Bot을 구축하여 Document Automation에 문서 업로드

Bot을 구축하여 처리 및 추출을 위해 문서를 특정 학습 인스턴스에 업로드합니다.

전제 조건

  • 대상 학습 인스턴스의 이름이 있어야 합니다.
  • 충분한 양의 Bot Runner가 연결되어 있어야 합니다. Bot Runner 연결에 대한 지침은 Document Automation 환경 설정의 5단계를 참조하십시오.
    주: 문서의 평균 페이지 수에 따라 이 Bot에 대한 전용 Bot Runnerextractiondownload Bot에 대한 추가 Bot Runner가 필요합니다. Bot Runner가 몇 개 필요한지에 대한 추가 지침은 아래 설명을 참조하십시오.
  • Bot을 배포할 예약 간격을 최대 30분 이내에서 결정합니다.
  • 업로드를 대기 중인 문서의 평균 페이지 수를 결정합니다.
Bot은 문서 추출 프로세스의 엔드 투 엔드 자동화에 필요합니다. 이 Bot이 배포되면 이미 업로드된 파일 수를 계산된 값과 비교하여 문서를 처리하는 데 충분한 Bot Runner가 있는지 확인합니다. 계산에는 Bot Runner 수, 예약 간격, 문서의 평균 페이지 수가 고려됩니다.
주: 이 단계는 원활한 처리를 보장하고 Bot Runner 과부하를 피하기 위해 업로드되는 문서 수를 제어하므로 중요하며, 시간 초과 오류가 발생할 수 있습니다.
필요한 Bot Runner의 수를 결정하려면 다음을 고려하십시오.
  • 1개의 Bot Runner가 1분에 1개의 단일 페이지 문서를 처리할 수 있습니다.
  • 1개의 Bot Runner가 2분에 1개의 2페이지 문서를 처리할 수 있습니다.
  • 1개의 Bot Runner가 1분에 1,440개의 단일 페이지 문서를 처리할 수 있습니다.
  • 2개의 Bot Runner가 1분에 2개의 단일 페이지 문서를 처리할 수 있습니다.
이 방정식을 사용하여 필요한 Bot Runner의 수를 결정합니다.
Number of Documents to Process per day * Average Number of Pages per document / 1440 = Number of Bot Runner
주: 방정식 결과가 정수가 아니면 Bot Runner의 적절한 수를 구하기 위해 다음 정수로 반올림해야 합니다. 예를 들어 방정식 결과가 4.2이면 5개의 Bot Runner로 만듭니다.

자세한 내용은 Automation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required)에서 Document Automation Developer 과정을 검색하십시오.

예를 들어 문서당 평균 한 페이지씩 매일 10,000개의 문서를 처리하려면 7개의 Bot Runner가 필요합니다.
10,000 documents * 1 page per document / 1440 = 7 Bot Runner

