Direcional Engenharia migró 160 automatizaciones a Python, acelerando el rendimiento
Una empresa de construcción con 43 años en el mercado y líder en el programa Minha Casa Minha Vida (una iniciativa del gobierno brasileño para viviendas asequibles), superó los desafíos de la automatización para lograr la escala y la gobernabilidad en RPA.
Obtenga más informaciónReduction in Time for Completing Accounting Processes
de redução de tempo para a conclusão de processos contábeis.
Reduction in Accounting Process Time
em tempo de redução de processos contábeis
Reduction in Execution Time for Unattended Automations
de redução na execução de automações não assistidas
Processes that took 12 minutes now take 1 minute, freeing up more resources on the VMs
Processos que levavam 12 minutos agora levam 1 minuto, liberando mais recursos nas VMs
1er lugar en el ranking del INTEC de las 100 empresas constructoras más grandes de Brasil
Direcional Engenharia es una empresa líder en construcción y desarrollo con una historia de 32 años. Establecida en Belo Horizonte en 1981, la empresa cotiza en bolsa en BM&FBovespa. Direcional ha entregado y/o desarrollado más de 80.000 unidades, opera en 10 estados brasileños y emplea a más de 14.000 personas. Direcional, que atiende a todos los niveles de ingresos, se ha centrado en expandir su presencia en mercados subdesarrollados y proyectos a gran escala. Actualmente, Direcional está construyendo el desarrollo residencial más grande del país, con 8,895 unidades en Manaus, AM.
Procesos automatizados
Residential Tax Payment Processing
Accounting processes
Government Certification Management
CO2 Emission Calculation for Compensation
Desafío: Fallos frecuentes de los robots
A medida que crecía la demanda de automatizaciones, la empresa se enfrentaba a un gran volumen de tareas repetitivas. Para abordar este problema, inicialmente desplegaron 160 robots durante un período de dos años utilizando una plataforma de bajo código, Automation Anywhere.
Sin embargo, los líderes estaban preocupados por la escalabilidad y la gobernanza de estas automatizaciones debido al alto costo de las licencias. Además, se encontraron con problemas de supervisión, ya que las áreas de negocio informaron de frecuentes fallos en las automatizaciones. Estos desafíos indicaban que la situación podría convertirse en un cuello de botella aún más importante.
«Nos dimos cuenta de que nuestra total dependencia de la plataforma anterior estaba provocando un crecimiento desorganizado y que no se podía detener a los robots debido a su función esencial. El propio equipo empezó a presionarnos para que migráramos a Python.
Gustavo Naider, líder tecnológico en Direcional
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Solución: evaluación y transición para una mejor gobernanza
Impulsado por el equipo de desarrollo, Direcional migró con éxito 160 automatizaciones de bajo código a Python en menos de 6 meses, lo que redujo significativamente la dependencia de las costosas licencias de código alto. Este cambio no solo mejoró la eficiencia del equipo, sino que también facilitó la contratación, ya que es más fácil encontrar desarrolladores de Python que aquellos especializados en plataformas específicas de bajo código.
El uso de las amplias bibliotecas de Python para diversos casos de uso simplificó la transición, complementada con el uso de BotCity para implementar y orquestar automatizaciones patentadas.
«Con nuestras automatizaciones en Python y orquestadas por BotCity, no estamos atados a ningún proveedor específico. Los robots son nuestros. La ejecución más rápida y la libertad de escalar según sea necesario son ventajas clave. El orquestador nos proporciona una gobernanza completa, ya que muestra quién ejecutó la automatización, quién la editó y qué está causando los cuellos de botella».
Gustavo Naider
La respuesta a la migración fue muy positiva: por ejemplo, los procesos de contabilidad que antes tardaban de 3 a 4 días en completarse con Blue Prism y Automation Anywhere ahora se realizan en solo un día. Al convertir los robots supervisados en robots desatendidos, Direcional también observó una mejora notable en el rendimiento. Por ejemplo, una operación desatendida que solía tardar 12 minutos se redujo a solo 1 minuto, lo que liberó más recursos en las máquinas virtuales y disminuyó el consumo de recursos.
Gustavo Naider
Líder técnico en Direcional
