Fernando Scheinkman

我开发了一个从SAP下载数据的代码. 客户需要过去四个月的信息, 哪一个需要从五个不同的交易中提取. 有些交易很小，足以下载4个月的内容, for others, 这需要2个月的下载时间, 1 month, or half a month segments.

我开发了一个系统，以最有效的方式下载这些信息, 选择更有效的周期组合. 为了实现这一点，机器人首先以每种可能的方式下载了五笔交易. 然后它会存储每次组合所花费的时间. 有了这些信息，它就能以最有效的方式执行代码. Every time the code executes, 机器人存储下载所需的时间，然后将其与之前的信息进行平均, 从而确定它是否需要改变下载信息的方式.

我是一家国际零售公司的主要RPA项目的一部分. 机器人对352家商店进行了现金盘点, 允许客户重新分配参与该项目的15名员工. 这个机器人从一个门户网站下载excel文件，这些文件是由商店的出纳员创建的. 然后将这些excel文件中包含的收银机信息输入到另一个门户网站. 一旦完成，它将继续在web门户中执行现金计数. 如果发现差异，它会向销售控制团队发送电子邮件. 因为要处理的数据量很大, the bot runs on five devices, 四个虚拟机和一个笔记本, using a queue. 该流程的主要挑战之一是记录流程的每次执行. 因为客户想要访问这些信息，所以他们想要一个Excel文件. 而是因为有五个设备试图使用这个文件, 这个过程既缓慢又容易失败. 所以我决定开发一个小型数据库, 客户端可以通过excel文件访问, which solved the issue.

我感到自豪的一件事是，机器人不仅将数据输入到门户网站, 但它也控制着数据的正确输入, avoiding duplicates.