首先，我们需要区分“机器人”和“机器人所能执行的任务”两个概念。一个机器人如同一个虚拟员工，而机器人所执行的任务就是这个虚拟员工所要执行的任务。一个虚拟员工在一天内可以执行多个任务，就如同一个人可以在一天内做很多事情一样。

接下来，我们需要想想，人是如何提高工作效率的？对于单件事情来讲，人类需要先找到做事情的最有效的方法和手段，再加快做事情的速度，比如先学会如何利用Excel表格中的公式工作，然后加快自己的打字速度。对于多件事情来讲，人类就需要提前做好计划，排好各件事情的优先级和依赖关系，再将各件事情衔接好。

其实，RPA机器人也会遇到同样的情况。很多用户首先会关注RPA机器人的执行速度。完成同样业务目的的两个自动化任务的效率差异来自RPA机器人是否模拟了人的某种最高效的操作方式，以及是否采用了最高效的技术实现方式。比如，当我们要搜索Excel表中的某个数据时，可以让RPA程序在数据中一行一行地搜索，也可以让RPA程序直接在Excel里写个VLOOKUP函数，二者之间的效率可能会相差百倍。这就需要RPA的开发人员不能只是个单纯的技术人员，完全被动地接收业务人员的操作需求，而是需要自己多想一想，业务操作的目的是什么？有没有更好的处理手段？

在今天真实的业务场景下，由于单个自动化任务执行起来所需要的时间并不长，所以为了整体上提高机器人的利用率，就需要让机器人在一天内或者某个时段内，有序地执行多个任务，这也是今天企业中管理和部署机器人的一种常态。德勤的报告中也指出，“流程分散”是目前实现大规模自动化的一个主要障碍（32%）。这里的“流程分散”大致有两个含义。

·目前无法更好地实现端到端的流程自动化，各个企业只是在实现流程中某个或某几个节点的自动化。

·流程分散在各个部门、各个处室，非常琐碎和难以管理。

机器人在处理这些零碎的任务时，为了更好地提高机器人的利用率，就需要任务编排、触发管理、任务队列管理以及机器人资源池管理等能力的支持。

一个机器人就好比一个人，无法在同一时间点处理两件事情（如果希望任务被并行执行，就需要增加机器人的数量，就好像增加真实员工来同步处理工作一样），这些任务需要被顺序地执行。既然是有序执行，就需要拟定任务之间的优先级及依赖关系。优先级高的事情先做，被前置依赖的任务也需要先做，机器人的任务编排能力就是用来解决这个问题的。由于自动化替代的一些任务通常是有规律的重复发生的，如每天下午5点，每周二的凌晨1点，每周一、三、五，每月末等，那么在机器人编排能力中就需要引入日程和时间规划的能力。

但是一些任务也并非是按照固定时间规律和事先计划来执行的。而是由某个外部条件触发的。例如当某个文件被创建的时候、在电脑上某个进程被关闭的时候、收到一封特定标识邮件的时候等，这时候机器人能够自动唤醒执行任务。

或者在任务较为繁多的某个时段，一个机器人的处理能力就无法满足处理要求，则需要几个机器人组成一个工作小组（机器人资源池）来并行处理。这些任务通过负载均衡机制，动态地分配到此时空闲的某个机器人手里，这样可以最大化利用机器人。

在一个真实的工作场景中，特别是在任务不能完全实现自动化的时候，就需要人和机器人来配合工作。所以，更好的任务编排应该是人的任务和机器人的任务可以无缝地编排在一起，这就需要流程管理者以更高的视角来看待企业中的流程，一方面需要管理“人”，另一方面需要管理“机器人”。如果通过RPA平台对人和机器人的任务进行统一编排，并通过可视的方式进行管理，便可以解决企业中人与机器人流程分散管理的问题。在自动化初期，企业只是把机器人作为人的补充因素纳入流程中，而未来是将人的因素补充到自动化的机器人流程中，这种协作方式也被称为人机协同（Human-Bot Collaboration），详细内容可参见6.1节。