RPA又被稱為最可靠的數字員工，它不需要帶口罩，更不可能被病毒感染，能按照預先設定的任務規則來執行，處理結果的準確率可達100%。RPA最重要的能力是業務流程的精簡與優化，這與現階段制造企業數字化轉型的核心訴求不謀而合。

Gartner預計到2023年底，90%的大型和超大型組織都將部署某種形式的RPA。RPA不僅降低了人為錯誤和延遲過程的可能性，還可以不間斷地工作，提高工作效率，并且大幅降低成本，讓制造業企業將更多的精力用于產品創新，從而提高企業的核心競爭力。

實際上，RPA機器人具有非侵入式的技術特點，在集成和部署方面都無須對現有系統進行二次開發，不僅縮短了機器人的部署周期，而且擴展性也非常好，可以根據業務的實際情況添加或減少RPA機器人的業務功能。制造業在數字化轉型的過程中面臨著最后一公里的問題，RPA可以有效的把單點應用轉化為協同演進，使企業形成多維技術能力，實現多部門協同以及企業內外部聯動。

RPA無需復雜的編程語言，通過拖拽即可實現流程，學習門檻很低，可以由業務人員編寫部署在各個業務部門，如供應鏈、財務、客戶服務等，RPA技術能夠幫助制造業企業更快實現降本增效的運營成果。伴隨著RPA與AI技術的不斷融合，越來越多的應用場景被挖掘并持續深耕，使RPA的價值擁有更大的釋放空間。

制造業應用RPA的8個收益

有助于優化以時間為中心的日常流程；

增強對端到端流程的控制和可視性；

將重復性人工工作的出錯率降至最低，提效降本；

釋放可以專注于更高效任務的人力資源，減少資源浪費；

破除現存各業務系統之間的業務孤島；

降低停機時間和提高質量；

當業務流程需要發生變化時，可以快速適應；

通過最大化生產力來提高上市速度。

RPA在制造業的11大應用場景

RPA是通過軟件模擬人在PC上的操作，按規則自動執行流程任務，適用于數據量大、重復度高、規則明確、跨業務系統、高人力成本的業務場景，在制造業中的應用也非常廣泛。

1

財務流程自動化管理

發票管理、費用報銷、資產管理、流水對賬、應收應付等財務手工流程，是每個制造企業都亟待優化的問題。以發票管理為例，供應商發票的處理需要經過瀏覽、交叉檢查、審批等一系列手動處理過程，不僅耗時費力，而且容易出錯，甚至可能導致合規風險。

RPA通過OCR技術，識別多種格式的發票信息，并將其進行二次轉換，形成統一格式，自動錄入系統，再將處理后的發票信息自動發送給指定的財務人員進行審核。審核成功后機器人會將發票輸入會計系統，最后將采購訂單標記為已完成。

2

物料清單(BOM)自動化

物料清單(BoM)是制造企業的重要數據文件，是財務部門核算成本、制造部門組織生產的重要依據，因此對數據一致性、完整性和準確性的要求非常高。BOM中的人為錯誤可能帶來延遲生產、產品召回或負面新聞等嚴重后果。

實踐表明，RPA機器人能夠完全復制人類員工在生成BOM中所執行的步驟，利用屏幕抓取技術，更快地創建和跟蹤變更，使制造和運輸順利、準確運行，幫助企業避免代價高昂的人為錯誤，實現BOM流程的自動化。

3

提高庫存管理效率

庫存控制過程至關重要，是供應鏈管理的核心。制造商需要實時監控庫存水平，以確保滿足客戶需求。盡管有些企業部署了庫存管理系統和銷售管理系統，但員工仍需手動調取數據信息，并向相關負責人上報庫存情況。手動管理庫存，很難準確預測供應商的交貨期與客戶需求，庫存周轉不及時的情況也會時有發生。

RPA有助于自動執行各種功能，包括當前庫存監控、庫存水平通知生成、以及當水平低于設定閾值時重新訂購產品。此外，還可以自動批量更新SKU，通過最少的人為干預實現業務流程的自動化。

