Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

В этом году мы успешно внедрили у себя в Компании калькулятор стажа, разработанный в начале 2024 года на базе платформы Sherpa RPA руководителем внедрения роботизированной автоматизации процессов (RPA) Hopper-IT Иваном Бородулиным.

Забегая немного вперед – вместо трех утомительных часов, необходимых для выполнения аналогичной задачи вручную сотрудниками отдела кадров, за счет роботизации время обработки сократилось до 30 секунд.

Результат работ
Результат работ

Но обо всем по порядку

В своей прошлой публикации, мы провели исследование, чтобы определить оптимальную платформу для внедрения роботизированной автоматизации. В результате анализа был выбран наиболее подходящий инструмент — Sherpa RPA.

Затем мы приступили к сбору и приоритизации проблем, требующих автоматизации в первую очередь. Эти задачи были выбраны с учетом их значимости и способности раскрыть потенциал Sherpa RPA для дальнейшего расширения и реализации будущих идей в области автоматизации.

Наша самая большая проблема

После первичного анализа сфер для автоматизации, мы сосредоточились на проблеме, связанной с подсчетом трудового стажа сотрудников – новых, действующих или увольняющихся.

Необходимость автоматизации данного процесса стала очевидной, так как позволила бы высвободить ресурсы и повысить общую эффективность работы отдела кадров, так как этот процесс, требующий тщательной проверки данных и учета множества факторов, был подвержен ошибкам и занимал «львиную» долю рабочего времени.

А как же готовые онлайн сервисы?

В настоящее время существует множество платных и бесплатных онлайн-сервисов, предназначенных для выполнения различных операций, в том числе и сервисы для подсчета стажа сотрудников. Эти платформы отличаются друг от друга набором функций и степенью детализации расчетов. Однако, проведя собственное «расследование» на примере трех таких сервисов, мы обнаружили значительные расхождения в их результатах. При одинаковых исходных данных, каждый сервис выдал разные значения стажа, с разбросом от 5 до 30 (!) дней. Это вызвало сомнения в точности таких инструментов, так как невозможно определить, какой же из них выполняет правильные расчеты.

Причины таких расхождений остаются неизвестными, но можно предположить, что некоторые сервисы не учитывают в своих расчетах важные факторы, такие как:

  • Високосные годы (366 дней в году);
  • Пересечения периодов, когда сотрудник может работать одновременно в нескольких местах;
  • Последний рабочий день на предыдущем месте работы.

Эти недостатки в работе существующих сервисов стали важным стимулом для разработки собственного решения на базе роботизированной автоматизации, что и послужило основой для создания робота, способного производить точные расчеты стажа сотрудников.

Как мы жили "ДО": модель ручного подсчета

Ручная последовательность действий, которой следовал кадровый специалист для расчета стажа сотрудников, включала несколько этапов:

1. Запрос файла с информацией: На первом этапе кадровый специалист запрашивал у сотрудника .pdf файл, содержащий информацию о предыдущих местах работы, который можно получить через портал Госуслуги.

2. Расчет разницы дат: Далее специалист рассчитывал разницу между началом и концом каждого периода работы, измеряя её в днях. При этом учитывались следующие нюансы:

  • Пересечения рабочих периодов: В случаях, когда сотрудник трудился одновременно на нескольких должностях, важно корректно учитывать пересечения рабочих периодов. Например, если сотрудник работал на трех различных должностях в период с 01.02.2024 по 10.02.2024 (10 дней), суммарное количество дней стажа не должно превышать 10. При этом необходимо исключить двойной учет одних и тех же дней. Несмотря на кажущуюся простоту этой задачи, корректное исключение пересечений является критически важным, поскольку ошибки в этом расчете могут существенно исказить итоговые результаты.
  • Високосные годы: В расчетах важно учитывать високосные годы, поскольку их продолжительность составляет 366 дней. Если сотрудник работал в високосный год полностью или частично, это должно быть учтено, чтобы избежать ошибок в вычислениях.
  • Разнообразие данных: Файл .pdf содержит не только данные о приеме и увольнении, но также может включать записи о «Приеме по совместительству», «Переименовании компании», «Изменении названия компании» и «Переводе по должности». В случаях отсутствия записей о приеме после переименования компании или увольнения, кадровому специалисту необходимо проводить дополнительные трудоемкие вычисления для определения точных дат приема или увольнения.
  • Сложение и конвертация данных: На последнем этапе необходимо суммировать все дни и перевести их в формат лет, месяцев и дней (например, 6 лет 11 месяцев 12 дней). Этот процесс требует значительных усилий и времени, поскольку включает в себя рутинные и повторяющиеся вычисления.