프로시저

Bot을 구축하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. 자동화 > 개인 탭으로 이동하여 Bot 생성을 클릭합니다.
    문서 워크스페이스 폴더에는 Bot을 배치하지 마십시오.
  2. Bot에 이름을 지정합니다(예: Extraction-Scheduler).
  3. 다음 변수를 생성합니다. 변수 만들기
    변수 이름 설명 데이터 유형
    File_Count 루프 반복마다 증가하여 처리를 위해 업로드된 파일 수를 계산합니다. 숫자 0
    Extraction_DeviceCount Control Room에 연결된 Bot Runner 기기의 수 숫자 연결된 Bot Runner 기기의 수를 입력합니다.
    Scheduler_Interval 예약 간격(분) 숫자 Bot을 배포할 때 실행 예약 간격을 입력합니다(최소 2분, 최대 30분).
    Average_Pages 문서당 평균 페이지 수 문서의 대략적인 평균 페이지 수를 입력합니다.
    FilesInFolder 파일 이름 및 확장명을 보관합니다. 사전 --
    SourcePath Document Automation으로 업로드를 대기 중인 문서가 포함된 폴더의 파일 경로 문자열 파일 경로를 입력합니다.
    OutputPath 추출된 데이터 및 유효하지 않거나 실패한 문서가 포함된 폴더의 파일 경로 문자열 추출 출력의 원하는 파일 경로를 입력합니다.
  4. 루프 작업을 삽입하여 특정 파일 경로의 모든 문서를 반복합니다.
    1. 루프 작업을 더블 클릭하거나 드래그합니다.
    2. 폴더 내 각 파일 대상 반복자를 선택합니다.
    3. SourcePath 변수를 폴더 경로 필드에 삽입합니다.
    4. FilesInFolder 변수를 이 변수에 파일 이름 및 확장명 지정에 삽입합니다.
  5. 처리를 위해 업로드된 문서 수와 Bot Runner 기기에 예약 간격을 곱하고 평균 페이지 수로 나눈 값을 비교하는 If 작업을 삽입합니다.
    주: Bot Runner가 문서를 처리할 수 있도록 한 번에 처리를 위해 업로드되는 파일 수를 제한하려면 이 수식을 포함해야 합니다.
    1. If 작업루프 컨테이너로 드래그합니다.
    2. 숫자 조건을 선택합니다.
    3. File_Count 변수를 소스 값 필드에 삽입합니다.
    4. 보다 작음 연산자를 선택합니다.
    5. 대상 값 필드에 다음을 입력합니다. $Extraction_DeviceCount$*$Scheduler_Interval$/$Average_Pages$
  6. 조건이 충족되지 않으면 루프를 종료하는 If: Else루프: 중단 작업을 삽입합니다.
    1. If: Else 작업루프 컨테이너의 If 작업 옆으로 드래그합니다.
    2. 루프: 중단 작업If: Else 컨테이너로 드래그합니다.
  7. 가능한 오류를 로깅하는 오류 처리 메커니즘을 삽입합니다.
    1. 오류 처리기: Try 작업If 컨테이너로 드래그합니다.
    2. 오류 처리기: Catch 작업오류 처리기: Try 작업 아래로 드래그합니다.
    3. 지연 작업오류 처리기: Catch 작업 아래로 드래그합니다.
    4. 지연을 10초로 설정합니다.
  8. 특정 학습 인스턴스와 연결된 프로세스에 문서를 업로드하도록 작업을 구성합니다.
    1. Process Composer: 요청 생성 작업오류 처리기: Try 작업 아래로 드래그합니다.
      주: Document Automation이 자동으로 생성하는 공용 프로세스 경로를 가리키고 있습니다. 예를 들어, 다음 이미지를 참조하십시오.
      Process-Composer-Public-Processor
    2. 학습 인스턴스 이름 설정 옵션을 선택하고 문서를 보낼 학습 인스턴스의 이름을 제공합니다.
    3. 입력 파일 설정 옵션을 선택하고 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
    4. 입력 파일 이름 설정 옵션을 선택하고 $FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
    5. 출력 폴더 설정 옵션을 선택하고 $OutputPath$을 입력합니다.
    6. 숫자: 증분 작업Process Composer: 요청 생성 작업 아래로 드래그합니다.
    7. File_Count 변수를 숫자출력을 변수에 지정 필드에 삽입합니다.
      숫자 작업은 파일이 학습 인스턴스에 업로드될 때마다 File_Count 값을 1씩 증가시킵니다. File_Count 값이 5단계에서 입력한 수식의 합계보다 작으면 Bot이 다른 루프 반복을 실행하여 학습 인스턴스에 다른 문서를 업로드할 수 있습니다.
  9. 업로드된 파일을 데스크톱의 다른 위치에 복사하여 성공적으로 업로드된 문서를 추적합니다.
    1. 파일: 바탕화면 파일 복사 작업숫자: 증가 작업 아래로 드래그합니다.
    2. 소스 파일 필드에 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
    3. 파일을 복사할 폴더 경로를 제공합니다.
  10. 다음 반복에서 다시 업로드되지 않도록 Document Automation에 업로드된 파일을 제거합니다.
    1. 파일: 삭제 작업을 드래그합니다.
    2. 파일 필드에 $SourcePath$/$FilesInFolder{name}$.$FilesInFolder{extension}$을 입력합니다.
  11. 저장을 클릭합니다.

완성된 Bot은 아래 이미지와 유사합니다.

완성된 Bot의 스크린샷

다음 단계

프로세스를 게시하고 Bot. 학습 인스턴스를 프로덕션으로 게시의 3단계를 참조하십시오.