RPA百年發(fā)展簡史:RPA的史前背景、發(fā)展歷程與四階進化

RPA百年簡史:從第一條自動化生產(chǎn)線到RPA成為流程自動化首選方案

RPA百年發(fā)展簡史:RPA的史前背景、發(fā)展歷程與四階進化

RPA百年簡史:90年自動化與信息技術更迭,15載成就RPA如今聲名

全文約5700字, 閱讀時間約13分鐘

文/王吉偉

提到RPA(機器人流程自動化)的過去,很多人都會將這段歷史追溯至1954年的工業(yè)機器人誕生,工業(yè)機器人在制作車間的運作要求生產(chǎn)必須是流程化的,車間的生產(chǎn)流程自動化管理也就由此產(chǎn)生。

但事實上,全球第一條自動化生產(chǎn)線誕生于1913年的福特汽車制造車間,至40年代業(yè)務流程自動化已是眾多企業(yè)都在探索的。

從1913年開始,一直到2003年,90年時間里自動化技術歷經(jīng)多次更迭。從機械化、到自動化、再到信息自動化,當計算機應用于生產(chǎn)制造之后,信息與自動化的結(jié)合徹底引發(fā)了信息革命。

信息技術與自動化技術不斷融合,奠定了企業(yè)經(jīng)營流程自動化技術高速發(fā)展的基礎。屏幕抓取、業(yè)務流程自動化管理以及人工智能這三大技術,最終使得專業(yè)的RPA工具在2000年初出現(xiàn),一直到如今的全球RPA項目大爆發(fā)。

從1913年第一條汽車自動生產(chǎn)線,到2019年UiPath估值超70億,再到國內(nèi)RPA項目深受資本擁戴,專業(yè)RPA出現(xiàn)至今只有不到二十年,但RPA背后的技術發(fā)展以及流程自動化管理理念與應用實踐卻已歷經(jīng)百年??梢哉f,RPA的發(fā)展歷程其實就是一部超過百年的進化史。

下面,王吉偉頻道就為大家揭開這部RPA百年發(fā)展簡史。

第一部分,RPA史前(1913年-2000年初)

1913年,亨利·福特成功把汽車價格降低到大眾消費級別,由此汽車成為人們的主要出行工具。但大家應該想不到,福特的成功是通過生產(chǎn)線自動化實現(xiàn)的。

福特把制造車間大部分制造流程打造成自動化生產(chǎn)線,汽車裝配時每個工段的工人只需進行一次零部件安裝的操作,流水線的所有工段裝配完成后,正好組裝出一輛整車。流水線裝配的生產(chǎn)模式,使得福特成本大幅降低,才制造出了大眾都能買得起的汽車。

這是近代自動化的首次應用,也是從那時開始,人們一直渴望生產(chǎn)過程的機械化與自動化。

至40年代,業(yè)務自動化已成為企業(yè)持續(xù)追求的目標。但受技術條件限制,當時所探討的自動化仍然只是一個愿景。

1954年,劍橋大學的John Simons首次將計算機用于商業(yè)目的。他把計算機命名為LEO(Lyons Electronic Office),并將LEO應用于一家茶店和一家餐飲連鎖店。同年,機器人技術天才喬治?德沃爾(George Devol)申請了第一個機器人專利,工業(yè)機器人的應用序幕由此拉開。

當信息技術與制造業(yè)連接在一起之后,信息已經(jīng)與由人主導的生產(chǎn)活動交織在一起,生產(chǎn)制造的要素由此變成了“人-過程-技術”的新范式。

隨著60年代企業(yè)資源計劃系統(tǒng)的啟動,由數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司業(yè)務的計算機化正式出現(xiàn),并且誕生了業(yè)務自動化解決方案,人類由此真正進入信息技術可以連通一切的信息革命時代。

1961年,通用汽車的裝配線啟用了首臺工業(yè)機器人,主要用于自動執(zhí)行一些簡單的任務,比如拾取、移動和放置裝配線上的物品。1984年,日本誕生了世界第一座“無人工廠”。此時的工業(yè)機器人技術更加成熟,生產(chǎn)制造的自動化邁上了一個新臺階。此后大型工廠都開始選擇使用機器人進行流程作業(yè),以代替工人從事那些繁重、危險的生產(chǎn)工作。

