Metal Endüstrisinde RPA (Robotic Process Automation) ile Maliyet Azaltma

Updated: Aug 27

Giriş

İlk sanayileşmiş ülkelerde endüstriyel değer yaratma, şu anda Sanayi 4.0 olarak adlandırılan sanayileşmenin dördüncü aşamasına doğru gelişme ile şekillenmektedir. Bu gelişme 1970'lerin başında başlayan ve imalatta yüksek düzeyde otomasyon gerçekleştirmek için elektronik ve bilgi teknolojilerine dayanan üçüncü sanayi devrimini takip etmektedir (Acatech 2013).

Endüstri 4.0'a yönelik gelişim şu anda imalat sanayii üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Akıllı fabrikaların, akıllı ürünlerin ve endüstriyel internet olarak da adlandırılan şeylerin ve hizmetlerin internetine yerleştirilmiş akıllı hizmetlerin kurulmasına dayanmaktadır (Kagermann, H.; Lukas, W.; Wahlster, W: Abschotten). Ayrıca, bu Endüstri 4.0 unsurları etrafında yeni iş modelleri gelişmektedir. Endüstri 4.0'a yönelik bu gelişme, her yerde bulunan bilgi ve iletişim teknolojisi (BİT) altyapısını kullanarak sürdürülebilir üretimin gerçekleştirilmesi için büyük fırsatlar sunmaktadır (Prinz, C., Morlock, F., Freith, S., Kreggenfeld, N., Kreimeier, D., & Kuhlenkötter, B. 2016).


Endüstri 4.0 ile endüstri alanındaki bu ilerleme teknoloji alanında kat ettiğimiz yol ile daha sağlam adımlarla ilerlemektedir. Teknolojik ilerleme sonucunda dünyamızda çok büyük boyutlarda veri üretmeye ve bu verileri depolama ve işleme kabiliyetlerimizi ilerletmeye başladık. Bu ilerleme bağlamında veri bilimi, yapay zeka, büyük veri, makine öğrenmesi ve RPA gibi bir çok alan oluşmuştur. Tüm bu gelişim habitatında şirket ve sanayi süreçlerimizde değişime uğramaya başlamıştır. Gelişen bu teknolojiler arasında RPA en dikkat çekici alanlardan bir tanesi olarak göze çarpmaktadır (Jardim-Goncalves, R., Romero, D., & Grilo, A. 2017).


Robotic Process Automation (RPA) konusunda İşletme ve Bilgi Sistemleri Mühendisliği (Business and Information Systems Engineering) tarafından sorulan çok temel bir soru bulunmaktadır. Bu soru “Hangi iş süreçleri otomatize edilmeli ve insanlar tarafından hangi süreçler yürütülmelidir.” Bu soru yakın tarihimizde sıkça duyduğumuz ve teknolojik gelişmeler ışığında duymaya devam edeceğimiz bir soru olarak karşımıza çıkmaktadır (Le Clair C 2017). Veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki gelişmeler bizi bu soruyu sürekli olarak tekrar gözden geçirmeye zorluyor. Robotik Proses Otomasyonu (RPA) bu gelişmelerden biridir.


RPA Nedir? Ne Amaçla Kullanılır?

RPA, bir insanın gün içerisinde bilgisayar üzerinde yani elektronik ortamda yaptığı tekrarlı işleri yerine getirme amacıyla kullanılmaktadır. Bilgisayar sistemlerinin kullanıcı ara yüzünde çalışan araçlar için kullanılan bir sistemdir (Tornbohm 2017). Bir RPA aracı, yazılım robotunun izleyeceği RPA aracı dilinde bir işlemi eşleştirerek çalışır ve komut dosyasını bir kontrol paneli tarafından yürütmek için çalışma zamanı ayrılır. '' (Tornbohm 2017). Bu nedenle, RPA araçları çalışanlar üzerinde tekrarlayan, basit görevlerin yükünü azaltmayı amaçlamaktadır (Aguirre ve Rodriguez 2017).



“Robotik Proses Otomasyonu” (RPA) terimi, insan görevlerini yerine getiren ofis işlemleri etrafında teşekkül eden bir vizyonlarını ifade etse de, RPA, çoğunlukla e-posta ve Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri gibi kayıt sistemleri ile entegre bir şekilde çalışabilmektedir. Ayrıca bu sistemlerin kullandığı ara yüzler üzerinde elektronik tablolar ekleme gibi bir çok süreci yerine getirilmektedir. CRM üzerinde bu işlemleri yerine getirebilmesi için RPA bir oturum açma kimliği ve şifresi atanır ve görevleri tıpkı bir insanın yaptığı gibi yürütür (Le Clair 2017; Tornbohm 2017).


