Technologie richtig anwenden .
Unser Ikava UiPath Framework ist das Ergebnis von beinahe 10 Jahren Robotic Automation Entwicklung. Unser Framework ist dabei weit mehr, als nur eine Sammlung von vorgefertigten Abläufen und Strukturen. Es erweitert die UiPath Plattform im Kern mit objektorientierten Datenstrukturen. Was das heisst? Schnellere Entwicklung und bessere Wartbarkeit auch bei komplexen Prozessen, Nachvollziehbarkeit über alle Daten zur Laufzeit und noch vieles mehr.
Objektorientierte Datenstrukturen
Saubere Grundlage
Eine zentrale Herausforderung in vielen Automatisierungen ist der Umgang mit komplexen und teilweise mehrdimensionalen Datenstrukturen im UiPath Studio (z.B. Positionen zu Rechnungen). Die Standardfunktionen von UiPath bieten dafür oft nicht genug Flexibilität, was die Entwicklung und Wartung erschwert und Fehlerquellen schafft.
Mit unserem eigens für UiPath entwickelten Data Modelling Tool, definieren wir zentral objektorientierte Datenstrukturen mit allen für die spätere Automatisierungslogik relevanten Feldern, Hierarchien und Abhängigkeiten.
Im Hintergrund werden dazu dann automatisch die NuGet-Pakete erzeugt, die im UiPath Studio importiert werden können und damit die definierten Datenstrukturen überall innerhalb der Automatisierung verfügbar machen.
IntelliSense, Typensicherheit, LINQ
Effiziente Entwicklung
Die direkte Einbindung dieser Datenstrukturen im UiPath Studio ermöglicht eine effizientere und weniger fehleranfällige Entwicklung durch IntelliSense, Typensicherheit und LINQ-Abfragen.
Wird eine Datenstruktur später angepasst, zum Beispiel weil neue Felder hinzugefügt werden müssen, geschieht dies zentral im Data Modelling Tool. Die Anpassungen stehen dann direkt überall innerhalb der Automatisierung zur Verfügung, ohne dass Variablen und Datentabellen über verschiedene Module nachgezogen werden müssen.
Persistierung
Nachvollziehbare Verarbeitung
Durch die objektorientierte Datenstruktur, bleiben alle relevanten Daten zu einem Fall später bei der Verarbeitung in einem Objekt gebündelt.
Ein weiterer Bestandteil unseres Frameworks ist es, dass diese Objekte dann auch an jeder Stelle im Ablauf in einer objektorientierten Datenbank (on-prem oder cloud) gespeichert und von da wieder bezogen werden können.
Dies erlaubt eine einfache und lückenlose Nachvollziehbarkeit, da alle Daten die der Bot während der Verarbeitung eines Falls dazu gesammelt und für die Logik verwendet hat, in strukturierter Form nachträglich eingesehen werden können.
Modularisierung und Debugging
Vereinfachte Wartbarkeit
Desweiteren erlaubt die Persistierung der Daten in der objektorientierten Datenbank auch eine bessere Modularisierung der einzelnen Bestandteile einer Automatisierung. Eine Prozess liest zum Beispiel neue zu verarbeitende Fälle aus einer Applikation. Ein anderer Prozess holt sich die neuen Fälle und verarbeitet diese. Ein dritter erstellt dann am Abend jeweils aus allen verarbeiteten Objekten einen Report. Selbstverständlich lässt sich so zum Beispiel der Teilprozess zur Verarbeitung auch auf mehrere Bots aufteilen, indem diese sich die zu verarbeitenden Fälle teilen.
Zudem können die gespeicherten Objekte so natürlich später auch an jeder beliebigen Stelle innerhalb der Automatisierung „eingeschleust“ werden, um punktuell einzelne Bestandteile der Automatisierung mit realen Daten zu debuggen, ohne dass der gesamte Ablauf wieder durchgespielt werden muss.
Vorlagen und Customizing
Schnelle Adaptierung
Auf der Objektorientierung aufbauend nutzen wir in unserem Framework unterschiedliche Vorlagen für typische RPA-Prozesse. Diese Vorlagen beinhalten bereits die Abläufe, Datenobjekte und Feldern, um den jeweiligen Prozess modular, stabil und nachvollziehbar abzubilden.
Durch unser Customizer-Tool können diese Vorlagen schnell für den jeweiligen spezifischen Kundenprozess und dessen Logik angepasst und erweitert werden.
Selbstverständlich sind alle Vorlagen bereits von Hause auf so aufgebaut, dass diese den vollen Umfang der oben beschriebenen Vorteile durch die Objektorientierung voll ausnutzen.