在工業(yè)自動化技術愈發(fā)成熟的同時,廣大企業(yè)也于70年代的信息革命初期進入了電腦自動化時代。在管理信息系統(tǒng)(MIS)變革下,很多組織的業(yè)務線實現(xiàn)計算機化,質(zhì)量管理等流程化管理模式也由此興起。隨著更多組織采用以流程為中心的方法來改善業(yè)務成果,企業(yè)們希望更好的重新設計和管理業(yè)務流程。

到了80年代,企業(yè)管理普遍采用功能性(即垂直)觀點,強調(diào)嚴格的管理控制。強大而臃腫的職能結(jié)構(gòu)使得更多的孤立部門產(chǎn)生,部門級別各自監(jiān)視業(yè)務和運營的結(jié)果,是導致業(yè)務運營效率低下。

直至90年代,學術界和商業(yè)界都開始流行業(yè)務流程和業(yè)務流程定位的概念。自90年代至今,業(yè)務流程管理(BPM)一直是管理領域和IT界討論最多的主題之一。BPM把企業(yè)經(jīng)營焦點轉(zhuǎn)移業(yè)務本身而不是產(chǎn)品或服務,將業(yè)務流程視作企業(yè)組織的運作核心。

這一時期的企業(yè)業(yè)務流程管理,使用多種方法優(yōu)化端到端業(yè)務流程。而IBM、Oracle等科技企業(yè)的加入,為企業(yè)引入了更多的自動化技術。這些技術幫助很多企業(yè)實現(xiàn)了自動化管理,被稱作業(yè)務流程自動化(BPA)。

BPM的流行讓企業(yè)管理進入BPA階段,隨著BPA的大量應用,各種流程自動化技術亦是層出不窮,而RPA正是BPA的一個新興領域。

第二部分,RPA上壘(2003-2019)

現(xiàn)代RPA產(chǎn)品的三項關鍵技術分別是屏幕抓取、業(yè)務流程自動化管理和人工智能。事實上,這三項功能在2000年也不算新鮮技術。譬如屏幕抓取技術在90年代已大行其道,業(yè)務流程自動化技術則隨著IBM等諸多企服型科技公司的推動而在各領域創(chuàng)新應用,人工智能則自1956年正式命名后已經(jīng)歷幾波質(zhì)的發(fā)展。

RPA應解決業(yè)務問題而生,起初多是從使用屏幕抓取等傳統(tǒng)技術結(jié)合自動化工作流軟件開始,后來逐步因企業(yè)需求而將AI的認知技術加入其中。

其中屏幕抓取和工作流程自動化這兩個功能,早期就被一些系統(tǒng)及軟件集成。譬如微軟Windows系統(tǒng)就在后來集成了抓圖軟件,office出到office97版本時就已集成“宏”(Macro)功能,從而實現(xiàn)用戶文檔中的某些任務自動化,而最早的宏功能則要追溯到1994年的Excel 5.0。

再如Adobe 的Photoshop 系類產(chǎn)品從2000年左右的早期版本就有動作錄制功能,用于批量處理重復的圖片編輯操作。

以上所列這些工具,都可以看作是早期的RPA。其實這些軟件廠商如果想做RPA的話,可能就不會有后來三大RPA廠商的份了。當然,那時RPA太小的市場,大型軟件廠商根本看不上眼,同時各自專注的領域也不盡相同。

隨著一些企業(yè)對自動化的需求增多,2000年初出現(xiàn)了幾個主營RPA產(chǎn)品的公司。首先是Blue Prism于2003年發(fā)布了其第一款RPA產(chǎn)品,然后UiPath和Automation Anywhere幾乎同時發(fā)布了各自的自動化庫。

在發(fā)展初期對RPA起到主要推動作用的,其實是業(yè)務外包(BPO)領域。90年代末開始,全球500強公司幾乎都會在低成本國家進行投資,或者與BPO公司合作將其手工流程外包。