“Otomasyon çekirdek sistemlerde hiçbir şeyi değiştirmez, sadece sahip olduğumuz şeyleri kullanır.” Örneğin, "robot" e bir e-ticaret sisteminde oturum açma ve kredi başvurusundan bir sosyal güvenlik numarası çıkarma, oturumu kapatma, tüketici kredisi raporlama sistemine giriş yapma, bir kredi puanı almak için sosyal güvenlik numarasını girme, oturumu kapatma talimatı verilebilir. Bir kredi onay sistemine giriş yapın, kredi puanını girin, faiz oranını alın, krediyi önceden onaylamak için kurallar uygulayın, ardından müşteriye bir onay bildirimi gönderin, vb. Birçok işlem RPA tarafından sıfır hata ile yürütülebilir (van der Aalst and van Hee 2002; Chandler et al. 2017; Le Clair 2017; Kirchmer 2017; Tornbohm 2017).


2000'li yılların ortalarında RPA ile deney yapan ilk birkaç firma, işletmelerinin en küçük bölümlerin üzerinde RPA denemeleri yaptılar. İlk birkaç yıl boyunca bir avuç robot kullanan ve artık var olmayan işlemleri otomatikleştirdi. 2008 yılına gelindiğinde RPA ilk ciddi başarısı gerçekleşti. Konut sektöründe çalışan milyonlarca müşterisi olan bu firma birçok dağıtık sisteme sahipti ve süreçlerini manuel olarak yönetmekteydi. 2008 hedefleri teknolojinin nasıl kullanılacağını ve süreçlerine nasıl dahil edebileceklerini bulmak ve oldukça fazla paraya mal olan birkaç iş vakasını otomatikleştirmekti. İlgili firma işlemlerini otomatikleştirmek için bir RPA sağlayıcısından 10 robot lisanslayarak, küçük bir ekip ile dağınık olan sistemleri üzerinde zorlu süreçleri otomatikleştirerek RPA teknolojinin işe yaradığını kanıtladı. Günümüzde dev kuruluşların RPA deneyimleri bulunmaktadır. RPA gelişimi evresinde ilgili firmalar otomasyon için süreçleri veya alt süreçleri daha iyi tanımlamayı, bazen bir sürecin sadece bir kısmını otomatikleştirilmesi gerektiğini, otomasyon için ideal olan alt süreçlerin açık ve net kurallara sahip olduğunu, sınırlı istisna yönetimi gerektirdiğini, yüksek ve öngörülebilir hacimlere sahip olduğunu ve istikrarlı bir ortamda çalıştığını göstermiştir (van der Aalst 2016; Kerremans 2018).


Günümüzde her firmanın maaş idaresi, emeklilik, personel, eğitim, araştırma, projeler, finans vb. için bilgi sistemleri vardır. Bir kişinin herhangi bir firmadan ayrıldığında yada işe girdiğinde ilgili kişinin özlük, sigorta bilgilerinin girilmesi için bilgi sistemlerine veri girişleri yapılmaktadır. Bu işlemlerin her seferinde işe giren yada çıkan çalışanlar için tekrarlandığını ve bilgi eklenmesi, kaldırılması veya değiştirilmesi gerekmektedir. Sektör gözetmeksizin dev kuruluşlar her yıl yüzlerce yeni personel işe almaktadır ve bu kişilerin bilgilerini farklı sistemlere girmektedir. Tüm çalışan bilgilerini tek bir sisteme entegre etmek çok zor ve maliyetlidir. Örneğin ERP'ler genellikle üretim, finans ve muhasebe işlemleri için kullanılır ve CRM'ler satış ve pazarlama yönetim sistemi olarak kullanılır, ancak bu iki sistemin bağlantısı çoğu zaman yoktur. Bu süreçleri yerine getirecek insanların birden fazla sisteme bilgi girmesi ve tutarlığı korumaya çalışması gerekir. Ancak veri girişi gibi basit ve çok fazla hata yapılan işlemleri RPA, farklı bilgi sistemleriyle etkileşime girerek sıfır hata ile yerine getirmektedir. Bu bağlamda RPA firmalara yüksek düzeyde hatasız süreç yönetimi imkanı sunmaktadır.

