 |
Департамент корпоративных информационных систем ALP Group разработал первую в России платформу роботизации процессов
Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС», или ДКИС) — ведущий российский разработчик ИТ-решений (основанных на программных продуктах «1С») для управления крупными коммерческими и государственными организациями, — выпустил первую в России импортонезависимую технологическую платформу роботизации процессов (robotic process automation, или RPA). По своим функциональным возможностям она сопоставима с ведущими зарубежными аналогами. При этом на российском рынке разработка ДКИС имеет большое конкурентное преимущество, т. к. легко интегрируется с продуктами 1С, но при этом может работать и как независимый элемент информационной системы заказчика. Новая разработка ALP ДКИС представляет интерес для любых организаций, заинтересованных в существенном повышении эффективности бизнес-процессов, а также качества управленческих решений за счет автоматизации трудоемких или массовых рутинных операций. Кроме того, применение RPA-платформы ДКИС снимает санкционные риски, устраняет различные проявления «человеческого фактора» и дополняет актуальными функциями продукты 1С для крупных организаций.
Платформа PRA ДКИС поддерживает два основных сценария создания программных роботов.
Наиболее типичный сценарий практически не требует обучения или каких-либо специальных знаний. Пользователь (бизнес-аналитик или сотрудник бизнес-подразделения) самостоятельно настраивает полезных для него роботов, выбирая и компонуя в нужной последовательности модули, выполняющие те или иные действия: открытие сайтов, запуск прикладных программ, копирование информации из пользовательского интерфейса ПО, выполнение запросов к БД, распознавание документов, создание электронных документов, формирование и отправка электронной почты, действия с электронной подписью и др. Фактически, он формирует пошаговую инструкцию, причем всё делается буквально в несколько кликов. Заготовленный набор таких модулей покрывает практически все реальные потребности сотрудников современных предприятий. Но при необходимости нетрудно добавить в систему новые действия.
Более квалифицированные сотрудники могут не только пользоваться готовыми модулями, но и описывать сложные кастомные алгоритмы отдельных действий, а также автоматизировать целые процессы. Здесь уже используется один из поддерживаемых универсальных языков программирования (ЯП), в настоящее время это Java или ЯП, поддерживаемый платформой .NET.
В зависимости от характера выполняемых действий, программные роботы RPA-платформы ДКИС могут или работать в автоматическом режиме, полностью исключая участие человека, а могут выполнять лишь черновую работу и передавать её результаты должностным лицам для выполнения ответственных действий.
У системы нет обязательной привязки к платформе 1С, что позволяет использовать её вместе с практически любым прикладным ПО, включая унаследованные решения и новое ПО, создаваемое заказчиком самостоятельно или во взаимодействии в аутсорсинговыми компаниями. Рост популярности этого способа разработки критически важного бизнес-ПО в 2018 г. стал устойчивым трендом российского ИТ-рынка.
В то же время, в RPA-платформу ДКИС встроен функционал интеграции с ПО 1С для крупных организаций: распознаются объекты 1С, заготовленные модули для различных действий с ними, а сам робот может выполняться как часть пользовательского интерфейса программных продуктов 1С. Последнее обстоятельство существенно упрощает внедрение RPA-платформы в российских компаниях, где многие категории сотрудников постоянно работают с ПО 1С и привыкли к его пользовательскому интерфейсу. Поддерживаются два варианта автоматизации взаимодействия программного робота с ПО 1С: через пользовательский интерфейс последнего и через СУБД (с использованием коннекторов 1С). Отметим, что интеграция западных RPA-платформ с 1С требует значительно больших усилий и не достигает того уровня полноты, надежности и гибкости, который обеспечивает RPA-платформа ДКИС.
В новой разработке ALP Group большое внимание уделено инструментам контроля и управления, реализованным на уровне RPA-платформы. Подробная информация для ретроспективного анализа автоматически заносится в сводный протокол (лог), который можно исследовать отдельно или в связке с логами другого ПО. Кроме того, RPA-платформа позволяет в режиме реального времени следить за тем, сколько и каких роботов выполняется, на каком шаге алгоритма они находятся, какие ресурсы потребляют и др. При использовании соответствующих инструментов эту информацию нетрудно сопоставить с данными о состоянии внешних программ, с которыми взаимодействуют роботы (MS Outlook, Excel и т. п.). В совокупности средства протоколирования и мониторинга позволяют тонко администрировать систему программных роботов и своевременно замечать практически любые нештатные ситуации — еще до того, как они повлияют на работу пользователей.
Отметим, что ДКИС уже более двух лет применяет роботизацию процессов на практике — как при внедрении систем класса ERP и i-ERP у заказчиков, так и во внутренних проектах ALP Group по развитию собственной системы управления предприятием. За это время созданы десятки программных роботов, относящихся к различным аспектам работы предприятия: управлению финансами, подготовке к тендерам и поддержке продаж, управлению персоналом и др. В настоящее время все они находятся в режиме промышленной эксплуатации. Первоначально эти роботы были реализованы на одной из ведущих зарубежных RPA-платформ, но практика быстро показала, что для российского рынка этот путь не оптимален. К его основным недостаткам можно отнести высокие санкционные риски, ориентацию на зарубежное проприетарное ПО (в плане средств интеграции и заготовленных наборов действий), а также практические сложности интеграции с популярным в нашей стране корпоративным ПО 1С. Именно для преодоления всех этих ограничений ДКИС создала собственную RPA-платформу. После этого ранее созданные программные роботы были перенесены на неё и прошли опыт эксплуатации около года. В настоящее время RPA-платформа ALP Group готова к полномасштабному применению на российских предприятиях.
Контактное лицо: Анна
Компания: ДКИС ALP Group
Добавлен: 12:34, 01.06.2019
Количество просмотров: 466
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия614 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия605 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия684 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