但隨著協(xié)調(diào)成本、勞力成本以及流程錯誤成本的提高,基于廉價勞力的BPO漸漸不受待見,領先的公司逐步將目光轉(zhuǎn)移到了自動化而取消人工工程。由此,BPO企業(yè)開始大量引入流程自動化技術。正好這個時候,RPA橫空出世。

Blue Prism最早只專注BPO領域,將BPO作為進入市場的途徑,并創(chuàng)造了“RPA”這個詞(Blue Prism自己的說法)。

UiPath從構(gòu)建自動化庫和軟件開發(fā)套件開始,早期服務于IBM、Google、Microsoft等公司,后來被一家印度BPO公司找到,從此進入BPO領域。包括Automation Anywhere等更多的的RPA企業(yè),后來都在BPO領域做了很多業(yè)務。

可以說,RPA最初是作為降低業(yè)務流程外包成本的一種方式,然后轉(zhuǎn)移到共享服務,IT外包和其他業(yè)務領域。

此后十多年時間,出現(xiàn)了很多RPA企業(yè)。RPA行業(yè)的發(fā)展一直不溫不火,雖然沒有被媒體更多的報道,但因為RPA的快速部署、不破壞原生系統(tǒng)、投資更少的特點,逐漸成為更多企業(yè)解決BPA的重要數(shù)字化工具。

國外RPA廠商一覽

近些年來RPA一直潛移默化的影響著很多企業(yè),已為眾多CIO所接受并慢慢將RPA的應用提上日程。這一點,從近幾年畢馬威、德勤等機構(gòu)發(fā)布的RPA相關研報可見一斑。

直到2018年9月,UiPath對外宣布獲得2.25億美元C輪融資,市場估值達到30億美元。2個月后,Automation Anywhere宣布完成總額為5.5億美元的融資,估值亦達到26億美元。

這兩起融資立即引爆了全球RPA行業(yè),在媒體的不斷曝光下,RPA行業(yè)才為業(yè)內(nèi)外所知曉。事實上,至2019年5月UiPath再獲5.68億美元的D輪融資,以70億美元成為全球估值最高的RPA企業(yè)。

正是因為有國外RPA企業(yè)融資額度與估值的對標,中國的RPA行業(yè)也迎來投資新風口。

第三部分,RPA在中國(2001-2019)

RPA在國內(nèi)的發(fā)展歷程沒有國外那么跌宕起伏,但是從按鍵精靈算起的話卻也有長達18年的歷史,比Blue Prism的起始時間還要早。

起步:按鍵精靈(2001-2019)

2001年7月,某軟件網(wǎng)站上出現(xiàn)了一款名為按鍵精靈的軟件。不久后便深得游戲玩家的厚愛,大量玩家用這個軟件升級刷怪,用各種腳本進行游戲常規(guī)的自動化操作。后來有人發(fā)現(xiàn),這個軟件還可以用于日常辦公。就這樣,按鍵精靈也成為了個人辦公自動化的常用軟件。

按鍵精靈也是基于抓屏技術與工作流程自動化技術開發(fā)而成,是國內(nèi)最早期的RPA產(chǎn)品。按鍵精靈的發(fā)布時間甚至比Blue Prism公司的RPA產(chǎn)品還要早兩年,只不過按鍵精靈面向C端用戶,而Blue Prism的產(chǎn)品面向B端。所以在國內(nèi)RPA領域,按鍵精靈被視作RPA的先驅(qū)。

上學期間就開發(fā)了按鍵精靈的褚瑞,先一步嗅到了RPA即將大量商用的氣息,瞅準時機在2015年拉上李瑋(奧森科技CEO)成立了奧森科技,并同步推出了RPA平臺UiBOT。一上線就是RPA平臺,憑借十幾年的行業(yè)經(jīng)驗做出優(yōu)秀的RPA產(chǎn)品不成問題。

RPA產(chǎn)品的發(fā)展大體分為四個階段(后文詳述),目前大部分產(chǎn)品都處于2.0到3.0之間,UiPath等一線RPA廠商正在向以AI技術為主導的智能RPA邁進。Uibot發(fā)展三年后也清晰的看到了這一點,于是在2019年6月與AI公司來也科技合并,B+輪融資3500萬美元,由此進入RPA+AI市場。

