基于统计过程控制发现机器人流程自动化中的异常行为
机器人学
2023-05-02 v1
摘要
使用机器人流程自动化（RPA）的公司经常面临维护其 RPA 组合中机器人（bots）的问题。当前的关健绩效指标并不追踪 RPA 机器人或流程的行为。为了更好地维护 RPA 机器人，轻松识别其问题行为至关重要。因此，我们提出了一种追踪和测量流程行为以提升 RPA 机器人可维护性的策略。我们选取了统计离散度指标来度量变异性，以分析 RPA 机器人的行为。我们在 12 个流程上分析了统计离散度描述 RPA 机器人行为的优劣。结果证明，通过使用统计离散度进行行为分析，可以描述 RPA 机器人的非期望行为。我们的结果显示，统计离散度与成功率的相关性为 -0.91，与数据中的离群值相关性为 0.42。此外，结果表明离群值并不影响 RPA 机器人的成功率。本研究意味着我们可以用变异性分析来描述 RPA 机器人的行为。进而，其极有可能也被用于分析其他流程，作为获取性能洞察的工具以及用于比较或选择待重做流程的基准工具。
引用
@article{arxiv.2305.00205,
title = {Towards Discovering Erratic Behavior in Robotic Process Automation with Statistical Process Control},
author = {Petr Prucha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00205},
year = {2023}
}