bot にドキュメントをアップロードするための Document Automation を構築する

特定のラーニングインスタンスにドキュメントをアップロードして処理と抽出を行う bot をビルドします。

前提条件

  • アップロード先のラーニングインスタンスの名前を確認してください。
  • スケジューラーユーザー権限があることを確認します。 「Document Automation 人のユーザー」を参照してください。
  • スケジューラーユーザーがデバイスプールを使用して自動化を実行している場合、ユーザーがデバイスプールへのアクセス権を持っていることを確認してください。 [デバイス プールの詳細の表示]を参照してください。
  • 十分な数の Bot Runners が接続されている場合。 Bot Runnerを接続するための指示については、Document Automation 環境の設定のBot Runnerユーザーデバイスとデバイスプールの設定に関するステップを参照してください。
    注: ドキュメントの平均ページ数に応じて、このBot Runnerの専用のbotと、抽出Bot Runnersおよびダウンロードの追加の botsが必要です。 以下の説明を確認して、必要な Bot Runners の数に関するさらなるガイダンスを得てください。
  • この bot をデプロイするスケジュール間隔を決定します (最大で 30 分おき)。
  • アップロード待ちドキュメントの平均ページ数を決定します。
この bot は、ドキュメント抽出プロセスのエンドツーエンドのオートメーションのために必要です。 デプロイされると、bot はドキュメントを処理するのに十分な Bot Runners があるかどうかを確認します。 詳細については、「Document Automation - スケーリング要件」をご覧ください。
注: このステップは、アップロードされるドキュメントの数を制御することにより、スムーズな処理を確保して、タイムアウト エラーを引き起こす可能性のある Bot Runners の過負荷を回避するために重要です。

詳細については、でDocument Automation開発者 コースを検索してくださいAutomation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required)。

手順

bot をビルドするには、以下の手順に従います。

  1. オートメーション > [非公開] タブに移動し、Bot を作成 をクリックします。
    bot を Document Workspace フォルダーに配置しないようにしてください。
  2. bot の名前を入力してください (Extraction-Scheduler など)。
  3. 次の変数を作成します:変数の作成
    変数名 説明 データ タイプ 価値
    File_Count ループの反復ごとに増分して、処理用にアップロードされたファイルの数をカウントします。 数字 0
    Extraction_DeviceCount Bot Runnerに接続されているデバイスの数Control Room 数字 接続されている Bot Runner デバイスの数を入力
    Scheduler_Interval スケジュール間隔 (分) 数字 デプロイ時にこの bot の実行をスケジュール設定する間隔を入力します (最小 2 分、最大 30 分)。
    Average_Pages ドキュメントあたりの平均ページ数 ドキュメントのおおよその平均ページ数を入力
    FilesInFolder ファイル名と拡張子を保持 ディクショナリ --
    SourcePath Document Automation へのアップロード待ちドキュメントが含まれるフォルダーのファイル パス 文字列 ファイル パスを入力
    OutputPath 抽出されたデータと無効または失敗したドキュメントが含まれるフォルダーのファイル パス 文字列 抽出を出力するファイル パスを入力
  4. ループ action を挿入し、特定のファイル パスにあるすべてのドキュメントで反復します。
    1. ループ action をダブルクリックまたはドラッグします。
    2. フォルダー内の各ファイル 反復子を選択します。
    3. SourcePath 変数を フォルダー パス フィールドに挿入します。
    4. FilesInFolder 変数を [ファイル名と拡張子をこの変数に代入] フィールドに挿入します。
  5. If action を挿入し、処理用にアップロードされたドキュメントの数と、スケジュール間隔で乗算して平均ページ数で除算した Bot Runner デバイスの数を比較します。
    注: Bot Runners がドキュメントを処理できるように、処理用に一度にアップロードされるファイルの数を制限するため、この式を含める必要があります。
    1. If action を ループ コンテナにドラッグします。
    2. 数字 条件を選択します。
    3. File_Count 変数を 元の値 フィールドに挿入します。
    4. Less than 演算子を選択します。
    5. 以下を ターゲット値 フィールドに入力します。$Extraction_DeviceCount$*$Scheduler_Interval$/$Average_Pages$
  6. If: を挿入 Else および Loop: Break actionsを挿入し、条件が満たされていない場合にループを終了します。
    1. ドラッグ If: Else actionを ループコンテナの actionIfの横にドラッグします。
    2. ドラッグして ループ: Break actionを If: Else コンテナー。
  7. エラー処理メカニズムを挿入し、考えられるエラーをログ記録します。
    1. エラー ハンドラーをドラッグします: Try action をIf コンテナーにドラッグします。
    2. エラー ハンドラーをドラッグします: Catch actionを エラー ハンドラー: Try action。
    3. Delay actionを エラー ハンドラー: キャッチ action。
    4. 10 秒の遅延時間を設定します。
  8. 特定のラーニングインスタンスに関連するプロセスにドキュメントをアップロードするように actions を構成します。
    1. Process Composer をドラッグします リクエストを作成 actionをエラー ハンドラー: Try action。
      注: Document Automationが自動的に作成するパブリック プロセス パスを指しています。 たとえば、次の画像をご覧ください。
      プロセス-コンポーザー-パブリック-プロセッサー
    2. LearningInstanceName を設定 オプションをマークし、ドキュメントを送信するラーニングインスタンスの名前を指定します。
    3. InputFile を設定 オプションをマークし、$SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$ と入力します。
    4. InputFileName を設定 オプションをマークし、$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$ と入力します。
    5. OutputFolder を設定 オプションをマークし、$OutputPath$ と入力します。
    6. ドラッグして Number: Increment を action Process Composer: の下に リクエストを作成 action。
    7. File_Count 変数を 数字 フィールドと 変数に出力を代入 フィールドに挿入します。
      ラーニングインスタンスにファイルがアップロードされるたびに、数字 action により File_Count の値が 1 増加します。 File_Count の値がステップ 5 で入力した式の合計値より小さい限り、bot は別のループ反復を実行して、ラーニングインスタンスに別のドキュメントをアップロードすることができます。
  9. アップロードしたファイルのコピーをデスクトップの別の場所に作成し、どのドキュメントが正常にアップロードされたかを追跡します。
    1. ドラッグして File: デスクトップ ファイルactionをコピー] Number: Increment action。
    2. $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$ を 元のファイル フィールドに入力します。
    3. ファイルをコピーするフォルダー パスを指定します。
  10. Document Automation にアップロードされたドキュメントを削除し、次の反復で再アップロードされないようにします。
    1. ドラッグして File: 削除 action。
    2. $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$ を File フィールドに入力します。
  11. 保存 をクリックします。

完成したbotは、下の図のようになります。

完成した Bot のスクリーンショット

次のステップ

プロセスと bot を公開します。 [ラーニングインスタンスを本番環境に公開する]のステップ 3 を参照してください。