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博客 · RPA

什么是 RPA?机器人流程自动化示例

什么是RPA,它如何运作、用于何处?机器人流程自动化示例、有人值守与无人值守机器人,以及首个流程的选择清单。

每家企业都有这样的员工:每个月把同一张表从一个系统录入另一个系统,把收到的发票信息逐条录入某个界面,或者每天早上从同一个网站复制同样的数据。这些任务的共同点在于它们不需要判断:每次的步骤都相同,规则也很明确。**机器人流程自动化(RPA)**正是为这类工作而设计的技术。

本文将介绍什么是 RPA、它如何运作、用于哪些任务以及它的局限在哪里。文末还附有一份简短的检查清单,供您在选择第一个自动化流程时使用。

什么是 RPA?

RPA 是一种软件机器人,它通过应用程序的界面执行员工在计算机上完成的基于规则的重复性任务。这里的“机器人”不是实体机器,而是在计算机上运行的程序。它会点击、输入、复制、打开文件和填写表单;换言之,它模仿人用键盘和鼠标所做的操作。

Microsoft 的 Power Automate 文档很好地概括了这种方法:桌面流是为在工作站上执行简单或复杂的基于规则的任务的任何人设计的,它们既可以配合电子邮件和 Excel 等日常工具使用,也可以配合现代和遗留应用程序使用。根据该文档,这些工具还可以自动化终端仿真器等较旧的应用程序,并通过应用程序界面中的元素、图像或屏幕坐标与机器交互。

最后这一点正是 RPA 区别于其他集成方法之处。如果两个系统之间没有现成的连接(API),RPA 可以像人一样使用界面来填补这一空白。

RPA 如何运作?

一个 RPA 流程通常分三步构建:

  1. 定义步骤。 逐步写明执行该工作的员工在哪个界面上点击、在哪个字段中输入什么内容。
  2. 设计机器人。 利用现成的操作或屏幕录制,在 RPA 工具中将这些步骤转化为一个流程。Microsoft 的文档将其描述为拖放操作,或先录制流程再运行。
  3. 运行并监控机器人。 流程可以手动触发、按设定时间触发或由事件触发;其结果和错误会被记录下来。

有人值守与无人值守机器人

RPA 中经常出现两个概念:

这一区分对规划很重要。无人值守机器人需要单独的机器、许可证和会话配置。相比之下,有人值守机器人一开始就是员工日常工作的一部分。

RPA 示例:哪些任务适合?

以下示例是步骤固定、规则明确的任务的典型案例:

共同的标准是:任务重复频繁,输入有规律,规则可以写明,结果可以核查。

RPA 的普及程度如何?

欧盟统计局 Eurostat 于 2026 年 3 月发布的报告,将使用基于 AI 的软件实现工作流程自动化或辅助决策的技术(报告中的示例:结合基于 AI 的软件的 RPA)作为单独一项进行统计。2025 年,在拥有 10 名及以上员工的欧盟企业中,有 5.4% 使用了这些技术;2024 年这一数字为 4.2%。在大型企业中,这一比例为 24.4%。

这一数字仅涵盖 AI 支持的自动化;不应将其解读为传统的基于规则的机器人的总体普及率。数据详情和行业细分请参阅文章《AI 驱动的 RPA:欧洲数据》。

RPA 的局限

RPA 的优势在于它能够使用界面;其弱点也恰恰在此。如果界面上发生了某些变化,机器人可能会出错。Microsoft 关于无人值守流程的文档给出了一个具体示例:机器人运行时所在的远程桌面会话的屏幕分辨率,可能与设计流程时的屏幕不同。根据该文档,这可能导致找不到目标元素,或者键盘和鼠标操作与错误的元素交互。

由此可以得出三个实际结论:

选择首个 RPA 流程的检查清单

第一个流程决定了自动化在组织中将如何被接受。在选择时,请提出以下问题:

  1. 频率: 这项任务是每天还是每周都要做?
  2. 规则: 步骤能否写明,例外情况是否很少?
  3. 输入: 数据是否总是以相同格式(相同的界面、相同的文件布局)到达?
  4. 稳定性: 所涉及应用程序的界面在近期内是否会发生变化?
  5. 衡量: 是否知道目前在这项任务上花费了多少时间?
  6. 负责人: 当机器人停止运行时,谁会发现,谁会介入?

一个规模小但重复频繁、六个问题都能得到明确回答的流程,比一个庞大而复杂的流程更适合作为起点。

当 RPA 不被定位为让人失业的技术,而是被定位为把人从重复性界面工作中解放出来的工具时,它能带来最好的效果。从正确的流程开始,也会为后续步骤铺平道路。

物流经验在选择首个流程时的作用。 物流运营中充满了上述工作:从一个界面录入另一个界面的发货单、从供应商门户收集的订单状态、在系统之间核对的库存数据。物流运营同样依靠检查清单第 2、5、6 个问题背后的习惯运转:书面的工作规则、经过测量的基准,以及每个交接环节都有明确的负责人。我们的一位顾问在运营、物流和供应链领域拥有30 多年经验:他曾在一家大型科技分销企业全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营,组建并领导 100 多人的团队,并通过以 KPI 为导向的项目实现了运营绩效的持续提升。他还曾管理全国性的仓储和运输业务。作为一名工业工程师,他如今通过 AI 和自动化将这种供应链管理规范带给中小企业。了解我们的顾问。

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参考资料

  1. Microsoft Learn — Introduction to desktop flows (Power Automate) · 2026年8月23日
  2. Microsoft Learn — Run unattended desktop flows (Power Automate) · 2026年8月31日
  3. Eurostat — The use of artificial intelligence technologies in the European Union – Key results – 2026 edition · 2026年3月26日

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