一項調查得出結論：“未能將自動化納入其路線圖的公司的客戶保留率下降了25%。”另一項研究指出，“如果有60%的企業實現流程自動化，則可以節省超過30%的時間”。這兩項以及許多其他研究已推動企業走向自動化。但是可悲的事實是，幾乎有一半的自動化項目沒有達到其最終目標。這些項目中有50%失敗的主要原因是試圖使錯誤的流程自動化。但這還不是全部。還有許多其他原因導致自動化失敗。本文總結了自動化失敗的7個原因。

　　1.對當前過程的理解不完整或不正確

對過程的不完全了解是您自動化工作的真正殺手。每個業務流程都在其界面下隱藏了一些細微差別，變化和層次。這些通常在任何典型的過程映射，基于訪談的發現或員工影子中都保持不變。

如果沒有完整的流程透明性和洞察力，那么企業將面臨的所有失敗就是自動化失敗或自動化程度欠佳。

為了成功實現自動化，他們需要擺脫部署分析師團隊以繪制地圖方框和箭頭的傳統方法。相反，他們需要采用計算機視覺，深度學習，機器智能和其他類似技術支持的更高級和現代的過程映射方法。他們需要投資于過程發現和過程挖掘軟件，以實現成功的自動化。

　　2.最終目標含糊不清

僅出于自動化的目的，自動化不是正確的方法!您將只會面臨無法與您不切實際的期望相提并論的努力和自動化。有一個清晰的目標，并制定一個一致的策略來實現相同目標。

您希望自動化產生什么？

數字化轉型是您的最終目標嗎？

您是否要自動執行重復任務以節省時間和人工？

您要標準化操作嗎？

您想找到機會并利用機會成本嗎？

還是只想弄清楚流程？

不管您的最終目標是什么，從一開始就明確這一點。

設定清晰的SMART目標是成功實施任何新計劃的第一步，自動化也沒有什么不同。在這里，SMART是指目標應該是具體的，可衡量的，可實現的，面向結果的和及時的。

　　3.忽略人為因素

構成過程的不只是工具和技術。人類也起著至關重要的作用。而且，如果您在分析流程的自動化程度時忽略了處理流程的員工，那么您的結果將不會富有成果。

大多數過程分析軟件和平臺都專注于應用程序和系統。他們從應用程序上的流程收集數據和事件日志，而沒有考慮到許多流程和決策是員工在不知不覺中做出的。實際上，許多員工都有自己的工作方式來節省時間和精力。這是您企業的部落知識。并且您需要使用流程發現來發掘這種部落知識。

如果您只關注工具和任務，而忽略了流程的人為因素，那么自動化工作勢必會減少。如果沒有對過程的整體了解，您將無法通過自動化獲得成功。并且為了獲得整體圖景，必須將人為因素與過程發現相結合。

　　4.不知道要自動化哪個過程

如果您將自動化工作錯誤或中斷，則會導致失敗。僅僅因為某個過程可以自動化并不意味著它需要自動化。

您可能會覺得每個過程都可以自動化，但事實并非如此。除了自動化以外，還可以通過多種方式優化許多流程。為了使事情自動化，大批企業忽略了業務流程分析的關鍵方面，以了解哪個流程可以成為自動化的最佳人選。這使他們在錯誤的流程上浪費了時間和資源，并且延遲了他們的數字化轉型計劃。

為了成功實現自動化，請檢查哪個過程最適合您。考慮流程的不同方面，例如重復步驟，價值流，工作流程量以及不需要人為干預的步驟。這些可能是自動化的理想候選過程。

　　5.與RPA一起進取

機器人過程自動化被大多數企業視為自動化的火炬手。但是，RPA錘不適用于您企業中的每個流程。可以通過更簡單，更面向過程的方法優化各種過程。

這些可能是：

· 流程再造；

· 將流程重新平臺化為更先進和現代化的系統；

· 將業務流程外包給利用自動化的公司；

· 完全消除沒有特殊作用的過程也可能是減少工作量并節省時間的絕佳選擇。

　　6.將減少員工人數作為最終目標

越來越多的漫游器并不能衡量成功與否，減少員工人數也不應該。

通常認為，自動化意味著減少團隊規模，并由機器人接管幾乎所有任務。但是，這是查看自動化的錯誤方式。

這可以衡量您的自動化成功嗎？無論智能機器人如何發展，它們都永遠無法替代人類。如果您還是僅通過減少人手的機器人數量來衡量或比較自動化成功的人，那么數字化轉型就不會太過分。

減少人員數量絕不是任何自動化工作的最終目標。嘗試用機器人代替經驗豐富的團隊可能適得其反。它可能會讓您脫離擁有完整系統知識并且可以有效控制和執行任何流程的團隊。

實際上，有許多任務需要人工操作，因此不應自動化。實際上，應該將自動化視為解決業務問題或使流程更高效的另一種工具或技術。從長遠來看，考慮減少員工人數的自動化永遠不會成功。

　　7.將自動化限制為任務

價值流>主要流程>子流程>活動>任務。這是任何過程模型中遵循的通用層次結構。許多公司無法做到的地方是他們嘗試自動化任務而不是流程本身。任務自動化似乎是一種更容易，更快捷的方法。但是，由于這不是端到端的自動化流程。這意味著收益將是短暫的，甚至投資回報率也將受到限制。您的任務可能是自動化的，但過程的其他方面仍將保持手動狀態。

今天，許多其他技術脫穎而出，可以幫助您解決棘手的過程問題。這些可以是從簡單的更好地雇用實踐，重新組織工作重點到諸如計算機視覺，深度學習，自然語言處理等認知技術解決方案之類的任何事情。想了解更多關于企業自動化的信息，請繼續關注中培偉業。