自动化错误以及组织如何避免这些错误

自动化概述及其对组织的影响

自动化是指利用技术进步以最少的人工干预来执行活动，从而优化各个行业的流程。自动化已经改变了企业运营的许多方面，包括财务、客户服务、制造和 IT 服务。它通过提高生产力、减少人为错误和节省成本来做到这一点。

自动化可以通过提高产量、加快周转时间以及提高重复性工作的准确性来使组织受益。自动化重复性流程使组织能够释放人力资源，专注于更高价值、更具战略性的工作，例如调度、库存管理和数据录入。此外，自动化提高了可伸缩性，使组织能够在不增加额外员工或资源的情况下处理不断增长的工作负载。

自动化有许多好处，但其使用需要谨慎实施。配置不当或设计不足的自动化系统可能导致代价高昂的错误、效率低下，甚至损害声誉。有时，在缺乏人类监督的情况下过度依赖自动化可能会导致创造力和创新机会的丧失。

公司面临的典型自动化错误

• 软件配置错误

自动化工具和软件设置不当是自动化中最常见的错误之一。即使是微小的设置错误，如流程错位或设置错误，也可能导致数据错误或系统故障，从而中断操作。

• 数据输入和映射错误

准确的数据输入通常是自动化系统的先决条件。输入到系统中的不准确或不完整的数据可能导致输出不准确、决策不佳，甚至系统完全失败。在系统或结构之间迁移数据时尤其如此。

• 系统集成不足

组织通常使用多种自动化工具，这些技术需要协同工作。系统或设备集成不足会导致工作流程中断、数据管理不一致以及通信故障。错误的集成会降低自动化的整体效率。

• 自动化中的人工监控

即使自动化的目的是最大限度地减少人工干预，一定程度的人工监督仍然至关重要。当企业未能维护其自动化系统时，错误或流程失败等问题可能会在很长一段时间内未被报告，从而加剧了问题。

• 调试和测试不足

另一个常见问题是在全面部署自动化流程之前，未能对其进行彻底测试。如果未进行彻底测试，由于开发过程中未考虑到的缺陷或边缘情况，可能会中断业务运营。

• 过度依赖自动化

当尝试自动化过多的操作时，尤其是一些需要人类判断的复杂任务，可能会发生故障。如果框架不够灵活，无法处理异常或意外情况，过度自动化可能会导致效率低下。

• 安全漏洞

如果敏感数据在没有充分安全保障的情况下被自动化，组织可能会面临网络攻击的风险。权限设置错误或自动化系统中的漏洞可能导致数据泄露或未经授权的访问。

• 未能维护或更新自动化系统

自动化软件需要定期更新才能保持安全和有效。未能进行升级或维护计划可能会导致系统过时，更容易出现故障或效率低下。

自动化错误的原因

• 组织和记录保存不足

在没有明确指导的情况下进行自动化可能会导致错误。组织可能未能准确定义需求、流程和工作流程，从而导致自动化系统构建不佳。在缺乏全面文档的情况下，调试和优化这些系统变得具有挑战性。

• 验证和测试不足

自动化工具在大规模使用之前需要经过严格测试。系统崩溃、未发现的缺陷和运营中断可能源于测试不足。在充分验证不足的情况下，错误有时直到影响关键业务运营后才会被发现。

• 系统集成不足

自动化解决方案通常需要与已有的系统、工具和工作流程兼容。集成不足会导致数据不一致、工作流程中断以及部门间通信故障，从而导致效率低下和运营灾难。

• 员工培训不足

当员工未能接受充分的培训来操作和维护工具时，自动化经常会失败。滥用或误解自动化技术可能导致数据问题、设置错误以及对需要人工干预的活动的错误处理。

• 关键领域的人为依赖

在没有人类监督的情况下过度依赖技术可能导致盲点。如果某些任务完全自动化，问题可能会被忽略或无法解决，尤其是在涉及异常或非标准情况时。一些任务仍然需要人类判断。

• 流程复杂性

尝试自动化过于复杂的流程或过度自动化可能会导致错误。由于存在过多的变量和例外情况，某些任务很难进行有效的自动化。在自动化之前，流程需要标准化和简化。

• 旧的或遗留的系统

当组织尝试将新的自动化技术与过时的或遗留的系统集成时，自动化失败经常发生。现代自动化技术可能无法与某些旧系统配合使用，这可能导致数据错误、集成问题甚至系统崩溃。

• 缺乏持续监控和输入

自动化需要持续监控和反馈，以确保系统按预期运行。如果不进行持续监控，错误会随着时间的推移而累积，并导致更严重的中断。当没有实时监控时，纠正措施也会被延迟。

案例研究：自动化错误的实际例子

• Knight Capital Group 的交易算法失败（2012 年）

Knight Capital Group 在短短 45 分钟内因其交易系统的故障损失了 4.4 亿美元，这使其成为金融行业中最臭名昭著的自动化失败事件之一。无意中使用了过时的软件算法导致了错误的交易。此错误导致巨额财务损失、公司声誉严重受损，最终被另一家公司收购。该事件凸显了自动化系统进行可靠测试和验证策略的重要性。