RPA iki önemli stratejik sonucu vardır: işletme maliyetlerini düşük tutmak, azaltmak ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek. RPA uygulaması yapmış olan bir firma elde ettiği kazanımları şöyle özetliyor. "Ticari işletme maliyetleri ile ilgili olarak, RPA projesi ortalama olarak manuel sürece kıyasla maliyetlerde yüzde 200'e varan azalmalar sağlamıştır. Müşteri hizmetleri iyileştirmeleri ile ilgili olarak, RPA, müşterilerin ilk etapta yardım istemelerinin nedenlerini çözmeye ya da önlemeye yardımcı oldu. 2014 yılına kadar müşteri hizmetleri bazı alanlarda önemli ölçüde iyileştirdi." RPA, talep edilen çalışmanın birikimini azaltmak ve maliyet engelleyici veya insanlar tarafından gerçekleştirildiğinde çok yavaş olacak ek müşteri özellikleri eklemek için kullanıldı. Örneğin, müşteri şikayetlerinin kaydedilmesini hızlandırmak için RPA kullanıldı, böylece çalışanlar sorunlarını çözmek için daha fazla zaman harcayabiliyor. (van der Aalst and van Hee 2002; ter Hofstede et al. 2010).


RPA Kullanım ve Kazanım Oranları

Deloitte'un 2018 yılı Amerika Birleşik Devletlerinin en büyük ilk 1000 firmasında yapmış olduğu RPA araştırmasına göre firmaların %53'ü RPA süreçlerini başlatmış durumda. Yine ilk 1000 firmanın %78'i gelecek üç yıl içerisinde PRA 'e yatırım yapmaya başlayacak ve yatırımlarını artıracak. Şu an hali hazırda ise bu firmaların mevcut iş yükünün %20'si RPA robotları tarafından gerçekleştiriliyor. Firmaların RPA sonrasında elde ettikleri kazanımlar ise şu şekilde;


  • %92 Uyumluluk Artışı,

  • %90 Kalite Artışı,

  • %86 Verimlilik Artışı,

  • %56 Maliyet Azalışı

Kaynak: Deloitte 2018 RPA Raporu


2015 yılında Forester 'ın araştırmasına göre ise RPA'nın üretim endüstrisinde 2015 yılı kullanım oranı %33 iken bu oranın beş yıl içerisinde %63' e çıkması beklenmektedir. Tüm iş birimlerinde ise bu oranın toplam iş yükünün %25'ine ulaşması beklenmektedir.


Kaynak: 2015 Forester Research


Deneysel Çalışma

Metal endüstrisinde 60 yıldan fazla süredir faaliyet gösteren yaklaşık 300 çalışanı olan bir firmada yapmış olduğumuz deneysel çalışmamızda, satış departmanı 10'dan fazla sistem ve web sitesi üzerinden yürüttükleri işler ve müşteri ziyaretlerine vakit ayırmakta zorlanmaları sebebi ile pilot bölüm seçilmiş ve RPA uygulamalarının iş yüküne katkısı analiz edilmiştir.


Çalışma öncesi istatistikler;

Satış departmanında Müdür, Yönetici, Uzman ve Destek Personeli olmak üzere 4 farklı ünvana ait görev tanımı yer almakta idi. Bu süreçte Satış Uzmanı, Yönetici ve Müdürlerin süreçleri ortak ele alınmış, Satış Destek Personeli için ise ayrı bir çalışma yürütülmüştür. Bu çalışmada anlatılacak olan Müdür, Yönetici ve Uzman personelin RPA öncesi ve sonrası iş yükü analizlerine dayanmaktadır.


Personelin sorumlu olduğu süreç sayısı: 69

Süreç adımı sayısı: 352

Analizde kullanılan program ve web sitesi sayısı: 10

Yıllık Satış Miktarı: 40.000 ton

Personel Sayısı: 1 Müdür, 2 Yönetici, 5 Uzman

Çalışanların her biri için yıllık çalışma süresi saat cinsinden belirlenmiş ve izin kullanımları çalışmada ihmal edilmiştir. Her bir çalışan için standart çalışma süresi 97.200 saat olarak belirlenmiştir.


Deneysel çalışmanın ilk aşamasında personelin sorumlu olduğu süreçler çıkarılmış ve her bir süreç adımı için satış personeli ile birlikte bir iş analisti süreçlerin standart sürelerinin ölçümlemesini yapmıştır. Her bir süreç adımının bağlı olduğu değişkenler tanımlanmıştır. Örneğin siparişlerin ERP sistemine girilmesinde sipariş satırı değişken seçilmiş ve her bir satır sipariş için harcanan süre dakika cinsinden hesaplanmıştır. Ardından bir yıl içerisinde her bir personelin ne kadar sipariş aldığı ERP sisteminden çekilerek her çalışan için siparişlerin ERP sistemine girilmesinden kaynaklanan iş yükü tespit edilmiştir.


