Optimalizace aspektů robotické procesní automatizace
Loading...
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato disertační práce se věnuje optimalizaci klíčových oblastí robotické procesní automatizace (RPA), která je zásadní pro zvýšení provozní efektivity a zjednodušení správy systémů. Navzdory příslibu zefektivnění a automatizace rutinních úkonů je zavádění RPA často komplikováno problémy s integrací, škálovatelností a spolehlivým prováděním procesů. Proto se tato práce zaměřuje na identifikaci kritických aspektů RPA a návrh inovativních technologických řešení pro jejich zlepšení. K provedení výzkumu byla použita komplexní metodologie, která začínala rozsáhlou literární rešerší za využití metodiky PRISMA pro mapování aktuálního stavu poznání a identifikaci výzkumných mezer. Následně byla aplikována multikriteriální analýza, která umožnila prioritizaci aspektů RPA na základě jejich významu, technologické připravenosti a souladu s výzkumným rámcem. Studie se zaměřuje na tři hlavní oblasti: techniky výběru úkolů, systematický design a další rozvoj a strategie řízení škálovatelnosti a udržitelnosti. Každá z těchto oblastí byla prozkoumána prostřednictvím cíleného experimentálního výzkumu, který zahrnoval důkladné testování inovativních algoritmických úprav pro zlepšení task-miningu, vyhodnocení přínosů integrace API, pokročilou detekci podobných kódových vzorců za účelem zefektivnění refaktoringu a analýzu vlivu variability procesů na výkon RPA. Experimentální výsledky naznačují, že navrhované optimalizace vedou ke zlepšení efektivity procesů, snížení chybovosti a lepší škálovatelnosti řešení RPA. Diskuze uvádí tyto poznatky do kontextu současných trendů v oblasti RPA a zdůrazňuje jak teoretické přínosy, tak praktické důsledky pro průmyslovou aplikaci.
This dissertation investigates on optimizing key areas of robotic process automation (RPA), which is essential for increasing operational efficiency and simplifying system management. Despite its promise to streamline and automate routine tasks, the implementation of RPA is often hindered by challenges related to integration, scalability, and reliable process execution. To address these challenges, the primary objective of this work is to identify critical RPA aspects and develop technological approaches for their optimization. A comprehensive methodology was employed, beginning with an extensive literature review using the PRISMA framework to map the state-of-the-art and identify research gaps. A multi-criteria analysis was then applied to prioritize RPA aspects based on their significance, technological readiness, and alignment with the research framework. The study focuses on three core aspects: techniques for task selection, systematic design and further development, and strategies for managing scalability and sustainability. Each aspect was explored through targeted experimental research, which involved rigorous testing of innovative algorithmic refinements for enhanced task-mining, evaluation of API integration benefits, advanced detection of similar code patterns to streamline refactoring, and analysis of process variability's influence on RPA performance. Experimental results indicate that the proposed optimizations lead to improvements in process efficiency, error reduction, and scalability of RPA solutions. The discussion contextualizes these findings within current trends in RPA, highlighting both theoretical contributions and practical implications for industry application.
This dissertation investigates on optimizing key areas of robotic process automation (RPA), which is essential for increasing operational efficiency and simplifying system management. Despite its promise to streamline and automate routine tasks, the implementation of RPA is often hindered by challenges related to integration, scalability, and reliable process execution. To address these challenges, the primary objective of this work is to identify critical RPA aspects and develop technological approaches for their optimization. A comprehensive methodology was employed, beginning with an extensive literature review using the PRISMA framework to map the state-of-the-art and identify research gaps. A multi-criteria analysis was then applied to prioritize RPA aspects based on their significance, technological readiness, and alignment with the research framework. The study focuses on three core aspects: techniques for task selection, systematic design and further development, and strategies for managing scalability and sustainability. Each aspect was explored through targeted experimental research, which involved rigorous testing of innovative algorithmic refinements for enhanced task-mining, evaluation of API integration benefits, advanced detection of similar code patterns to streamline refactoring, and analysis of process variability's influence on RPA performance. Experimental results indicate that the proposed optimizations lead to improvements in process efficiency, error reduction, and scalability of RPA solutions. The discussion contextualizes these findings within current trends in RPA, highlighting both theoretical contributions and practical implications for industry application.
Description
Subject(s)
Robotic Process Automation, RPA, optimalizace RPA, task-mining, API, procesní shodnost, refaktoring kódu, RPA exception handling, variabilita RPA, Robotic Process Automation, RPA, Optimalization of RPA, Task-mining, API, Process Similarity, Code Refactoring, RPA exception handling, RPA variability