RPA的SAP BW运维监控-SAP

本项目旨在解决 SAP BW 系统运维中人工监控效率低、响应滞后、易遗漏异常的痛点，通过 RPA 机器人替代人工，实现对 SAP BW 数据加载、任务执行、系统状态的 7×24 小时自动化监控。
核心功能模块包括：
SAP BW 监控模块：RPA 自动登录 SAP 系统，定时检查 BW 进程、数据加载任务、系统日志及关键指标，识别任务失败、数据异常、系统告警等问题。
智能通知模块：当监控到异常时，RPA 触发微信消息推送，将异常详情、影响范围、建议处理措施实时推送给运维人员；同时可调用 Python 接口，通过电话语音或系统声音输出进行二次告警，确保关键问题不被遗漏。
辅助识别模块：集成 Python OCR 图片文字识别能力，自动解析 SAP BW 监控截图中的关键信息，补充到告警内容中，提升问题定位效率。
业务流程为：RPA 定时巡检→发现异常→触发多渠道告警→运维人员接收并处理→RPA 记录处理结果并归档，形成闭环运维监控体系，大幅降低人工成本，提升运维响应速度和系统稳定性。

整体采用 “RPA+Python” 混合架构，RPA 负责与 SAP BW 系统交互、任务调度和流程控制，Python 负责 OCR 识别、接口调用和告警增强，两者通过脚本调用和数据文件交互实现协同。
我负责的核心模块及成果：
RPA 监控流程开发：使用 影刀RPA 开发 BW 任务巡检流程，实现自动登录、事务码执行、日志抓取、异常判断，覆盖 80% 核心监控场景，将人工巡检耗时从 2 小时 / 次压缩至 15 分钟 / 次。
Python 告警增强：开发 Python 脚本实现微信企业号消息推送、第三方电话接口调用、系统语音输出，将告警响应时间从 30 分钟缩短至 5 分钟内；同时实现 OCR 识别，自动提取 BW 监控截图中的任务 ID、错误码等关键信息，准确率达 95%。
异常处理与日志归档：设计异常分类规则，RPA 自动记录异常类型、发生时间、处理状态，生成运维报表，为系统优化提供数据支撑。
遇到的难点及解决方案：
OCR 识别准确率：BW 截图字体模糊导致识别错误，通过图像预处理（二值化、降噪）和模板匹配优化，关键信息识别准确率从 82% 提升至 95%。
多渠道告警并发：微信推送与电话接口调用存在并发冲突，通过队列化处理和异步调用，确保告警不丢失、不重复。