Satış personelinin sorumlu olduğu 352 farklı iş süreci adımının her birinin 1 yıllık çalışma sürecinde sorumlu olduğu ve gerçekleştirdiği tüm işler ile çarpılması sonucunda mevcuttaki iş yükleri çıkarılmıştır. Aşağıdaki Tablo.1 'de her çalışanda ayrı bir iş yükü dağılımı olduğu görülmektedir. Bazı personellerin iş yüklerinin az olmasının yanında genelinde fazla bir iş yüküne sahip oldukları görülmektedir.

Tablo.1 Satış Personeli İş Yükü Analizi


Fazla iş yükünün yarattığı problemlerden bazıları şu şekilde özetlenebilir ;

  • Personelde motivasyon kaybı,

  • Hatalı işlemlerden kaynaklanan müşteri şikayetleri,

  • Hatalı işlemlerden kaynaklanan ilave zaman kayıpları,

  • Yetiştirilemeyen işler sebebi ile yaşanan riskler (limit aşımları, alacak takibinde aksamalar,)

  • Şirket içi çatışma ortamı (senin görevin benim görevim tartışmaları)

  • Personelin ana işlerine odaklanmasında yaşanan sorunlar sebebi ile ana hedeflerden uzaklaşma ve performans kayıpları.

RPA Uygulanacak Süreçlerin Belirlenmesi

RPA uygulanacak süreçlerin belirlenmesi her bir süreç adımının tekrarlanan türden olması, değişkenliklerin minimumda olması, yüksek tekrarlama sıklığına sahip olması, uzun zaman alıyor olmasına göre belirlenmiştir.


Bazı değişkenlik gösteren süreçler için pareto çalışmaları yapılmış ve en fazla sipariş veren %20'lik dilimdeki müşterilerin siparişlerinin otomatize edilmesi süreçlerine odaklanılmıştır. Tüm bu çalışmalar neticesinde personel üzerindeki iş yükünde aşağıdaki kazanımlar sağlanmıştır.


Tablo 2. Satış Personeli RPA sonrası tasarruf edilen süre (dakika/yıl)


Şekil 1. RPA Projesi Sonrasında Personel Başına Elde Edilen Zamanın Toplam Çalışma Süresine Oranı


PRA projesi sonrasında genel itibarı ile bakıldığında personel başına ortalama %23'lük bir zaman kazanımı sağlanmaktadır.


Projenin Ekonomik Kazanımları

RPA projesi sırasında mevcut firmanın gerçekleştirdiği 40.000 birim üretim ve satışa bağlı personel durumu ile birlikte bir sonraki yıl hedefi olan 60.000 birim üretim ve satış hedefi mevcut iş yükü ve bütçelenen iş yükü olarak analiz edildi. Buna göre 60.000 birime çıkıldığında personel iş yükünü kaldırabilir durumda olmayacaktır ve iki adet satış personeli ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Ancak RPA ile elde edilen zaman tasarrufu ile mevcut 8 kişilik satış personeli koruma imkanı sağlanmaktadır.


Aynı senaryo ile büyüme modeli 6 yıl boyunca sabit tutularak ilave iş yükleri ve personel ihtiyaçları RPA projesi ile (RPA Sonrası) ve RPA projesi yapılmadan (Mevcut Durum) simüle edilmiştir. Buna göre elde edilen sonuçlar aşağıdaki gibidir.


Mevcut Durum (RPA Yok)

2020 Çalışan Sayısı: 8

2020 Satış: 40.000 birim

2026 Çalışan Sayısı: 32

2026 Satış: 160.000 birim


RPA Sonrası

2020 Çalışan Sayısı: 8

2020 Satış: 40.000 birim

2026 Çalışan Sayısı: 21

2026 Satış: 160.000 birim


Şekil 2. İki Senaryo için Satış Miktarları ve Personel İhtiyaçları Analizi


İki senaryo karşılaştırıldığında artan satış ve üretim rakamlarına bağlı olarak 6 yıl içerisinde RPA yapılmadığı durumda firmanın fazladan 11 personel işe alması gerekirken RPA yapılarak bir robot ile 11 kişinin iş yükünü yönetebilmektedir.