應用:阿里云RPA(2011-2019)

抓屏技術和流程自動化管理技術就在這里,就看企業(yè)如何去應用。2011年經(jīng)歷了十多年發(fā)展的淘寶體量已經(jīng)頗大,太多的客戶對接業(yè)務和大量簡單重復的工作讓淘寶運營小二們忙到無法喘息,雖然很忙但做事效率并不高,此時的淘寶急切需要自動化來代替人力來處理大量業(yè)務。這個背景下,阿里巴巴著名的碼棧于2011年在淘寶誕生。

這個流程自動化產(chǎn)品當時在內(nèi)部叫作巨無霸,起初主要幫助阿里巴巴集團小二做運營和服務售后等自動化。

到2016年雙十一期間,碼棧已實現(xiàn)讓一個運營小二服務大量企業(yè)。2017年,碼棧團隊從淘系轉(zhuǎn)到阿里云,開始服務電商、新零售、財稅、金融等更多行業(yè)。2018年,碼棧正式命名為阿里云RPA。目前,阿里云RPA已經(jīng)覆蓋了阿里巴巴大部分BU,并開始將服務輸出給企業(yè)用戶。

商業(yè):藝賽旗RPA(2011-2019)

同樣在2011年,上海藝賽旗公司成立,并很快推出了其RPA產(chǎn)品IS-RPA。與阿里碼棧不同的是,碼棧主要對內(nèi)優(yōu)化企業(yè)業(yè)務流程,而藝賽旗的RPA產(chǎn)品就如UiPath等廠商一樣為BPO等領域的企業(yè)提供服務,因此藝賽旗是中國首家提供RPA產(chǎn)品的專業(yè)廠商。藝賽旗已于2016年8月登陸新三板,目前已服務多個領域的200余名客戶。

與此同時,2015年前后隨著四大會計事務所(普華永道、德勤、安永、畢馬威)在中國區(qū)應用RPA,這種部署更靈活的流程自動化工具也逐漸被國內(nèi)金融機構(gòu)所接受。在更多的行業(yè)對RPA產(chǎn)生興趣之后,包括IBM、HP、埃森哲等行業(yè)巨頭也紛紛開展RPA相關產(chǎn)品的IT咨詢服務落地工作。這些機構(gòu)除了推薦自有RPA產(chǎn)品,還把Blue Prism、UiPath、Automation Anywhere等國外知名RPA產(chǎn)品帶進了中國市場。

國外企業(yè)帶來RPA這樣好用的流程優(yōu)化工具,而國內(nèi)企業(yè)經(jīng)過十幾年發(fā)展也臨近數(shù)字化轉(zhuǎn)型的拐點,不標準和割裂化的信息化系統(tǒng)使得傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)并不適合大部分企業(yè)。RPA將在這個過渡期間會發(fā)揮重大的銜接作用,這會是一個巨大的企業(yè)服務市場。市場需求催生了本土RPA萌芽,很多跨國企業(yè)內(nèi)部的高管看好RPA未來發(fā)展,開始走出去獨立發(fā)展。

也就是在2016-2017年期間,國內(nèi)出現(xiàn)了一大批RPA廠商。今天為大家所熟悉的弘璣Cyclone、云擴科技、金智維等RPA廠商都是在這期間成立的,包括一些目前在做RPA業(yè)務AI公司、大數(shù)據(jù)公司也是在這段期間出現(xiàn)的。

目前網(wǎng)絡能查到的國內(nèi)RPA廠商至少有二十余家。雖然這些RPA廠商誕生時間晚,但是一上線就遇到了的資本風口,當然還有些項目本身就是資本驅(qū)動型產(chǎn)品。2019年的幾大RPA廠商融資事件,更是讓業(yè)內(nèi)外格外關注PRA領域。

第四部分:RPA進化(2019—)

雖然從全球首條自動化生產(chǎn)線出現(xiàn),到RPA成為BPA優(yōu)化方案首選已歷經(jīng)100多年時間,但從首個專業(yè)RPA工具出現(xiàn)到如今不到二十年的時間里,RPA的進化發(fā)展一共就經(jīng)歷了四個階段。