• 丰田 2010 年因自动化错误召回

丰田汽车因自动生产流程中的意外加速问题，在全球范围内召回了超过 800 万辆汽车。根本原因是电子节气门控制系统中的软件错误，引发了严重的安全问题并导致了多起诉讼。该案例强调了在自动化生产环境中拥有严格的质量控制和测试策略的重要性，以避免此类代价高昂且危险的错误。

• 亚马逊 2014 年定价错误

2014 年，由于外部卖家自动化技术 RepricerExpress 发生故障，导致亚马逊英国数百万件商品的标价降至仅一便士，从而面临严重问题。虽然此故障仅持续了近一个小时，但买家争相抢购大幅降价的商品，给许多卖家带来了巨大的经济损失。这一事件凸显了自动化定价系统潜在的风险，以及需要制定安全措施来防止此类错误。

• T-Mobile 2020 年的自动化中断

由于公司自动化流程中的设置错误，美国数百万 T-Mobile 客户受到了长达约 12 小时的全州服务中断的影响。IP 路由流量系统的设置错误蔓延到整个网络，导致了问题。该事件凸显了自动化网络运营拥有可靠的监控系统和细致的配置管理至关重要。

• Wealthfront 的机器人顾问算法错误（2018 年）

2018 年，Wealthfront（一家著名的机器人顾问公司）发生了一次自动化灾难，由于其税损抵扣算法中的一个错误，导致数千名客户错失了潜在的税收节省。许多客户由于自动化系统对近期交易的错误计算而做出了次优的投资选择。该案例表明了完全依赖自动化财务咨询系统而没有人工监督的风险。

• 英国国家医疗服务体系（NHS）的医疗系统自动化失败（2017 年）

负责监控患者转诊和筛查信函的自动化系统出现故障，给英国国家医疗服务体系（NHS）带来了严重问题。由于自动化系统中的错误，近 45 万名女性在九年间未能收到乳腺癌筛查通知。这一事件凸显了严格监控和验证的必要性，并引发了对在关键医疗保健系统中使用自动化方法的根本性担忧。

防止自动化错误的最佳方法

• 周密的计划和记录保存

在实施自动化之前，对需要自动化的流程进行全面分析。明确说明目标、程序和任何风险。保存每个阶段的记录，包括需求、系统设置和预期结果。全面的文档将作为未来改进和故障排除的指南。

• 强大的验证和测试

在完全部署自动化技术之前，在受控环境中对其进行大量测试。结合端到端测试、集成测试和单元测试，以确保系统在各种情况下都能顺利运行。根据实际场景验证系统，以发现和修复任何潜在问题。

• 渐进式部署和分阶段发布

不要一次性为整个组织实施自动化，而是要循序渐进。从受控的试点阶段开始，跟踪结果并获得反馈。根据从每个阶段吸取的经验教训，逐步扩展自动化并进行必要的调整。

• 持续监控和即时警报

安装监控工具以实时关注自动化流程的运行情况。通过使用仪表板和自动通知，及时向相关人员警报任何异常、故障或性能下降。经常监控日志和性能指标，以便及早发现问题。

• 定期更新和维护

更新所有硬件、软件和自动化系统。定期更新有助于添加新功能、解决漏洞并提高性能。制定维护计划以更新设置、识别任何新问题并检查系统健康状况。

• 员工教育和培训

确保员工了解他们使用的自动化流程。提供有关系统正确使用、监控和故障排除的培训。鼓励员工指出任何问题并提出改进建议，以培养自动化管理的协作方法。

• 实施备份和冗余措施

为了减轻故障的影响，在自动化系统中设计冗余。为了在系统发生故障时确保业务连续性，请实施备份程序和故障转移策略。定期测试备份系统，以确保其在需要时按预期运行。

• 错误处理和恢复机制

创建可靠的错误处理程序来应对意外事件和异常情况。实施自动恢复策略，可以在无需人工干预的情况下稳定系统。为不同类型的错误提供清晰的备用策略和升级路径说明。

自动化的未来：未来避免错误的预防措施

• 人工智能驱动的自动化

由于人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现，自动化正在发生变化，它们使系统能够从数据中学习并随着时间的推移而改进。由 AI 驱动的自动化能够通过分析过去的趋势来自我纠正、预测潜在错误并优化流程。通过使用 AI，组织可以在复杂的操作中提高准确性和效率，同时减少重复性任务中的人工干预需求。

• 强大的预测分析

在问题发生之前使用预测分析技术来预测它们变得至关重要。自动化系统将根据历史运营数据预测瓶颈、系统过载和其他风险，从而使组织能够采取预防措施。通过将统计分析集成到自动化流程中，企业可以节省停机时间并避免代价高昂的错误。

