自我修复RPA机器人目前阶段有产品实现了吗？
2020年7月14日，Pega号称发布了业内首个可以自修复的RPA。宣传称“Pege推出了X-ray Vision -业界首个自我修复的机器人自动化（RPA）功能，无需人工干预即可检测和修复损坏的机器人”
我们对于能够真正意义上解决这个问题的产品和解决方案非常关注，因为解决了这个问题代表着RPA行业向前迈进了一大步。
Pega 在2019年秋季进行的一项调查发现，87％的企业会遇到机器人故障。为什么？因为大多数RPA解决方案都依赖于表面级别的屏幕抓取，以在不断变化的应用程序场景中实现流程自动化。但是，当应用程序用户界面发生变化（这在任何不断发展的业务中每天都在发生）时，这些机器人大军就变得不可靠并且容易崩溃。结果：浪费的投资，意外的停机时间以及迅速增加的维护成本。
是的，正在运行中的许多机器人都面临着因为第三方应用系统变更而带来的中断风险。
所以我们对于能够真正意义上解决这个问题的产品和解决方案非常关注，因为解决了这个问题代表着RPA行业向前迈进了一大步。
Pega新功能X-ray Vison有自我修复能力吗
下面我们仔细体验一下由Becky Blackwell女士带来的新功能介绍
Becky Blackwell | Pega机器人产品管理总监
通过观看介绍可以发现这个所谓X-ray 版本的核心功能其实是智能录制。
录制入口-三种不同类型
从智能录制的功能入口形态上看，没有太多特色，也是传统的BS,CS分类，只是把Chrome单独作为一种类型。
桌面应用录制-直接打开应用开启录制
推测实现逻辑：根据应用程序路径，打开应用程序进程后绑定该进程，并为该进程建立独立模型。
录制Astend CRM Login
填写完应用路径后，RPA直接启动应用程序，开始采集和录制。 完整的一个小步骤，例如：输入完整的用户名 ，会被自动快速生成一个录制步骤。（我们之前评测过一些产品，把输入的每一个字母都被拆分成一个个步骤，体验和可靠性极差）
按需暂停-继续功能
亮点：跨应用平台录制
从CRM拷贝数据到网页可以被录屏并结构化记录成一条
Pega新功能智能录制的核心亮点，应该算这个添加新应用类型。在保留原先正在录制的桌面应用（Astend CRM）的同时，新添加一个BS应用，同时记录这两个应用之间的交互，例如：从CRM中拷贝一个单号，复制到网页应用中去，系统可以完美记录这样的跨应用录制。
从CRM拷贝数据到网页可以被录屏并结构化记录成一条
实时测试的意义在于，不用重复关闭打开应用，不用重复登陆，然后跳转到目标页面。可以直接在当前状态测试，这样可以提升机器人开发与测试效率。
实时测试
Studio流程图
最终转换为带逻辑，可编辑的流程图形态。
就以上介绍的这些功能，可以解决网站改版/APP改版而带来的RPA机器人中断需要维护问题吗？RPAPlus的分析是应该是不可以。
借助助X-ray Vision，Pega将在RPA上扩展其专利的Deep Robotics方法，该方法可持久地将机器人绑定在本机应用程序控件中，而不是在表面级别。新功能将利用AI算法，使其比当前可用的解决方案更容易，更快捷地创建新的bot并使它们保持运行。借助这种便捷性和速度，Pega将为组织提供一种可行的方式，以超越典型的少数机器人来显着地扩展其RPA计划。
正如 Francis Carden，Pega数字自动化和机器人技术副总裁说的那样：
“虽然RPA是智能自动化之旅的重要组成部分，但大多数组织最终发现，机器人通常非常脆弱，需要持续且昂贵的维护-这可以抵消RPA带来的某些优势。”
“通过X-ray Vision，Pega通过在全球范围内部署高级RPA解决了自动化难题的另一个关键部分。通过使机器人更快，更易于部署且更耐用，RPA将成为任何机器人中更加可靠的部分。企业的端到端自动化策略。”
从这个人的话中也可以听出来，这个X-ray主要应用在可以更快，更易于部署这个层面，至于更耐用，可能只是可以检测出何时出现了故障，并人为及时修复。
自动化损坏的机器人维护程序：Pega的RPA调查发现，开发人员花在修复机器人上的时间比他们预期的要多得多，这使机器人维护程序成为RPA的主要问题之一。使用Pega AI，X-ray Vision可以检测机器人何时出现故障并即时修复它们，从而帮助确保自动化弹性。机器学习将不断更新AI模型，以改善其随着时间的推移识别和修复损坏的机器人的方式。市场上没有其他RPA解决方案提供自修复RPA，这将大大减少管理和扩展机器人所需的时间和资源。
使复杂的机器人编写更快，更轻松：组织面临的最大RPA挑战？Pega调查发现，即使是最简单的RPA方法，部署机器人也位于列表的顶部。使更复杂的应用程序自动化需要更高级和耗时的RPA方法，例如手动识别应用程序控件。Pega通过使用AI自动执行控件识别来消除这种手动工作。现在，RPA开发人员可以比易碎的屏幕抓取方法更快，更轻松地部署Deep Robotics的全部功能。
关于自修复能力和维护效率的探讨
对应用程序建模是一种趋势，最先实现这一应用模式的是BluePrism 。BluePrism也一直以他们独有的 应用程序Model 模型凸显与别家RPA的不同。 不过，BluePrism应用程序建模方式过于笨重和死板 ，使用起来效率并不是特别高，只是在后期维护的时候有不错的维护效率。
提升维护能力，主要可以通过应用程序建模的方式来解决。
自修复能力，需要非常复杂的机器学习，标注，改进的过程，对于内网应用着实是非常困难的一件事件。
相信随着时间的推移，技术的进步，以及投入的增长， Resilient Automation ，和真正的自修复机器人都是可以突破的。
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