投稿
  1. RPA学习天地| RPA培训 | RPA考试认证 | RPA学习 | RPA场景首页
  2. 行业资讯

从单点应用到全局协同：能源行业的“未来工作模式”已悄然起航

RPA学习天地 • • 行业资讯, 原ㄏ • 阅读 1076

人工智能技术，尤其是机器人流程自动化（RPA）和大语言模型（LLM），已广泛赋能各行各业，成为企业提升竞争力、激发创新活力的重要抓手。数字化劳动力被定义为“打破人与机器边界，以数字化技术赋予活力”的第四种企业用工模式。在特定场景下，数字化劳动力执行既定工作的效率更高，同时没有时空和地域的限制。这种突破性的劳动力模式正进一步被各行业广泛接受，已开始成为许多领先企业的用工 “新常态”。
随着数字员工应用规模的逐渐扩大，很多企业也逐渐暴露出一系列新的需求。首先，尽管流程自动化取得了初步突破，但由于自动化需求点分布广泛，缺乏全局规划和高效整合，导致数字员工应用的分散性和低效管理，仍然存在资源浪费和流程断点问题。其次，随着数字员工数量的增加，企业在数字员工的部署、版本管理以及跨部门协作上面临较大压力，缺乏统一的管理平台和跨部门协同机制，影响了自动化的持续性和效果。再者，企业数字能力的培养仍然存在不足，技术推广和应用的常态化面临困难，导致在项目结束后，数字员工的技术积累和应用效果无法得到持续释放。为了应对这些问题，企业亟需进行顶层设计的优化，从战略规划到流程落地、运营维护，再到团队技能赋能，确保数字化转型的长效推进和全局效益的最大化。


来也科技围绕业务发展、管理变革、技术赋能三大主线，推动数字技术与共享全要素、全价值链深度融合，并构建了一套数字员工管理体系，打破各个应用系统之间的信息壁垒，建设端到端自动化流程，优化自身运营效率和服务交付质量。以某能源行业客户为例，来也科技为企业定制化开发数字员工卓越中心(COE)，将组织架构及职能体系、需求管理、开发管理、运维管理、共享服务、AI扩展、数字化能力培养等内容统一集成至平台运营管理。

1、端到端流程自动化建设，共享服务自动化率提升13.1%

财务共享及人事共享共完成采购至应付、销售至收款、总账报表、薪酬、社保等18个条线全场景端到端流程建设，通过流程挖掘帮助客户梳理出更多高耗时自动化机会，运用RPA+IDP+人机协同的处理方式，将断点状需求串联成端到端流程解决方案，最终实现年工时节省40万＋小时/年，共享服务自动化率提升13%，业务处理效率大幅提升。

从单点应用到全局协同：能源行业的“未来工作模式”已悄然起航

2、构建企业级的数字员工运营管理平台

通过集中管控平台，数字员工的运行状态均在企业的统一管控之下，保障数字员工稳定运行同时，实时掌握运行情况，解决企业多地办公的协同难题，杜绝流程数据掌握在个人手中，真正做到数据互通业务共享，推动管理模式优化、员工效率优化、客户体验优化。数字员工运营平台覆盖RPA建设阶段的全生命周期，分别是：业务理解(需求管理)、流程创建(Creator、IDP)、随处运行(Worker)、集中管控（Commander、数据大屏）、流程共享（劳动力市场））和人机协同。

从单点应用到全局协同：能源行业的“未来工作模式”已悄然起航

3、全面赋能员工数字化能力通过RPA基础概念、需求挖掘、技术开发、项目管理、运维管理、数字员工平台使用等多维度近20次专题培训，60天专家带教陪跑，累计为企业培养1700名RPA初级技能人员、400名中级技能人员、60名高级技能人员，30名IDP训练专家，1名对话式AI专家。通过数字能力持续赋能，培养业务团队对数字化能力的意识及动手能力，使得数字员工卓越中心能够在项目服务结束后仍旧常态化运行，并通过不断深入的应用推广，以点带面为企业带来长足的收益。
当数字员工被较大规模应用到企业的实际业务之后，离散的流程开发、部署和管理维护工作遇到了极大的挑战。由于数字员工是以桌面为主的一种运行模式，低门槛带来了快速应用能力也导致企业在采用流程自动化的初期并没有统一管理或治理，这对数字员工的复用、统一监管、版本管理等设置了障碍。为了改变这一点，需要在基于数字员工提供了全生命周期管理能力的基础上，从组织的顶层设计考虑数字员工卓越中心的建设。
来也科技的数字员工卓越中心(COE)按照流程涉及战略规划、统筹运营、业务发现、技术落地等4个层级9个步骤，最终完成对企业数字化转型的整体规划、蓝图设计、全生命周期管理体系的建设、组织架构及岗位职能设计及关键岗位带教赋能，COE团队绩效管理指标设计、卓越中心试运行等内容的建设。

从单点应用到全局协同：能源行业的“未来工作模式”已悄然起航

在数字化转型的过程中，来也科技通过建立RPA应用体系和COE，不仅帮助该企业实现了数字化转型的顺利过渡，还推动了财务、人事等共享服务平台的全面升级。通过全生命周期的管理体系、数字员工的高效部署与复用，企业的自动化率和整体运营效率大幅提升，为企业在全球竞争中获得了更大的优势。
在能源行业，随着数据驱动决策和智能化技术的应用，AI Agent作为一种新的技术形态将进一步赋能企业，实现更加精准、高效的决策和运营。来也科技将持续为能源行业提供创新的智能技术和AI Agent解决方案，推动数字化转型进入一个新的高度，帮助企业在智能化、自动化的双轮驱动下实现持续创新与突破。

1.本内容作为作者独立观点，不代表RPA学习天地立场，RPA学习天地仅提供信息存储空间服务。

2.如果对本稿件有异议或投诉，请联系客服微信号。

赞 (0)
RPA学习天地RPA学习天地
0 打赏 如需购买，请微信扫描二维码 如需购买，请微信扫描二维码 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2024年12月7日 pm2:54
下一篇 2024年12月7日 pm5:38

相关推荐