• 自主错误识别和更正

未来，自主故障检测和自我修复功能将越来越多地集成到自动化系统中。这些系统具备实时流程监控、异常检测以及无需人工干预即可独立解决问题的能力。为了确保连续性并减轻故障的影响，例如，软件机器人可以在检测到错误时自动重新安排流程、调整设置或重定向操作。这些功能极大地增强了自动化系统的弹性。

• 人机协作

未来的自动化将侧重于增强人类能力，而不是完全取代人力。专业的人工智能系统将处理重复性任务，使人类能够专注于决策和创新。通过确保需要判断的敏感或复杂操作由人类监督，例如在人类和人工智能协同工作的协作机器人中，可以降低自动化在需要判断的领域发生错误的风险。

• 增强网络安全性的自动化

随着自动化的普及，自动化系统的安全问题也将增加。未来的产品将集成先进的网络安全功能，例如多层防御、人工智能驱动的威胁检测和加密。数据泄露以及其他网络风险将越来越需要自动化地检测安全问题并部署对策。

• 灵活且自适应的自动化系统

灵活性和适应性将是未来自动化解决方案设计的关键考虑因素。组织可以通过快速扩展或重新配置系统来应对不断变化的市场动态、业务需求或技术进步。由于灵活的自动化，企业可以快速调整，而不会因过时或僵化的自动化流程而面临错误风险。

• 使用数字孪生进行实时监控

使用数字孪生技术，可以实时地在虚拟环境中重现实际资产、流程或系统。组织可以使用数字孪生来估算不同场景的结果、模拟潜在更改并实时监控自动化流程。通过主动解决潜在问题，企业可以优化效率并减少错误。

• 优先考虑道德自动化

随着自动化的增加，对数据隐私、人工智能系统中的偏见以及失业的担忧变得更加紧迫。组织应实施支持公平、透明和适当数据使用的自动化道德准则。为了避免未来在这些领域出现错误，确保自动化技术包容、无偏见且符合隐私标准至关重要。

如何构建强大的自动化系统

• 建立具有可扩展架构和明确目标的战略。

明确定义业务目标并将自动化目标与其保持一致，这是构建强大自动化系统的第一步。确定哪些流程应该被自动化以及这样做将如何提高组织的产出。验证自动化系统的架构是否允许扩展和适应。具有模块化、云原生架构的系统可以根据组织的需求进行扩展或缩减。这种灵活性可确保日常运营的顺畅，并使随着业务的增长而集成新技术和新流程变得更加容易。

• 安装故障转移和冗余方法。

弹性自动化需要冗余和故障转移机制。在自动化系统的一个组件发生故障时，冗余机制可确保另一个组件无缝接管。建议实施故障转移策略，例如备份系统和路由重定向程序，以防止中断。这些故障安全措施可以通过大大减少停机时间来确保业务在发生意外故障时能够继续进行。组织应定期进行模拟测试，以确保在发生实际系统故障时，这些程序能够按计划执行。

• 自动化监控、警报和自我修复

持续的实时监控对于及早发现问题至关重要。通过自动监控系统健康和性能，企业可以在问题恶化之前发现它们。自动警报会在出现异常或故障时通知相关人员，从而实现及时响应。创新的自动化系统还可以包含自我修复功能，这些功能利用机器学习或人工智能（AI）来处理常见问题、重新安排工作流程或自行恢复失败的流程，而无需人工干预。这些功能极大地提高了自动化系统的弹性。

• 制定灾难恢复和定期维护计划

强大的自动化系统必须为最坏的情况做好准备。这需要实施全面的灾难恢复计划，包括自动数据备份和系统恢复协议。为了使自动化系统保持安全和最高效率地运行，定期的维护和更新是必不可少的。定期测试备份和恢复计划可确保在发生紧急情况时它们能按计划执行。预防性维护通过使系统能够快速从故障中恢复来帮助避免计划外的停机时间。

• 建立团队并制定治理

自动化系统的可靠性仍然依赖于人工监督。为员工提供有关其所管理系统的定期培训，使他们掌握监控、故障排除和改进自动化流程的技能。成立由业务、运营和 IT 部门代表组成的跨职能团队来监督自动化过程。治理政策应提供有关处理故障的角色、职责和程序的详细说明。这种全面的方法可确保自动化基础设施具有适应性和健壮性，因为人类智能可以提高技术的有效性。

总结

在当今不断变化的数字环境中，自动化现已成为可扩展性、创造力和运营绩效的关键。但是，只有在负责任地、战略性地并经过深思熟虑地实施自动化时，才能充分发挥其优势。组织需要认识到，尽管自动化减少了在重复性流程中对人工干预的需求，但它仍然需要持续的测试、规划和监控，以避免代价高昂的错误和中断。