결정이 필요한 시점에 심층 신경망을 사용하여 이미지를 인식하는 것입니다. AI의 의사 결정 능력을 RPA의 생산성 향상 능력과 통합하기 위한 솔루션을 출시하는 RPA 벤더가 점점 늘고 있습니다.

 

자료 출처: Redhat RPA 자동화

 

엔지엠소프트웨어의 엔지앰 매크로도 엔지엠 RPA라고 할 수 있습니다. Redhat에서 설명하는것과 같이 일부 지원하지 않는 기능을 제외하고는 유사성을 가지고 있기 때문입니다. 업무를 자동화하기 위한 방법은 여러가지가 존재하니까요. 앞으로는 서버 사이드(Linux or Mac)에서 자동화할 수 있는 기술들을 추가할 예정입니다. 생각보다 Mac의 사용 빈도가 높아지고 있고, Windows Server를 이용해서 백엔드를 구성하는 업체가 극소수이기 때문입니다. 제가 일하는 반도체 산업군 또는 금융쪽은 100프로 리눅스 머신에서 서버가 동작합니다. AI를 적용하기 위해 머신 러닝, 딥 러닝을 학습하고 모델을 만들 수 있도록 되어 있습니다. 또한, 파이썬으로 만들어진 예측 모델, 분류 모델과 연동하여 AI를 구현할수도 있습니다. 엔지엠의 장점은 타 시스템 또는 언어와 유기적으로 동작하기 쉬운 구조로 되어 있고 무한한 확장이 가능한 방식으로, 어떠한 환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 강력한 제품입니다.

 

해외에 치중되어 있는 고가의 RPA 솔루션보다 국내에서 안정적으로 서비스 받을 수 있는 엔지엠소프트웨어의 RPA를 도입해보세요. 엔지엠소프트웨어의 엔지엠 매크로(RPA)는 공장의 수율 개선 소프트웨어를 검증 및 테스트하기 위한 용도로 최초 기획되고 개발되었습니다. 소프트웨어가 업그레이드 될 때마다 단위 테스트(Unit Test)와 회귀 테스트(Regression Test)를 수행하는건 많은 비용이 발생합니다. 반도체와 같은 기술 집약적 산업은 마이크로 단위의 숫자를 체크해야 합니다. 당연히 휴먼 에러가 많을수밖에 없고, 피로도가 상당히 높습니다. 엔지엠소프트웨어를 이용한다면 휴먼 애러로 발생하는 비용과 단순 반복적인 작업에 소요되는 비용을 절약할 수 있습니다.

추천0 비추천0