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.

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.

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:

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.

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:

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.

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:

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

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.

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.

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:

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

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:

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.

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!

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!