रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA)
रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) सॉफ्टवेयर रोबोट का उपयोग करता है जो मौजूदा यूज़र इंटरफेस पर नियम-आधारित, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित रूप से उसी तरह करते हैं जैसे कोई व्यक्ति कीबोर्ड पर करता।
एक RPA बॉट मौजूदा एप्लिकेशन को उसी तरह चलाता है जैसे कोई व्यक्ति चलाता: वह प्रोग्राम खोलता है, बटन क्लिक करता है, फ़ील्ड पढ़ता है, और फॉर्म में मान दर्ज करता है। इसके लिए उसे किसी प्रोग्रामिंग इंटरफेस की जरूरत नहीं होती; वह सीधे उसी यूज़र इंटरफेस पर काम करता है जिसे एक इंसान देखेगा। बॉट एक तय, पहले से परिभाषित नियमों के सेट का पालन करता है, जैसे 'अगर स्थिति A होती है, तो चरण B करो', जो RPA को क्लासिक सिस्टम इंटीग्रेशन से अलग करता है, जहां सॉफ्टवेयर इंटरफेस के जरिए सीधे दूसरे सॉफ्टवेयर से बात करता है।
सामान्य उपयोग के मामले वे कार्य हैं जो अक्सर दोहराए जाते हैं, स्पष्ट रूप से संरचित होते हैं, और गलती की गुंजाइश कम छोड़ते हैं: PDF दस्तावेजों से इनवॉइस डेटा निकालकर उसे अकाउंटिंग सिस्टम में दर्ज करना, ईमेल से आने वाली ऑर्डर पुष्टियों को संसाधित करना, दो सिस्टम के बीच मास्टर डेटा का मिलान करना, या कई स्रोतों से रिपोर्ट इकट्ठा करना। RPA को अक्सर ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन के साथ जोड़ा जाता है ताकि वह स्कैन या फोटो जैसे असंरचित दस्तावेजों को भी संभाल सके। RPA खासकर वहां फायदेमंद होता है जहां आधुनिक इंटरफेस के बिना पुराने सिस्टम को बनाए रखना पड़ता है क्योंकि असली इंटीग्रेशन बहुत महंगा या बहुत जोखिम भरा होगा।
सख्त अर्थों में RPA कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं है। एक क्लासिक बॉट खुद से नहीं सीखता; वह कठोरता से प्रोग्राम किए गए नियमों का पालन करता है, इसलिए अगर किसी एप्लिकेशन का इंटरफेस बदल जाए, मान लीजिए किसी सॉफ्टवेयर अपडेट के जरिए, तो बॉट टूट सकता है और उसे फिर से कॉन्फ़िगर करना पड़ता है। आधुनिक RPA प्लेटफॉर्म अपवादों को अधिक लचीले ढंग से संभालने के लिए नियम-आधारित ऑटोमेशन को टेक्स्ट रिकग्निशन या वर्गीकरण जैसे AI बिल्डिंग ब्लॉक्स के साथ तेजी से जोड़ रहे हैं। फिर भी, स्पष्ट नियमों वाली संरचित, उच्च-मात्रा वाली प्रक्रियाओं के लिए, सामान्य RPA अक्सर अब भी सरल और सस्ता विकल्प बना रहता है।
व्यावहारिक उदाहरण
एक मध्यम आकार का ट्रेड व्यवसाय हर महीने ईमेल और डाक के जरिए लगभग 300 सप्लायर इनवॉइस प्राप्त करता है; अब तक, हर एक को एक स्टाफ सदस्य को हाथ से अकाउंटिंग सिस्टम में दर्ज करना पड़ता था, जिसमें प्रति इनवॉइस औसतन लगभग 6 मिनट लगते थे। अब एक RPA बॉट इनवॉइस को स्वचालित रूप से पढ़ता है, टेक्स्ट रिकग्निशन का उपयोग करके सप्लायर, राशि और इनवॉइस नंबर चुनता है, और डेटा को सीधे सिस्टम में दर्ज कर देता है। स्टाफ सदस्य केवल अपवादों की जांच करता है, जिससे मासिक कार्यभार लगभग 30 घंटे से घटकर लगभग 6 घंटे रह जाता है, और बची हुई समय विवादित मामलों को सुलझाने और सप्लायर से कॉल में लगती है।
Leanshift कैसे मदद करता है
RPA उन मीडिया परिवर्तनों को बंद करता है जो कई प्रक्रियाओं में चुपचाप समय खा जाते हैं: सिस्टम के बीच हाथ से कॉपी किया गया डेटा सिर्फ मिनट खर्च नहीं करता, बल्कि यह गलतियों के स्रोत और प्रतीक्षा समय भी बनाता है। Kaizen के नजरिए से, RPA पर ध्यान देना तभी सार्थक है जब अंतर्निहित प्रक्रिया को खुद अच्छी तरह समझा और स्थिर किया जा चुका हो; वरना आप बस मौजूदा बर्बादी को तेज़ी से ऑटोमेट कर रहे होते हैं। सही तरीके से उपयोग करने पर, RPA उस काम के लिए क्षमता खाली करता है जो असल में सुधार को आगे बढ़ाता है: आंकलन करना, सवाल पूछना, आगे सोचना।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या RPA और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ही चीज़ हैं?
नहीं। क्लासिक RPA लोगों द्वारा तय किए गए निश्चित नियमों का पालन करता है और खुद से नहीं सीखता। केवल जब RPA को टेक्स्ट रिकग्निशन या वर्गीकरण जैसे AI घटकों के साथ जोड़ा जाता है, तभी वह अपवादों और असंरचित डेटा को भी संभाल सकता है।
क्या RPA नौकरियों की जगह ले लेता है?
RPA मुख्य रूप से दोहराए जाने वाले, नियम-आधारित उप-कार्यों को अपने हाथ में लेता है, न कि पूरी भूमिकाओं को। व्यवहार में, काम उन कार्यों की ओर स्थानांतरित होता है जिनके लिए निर्णय-क्षमता, अपवादों को संभालना, या ग्राहकों से निपटना जरूरी होता है।
RPA शुरू करने के लिए किसी व्यवसाय को क्या चाहिए?
शुरुआती बिंदु स्पष्ट नियमों वाली एक अच्छी तरह दस्तावेजीकृत, स्थिर प्रक्रिया है। बिना ठीक से वर्णित वर्कफ़्लो के, ऑटोमेशन आमतौर पर मौजूदा अव्यवस्था को बस तेज़ी से चलाने लगता है।