Her iki senaryo için de firmanın karşılaşacağı maliyetler aşağıdaki tabloda verilmiştir. Personel maliyetleri için Michael Page'in 2019 yılı Satış ve Pazarlama Brüt Ücretler Raporu verilerinin ortalaması kullanılmıştır. Yıllık olarak ücretler %8 zam yapılacağı ve RPA bakım maliyetlerinde de %12 artış olacağı varsayılmıştır.


Şekil 3. Kapasite Artışı ile İki Senaryo için Maliyet Artışları Analizi


Sonuç

RPA projesi ile ve RPA yapılmadan gerçekleştirilen büyüme senaryolarının maliyet analizleri karşılaştırıldığında 6 yıl içerisinde artan kapasiteye bağlı olarak artacak maliyetler ile RPA ile toplamda 3.346.369 ₺ lik bir tasarruf sağlanacağı görülmektedir. Bu durum firmadan firmaya farklılıklar gösterebileceği gibi çalışan sayısının fazla olduğu şirketlerde çok daha büyük tasarrufların sağlanmasını da sağlamaktadır.

Tablo 3. İki Senaryo için Detaylı Maliyet Karşılaştırması Tablosu


RPA maliyetleri içerisinde lisans, bakım ve ilk yatırım maliyetleri kullanılan program, tercih edilen yazılım şirketine göre farklılıklar gösterebilir. Ancak RPA projeleri geneli itibarı ile bir yıldan kısa bir süre içerisinde kendisini geri ödeyebilen, büyüme hedefi olan ve çalışan sayısı hızla artan firmaların öncelikli olarak tercih etmesi gereken yatırımlar olarak hayatımızda yerini hızla almaktadır.


Kaynakça

  • Aguirre S, Rodriguez A (2017) Automation of a business process using robotic process automation (RPA): a case study. Appl Comput Sci Eng Commun Comput Inf Sci. https://doi.org/10. 1007/978-3-319-66963-2_7

  • Chandler S, Power C, Fulton M, van Nueten N (2017) Who minds the bots? Why organisations need to consider risks related to Robotic Process Automation. PricewaterhouseCoopers, London

  • Kerremans M (2018) Gartner market guide for process mining. Report G00353970. Gartner

  • Kirchmer M (2017) Robotic process automation – pragmatic solution or dangerous illusion? bpm-d.com/bpm-d-exhibiting-at-btoes-2/. Accessed 22 April 2018

  • Le Clair C (2017) The Forrester wave: robotic process automation: the 12 providers that matter most and how they stack up. Forrester, Cambridge

  • Jardim-Goncalves, R., Romero, D., & Grilo, A. (2017). Factories of the future: challenges and leading innovations in intelligent manufacturing.

  • Prinz, C., Morlock, F., Freith, S., Kreggenfeld, N., Kreimeier, D., & Kuhlenkötter, B. (2016). Learning factory modules for smart factories in industrie 4.0. Procedia CiRp, 54, 113-118.

  • ter Hofstede AHM, van der Aalst WMP, Adams M, Russell N (2010) Modern business process automation: YAWL and its support environment. Springer, Heidelberg

  • Tornbohm C (2017) Gartner market guide for robotic process automation software. Report G00319864. Gartner

  • Schietinger, M. (2018). Die Produktion der Zukunft.

  • Kagermann, H.; Lukas, W.; Wahlster, W: Abschotten ist keine Alternative. In: VDI Nachrichten, Issue 16, (2015)

  • van der Aalst WMP (2016) Process mining: data science in action. Springer, Heidelberg

  • van der Aalst WMP, van Hee KM (2002) Workflow management: models, methods, and systems. MIT Press, Cambridge

  • Michael Page 2019 Satış Pazarlama Ücretler Raporu

  • 2015 Forester Research

  • 2018 Deloitte RPA Raporu


Yazarlar: K.Mert Demirci, Burak Yılmaz

İletişim

Çifte Havuzlar Mah. Eski Londra Asfaltı Cad. Kuluçka Merkezi A1 Blok No: 151 /1C İç Kapı No:1B20 ESENLER /İSTANBUL, TÜRKİYE

Yıldız Teknik Üniversitesi TeknoPark

  • Siyah Facebook Simge
  • Siyah LinkedIn Simge
  • Black Instagram Icon
  • Black YouTube Icon
Corporate Sense kare beyaz arka plan.png
supply sense seffaf siyah.png
quality sense seffaf.png
Sales sense.png
trade sense logo son seffaf.png
production sense seffaf.png
gamification logo.png

© 2018 by Corporate Sense Yazılım ve Danışmanlık A.Ş.

  • Siyah Facebook Simge
  • Siyah LinkedIn Simge
  • Black Instagram Icon
  • Black YouTube Icon