1、RPA 1.0階段:輔助性RPA(Assisted RPA)

在RPA 1.0階段,作為“虛擬助手”出現(xiàn)的RPA,幾乎涵蓋了機器人自動化的主要功能,以及現(xiàn)有桌面自動化軟件的全部操作。部署在員工PC機上,用于提高工作效率。缺點是難以實現(xiàn)端到端的自動化,做不到成規(guī)模應用。不過輔助RPA已能夠有效減少業(yè)務平均處理時間,可有效改善客戶體驗并節(jié)省成本。

2、RPA 2.0階段:非輔助性RPA(Unassisted RPA)

在RPA 2.0階段,被稱為“虛擬勞動力”的RPA,主要目標即實現(xiàn)端到端的自動化,以及虛擬員工分級。主要部署在VMS虛擬機上,能夠編排工作內(nèi)容,集中化管理機器人、分析機器人的表現(xiàn)等。缺點是對于RPA軟件機器人的工作仍然需要人工的控制和管理。非輔助性RPA機器人可以全天候工作24 * 7,并用業(yè)務流程代替了人機交互,釋放了更大的增效降本可能性。

3、RPA 3.0階段:自主性RPA(Autonomous RPA)

在RPA 3.0階段,RPA的主要目標是實現(xiàn)端到端的自動化和成規(guī)模多功能虛擬勞動力。通常部署在云服務器和SaaS上,特點是實現(xiàn)自動分級、動態(tài)負載平衡、情景感知、高級分析和工作流。缺點是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍較為困難。但更多技術的融合,使得自主性RPA可從根本上提升業(yè)務價值并為用戶帶來更多優(yōu)勢。

4、RPA 4.0階段:認知性RPA(Cognitive RPA)

RPA 4.0將是未來RPA發(fā)展的方向。開始運用人工智能、機器學習以及自然語言處理等技術,以實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理、預測規(guī)范分析、自動任務接受處理等功能。借助認知性RPA,決策過程全都由機器人執(zhí)行,從而可以將所有漫長而復雜的任務自動化。

目前,盡管大多數(shù)RPA軟件產(chǎn)品都處于在2.0-3.0之間,但發(fā)展已相當成熟,同時產(chǎn)品化程度亦是很高。此外,一些行業(yè)巨頭已經(jīng)開始向RPA 4.0發(fā)起了探索,并已初步應用AI增強RPA產(chǎn)品的認知能力。

王吉偉頻道認為,認知性RPA代表著RPA行業(yè)的未來,這也就意味著RPA最終都會走向AI。RPA4.0產(chǎn)品不僅能夠更好的完成任務,同時還能自主發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營流程中哪些環(huán)節(jié)可以實現(xiàn)自動化,甚至能夠通過分析提出更好的流程優(yōu)化方案。當RPA發(fā)展到這種程度的時候,可以說RPA幾乎可以適用所有BPM場景。

事實上,RPA三大主要技術包括AI,RPA剛開始出現(xiàn)時就被一些組織機構(gòu)歸入了人工智能領域。所以現(xiàn)在說RPA是AI接盤俠也好,說RPA最終會被AI吞噬也罷,最終的形形態(tài)的RPA必然無法脫離AI。

當所有RPA產(chǎn)品都發(fā)展成為認知性RPA之后,RPA會成為AI的一部分,或者說會成為企業(yè)BPA方案不可或缺的一部分。彼時RPA企業(yè)都將演變成為AI企業(yè),RPA也只是人工智能解決BPA的諸多方案之一,那RPA還會以獨立形式存在嗎?RPA企業(yè)又將何去何從?

說到這里,又想起了那個觀點:RPA已死,集成自動化才是未來。問題是,這個觀點中所說的集成是RPA集成其他自動化方案,還是其他解決方案集成RPA呢?

這,應該是每個RPA企業(yè)都在思考的問題。

【王吉偉頻道,關注TMT與IOT,專注數(shù)字化轉(zhuǎn)型與流程自動化?!?/p>

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2019-10-11
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