Надеюсь, прочтя все это, Вы прониклись духом кадрового документооборота и почувствовали всю ту «печаль», которую испытывает делопроизводитель, день ото дня выполняя эту длительную и рутинную операцию.

Кратко о ТЗ и проекте

Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

Особенность технического задания (ТЗ) и основная цель проекта заключалась в оптимизации времени выполнения процесса расчета стажа сотрудников с минимальным участием человека. Основной задачей было разработать систему, в которой робот способен самостоятельно выполнять все вычисления и учитывать все необходимые факторы.

Важной частью проекта было также определение модели взаимодействия между роботом и человеком, поскольку выбранная модель напрямую влияла на скорость выполнения операции. На основе нашего опыта работы с Телеграм-ботами, была принята следующая схема взаимодействия:

  1. Передача файла: Кадровый специалист отправляет Телеграм-боту файл, полученный из Госуслуг.
  2. Перенос файла: Телеграм-бот передает файл роботу для дальнейшей обработки.
  3. Выполнение расчетов: Робот выполняет необходимые вычисления, учитывая все специфические нюансы и пересечения, а затем возвращает результат обратно специалисту.

Такая модель обеспечит максимальную эффективность автоматизации процесса наряду с простотой и удобством ее использования для кадровых специалистов.

Начало реализации

Мы помним, что на входе роботу будет поступать некий файл .pdf, сформированный на Госуслугах.

И хотя, выбранный нами Sherpa RPA, успешно «справляется» с .pdf, и даже поддерживает создание шаблона, выяснилось, что параллельно с .pdf, на Госуслугах также формируется .xml файл, в котором также, как и в .pdf, записана информация о прошедших местах работы сотрудника.
Файл .xml хорош тем, что ничего не нужно распознавать, его можно открыть в табличном формате и далее использовать как угодно. Именно таким решением мы и воспользовались. Через Sherpa RPA мы открываем .xml файл и сохраняем его в табличный .xlsx.

Шаги работы с xml
Шаги работы с xml

Этот подход позволяет значительно упростить дальнейшую обработку данных, поскольку .xlsx файл легко интегрируется в существующие аналитические инструменты и обеспечивает удобное представление информации для последующих вычислений и анализа.

Low-code редактор
Low-code редактор

Два сапога - разного размера

Когда мы начали работать с файлом .xml, возникли некоторые сложности, связанные с особенностями структуры данных. Файл отображал информацию в двух отдельных таблицах: «до» и «после» 31 декабря 2019 года. Это разделение объясняется введением электронных трудовых книжек после указанной даты, что привело к переносу данных из бумажных источников в электронный формат.

Таблица «до 31 декабря 2019 года» представляла собой данные, которые были перенесены из бумажных трудовых книжек. Такая таблица обычно имела следующий вид:

Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

а таблица «после 31 декабря 2019 года» выглядела так:

Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

Форматы данных могут различаться, что требует различных подходов к вычислениям. Сложные вычисления в Excel позволили привести данные к единому формату, на основе которого была рассчитана итоговая цифра стажа:

Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

Конечно, данную задачу можно было бы решить и иными способами, например, полностью используя Sherpa RPA. Однако, такой подход потребовал бы больше времени на реализацию, и робот в конечном итоге выполнял бы процедуру значительно медленнее по сравнению с Excel.

Наше супер решение

На выходе мы получили полноценную RPA-форму на базе отечественного продукта, в рамках которой был разработан первый робот для внутреннего отдела кадров Hopper-IT. Этот робот обрабатывает информацию о сотруднике менее чем за минуту, что значительно превосходит наши ожидания. Вручную такая операция могла занимать несколько часов!

Калькулятор стажа для Hopper-IT: просто и быстро

Текущий кейс продемонстрировал, что Sherpa RPA открывает новые горизонты для автоматизации отчетной деятельности и браузерных операций. Мы успешно справились с довольно сложной задачей, и впереди нас ждут немало амбициозных и интересных кейсов для автоматизации. Опираясь на наш опыт, мы готовы помочь и Вам. Нажмите кнопку, чтобы погрузиться в мир RPA!

Спасибо за внимание и до новых встреч!

1111
1 комментарий

Подскажите, где посмотреть цены/тарифы? Я что-то на вашем сайте не нашел. Можете скинуть ссылку?

Ответить