4

簡化工廠記錄管理

制造商需要記錄和管理大量數據，尤其是大型制造商，往往需要管理世界各地的多家工廠，定期記錄與分析工廠所帶來的龐大業務數據，這些工作需要消耗大量的人力與物力成本。

在部署RPA之后，系統可以自動執行數據的提取、監控、分析及更新，還能提供揭示企業潛在瓶頸的業務模式和內部工作信息的報告、實時儀表板等。RPA通過優化系統數據處理流程，簡化工廠的記錄管理工作，可以提高整體業務效率。

5

采購訂單創建與管理

對于制造企業而言，采購訂單(PO)的創建與管理十分耗費人力和時間。因此，在這一業務流程中有著較大的自動化增效空間。

RPA機器人可以將整個PO流程自動化，快速的實現100%準確的結果。在訂單創建方面，RPA負責從獨立系統中提取數據，尋求相關部門負責人的電子郵件批準，處理PO生成請求。在訂單管理方面，RPA有助于訂單數據驗證，可從多個系統中提取數據、檢查結算，并通過驗證剔除重復訂單，從而縮短從訂單到交貨的時間，增加訂單完成數量。

6

物流數據自動化

制造業的物料、貨物運輸非常復雜且頻繁，員工必須及時準確跟蹤原料和貨運行程，一旦貨物延遲，必定會使客戶滿意度降低。

RPA可與運輸管理系統集成，幫助制造商實時跟蹤庫存、產品動態和交貨計劃，有效監控貨物運輸的全流程，通過減少人為錯誤，確保貨物傳輸的準確性與時效性。

7

滿足審計與合規要求

實施RPA，將紙質材料數字化，不僅便于管理，降低了人力成本，還提高了公司的運營效率和業務合規性。

通過跟蹤多年的活動日志，RPA可以為企業快速創建詳細的審計跟蹤日志，使得整個審計過程非常容易。RPA還可完成GDPR要求的客戶記錄更新，用以滿足企業監管、審計及合規方面的需求。由于創建審計跟蹤日志十分容易，因此企業可以在出現問題時及時內部解決，而不是等待監管審計時進行，這樣能夠避免一些不必要的麻煩。

8

實現ERP、MES等系統交互

ERP系統是制造業后臺的核心操作系統，不同的工廠根據需要會部署多項ERP子系統，包括財務管理、生產控制管理、物流管理、采購管理、分銷管理、庫存控制、人力資源管理等等。這些系統仍然在不同程度上依賴于手工流程，員工經常需要從一個系統中跳到另一個系統中實現數據的交換。

RPA可以整合ERP、MES等系統，代替人工實現各系統之間的交互。RPA機器人能自動生成報告(如庫存、應付賬款和應收賬款、定價和其他報告)，并通過電子郵件自動發送或將其上載到共享文件夾中;還可以推動MES等運營管理平臺與其他管理系統之間的交互操作，有效增加運營的靈活性和透明度。

9

減少數據遷移的周期和成本

數據遷移涉及大量的數據搬運工作，對人力和時間的耗費極大。即使是針對小問題的數據遷移，也需要很長的時間成本。

RPA經常被用于時間密集和重復的流程，也可以用于一次性的大規模操作，它是數據遷移的最佳選擇。RPA被設計用于處理多個級別和各種系統，可以代替人工進行數據的搬運、轉移工作，它還可以過濾某些數據，使數據轉移更加準確，也可以在夜間執行，減少周期和成本。

10

提高供應商及客戶滿意度

在制造業中，員工與供應商、客戶之間的日常溝通需要大量的手動操作。客戶服務代表會處理包括所運貨物狀態在內的各種查詢，這對客服代表的操作速度、精度要求很高。

制造企業可以將一些常規的客戶服務任務自動化，交給RPA這個數字員工處理，將客服人員從繁瑣的任務流中釋放出來，以便更專注于處理復雜問題以及對供應商、客戶的服務上。企業與供應商和客戶的關系也能因此得到改善。

11

設備故障檢測

在生產車間，員工手動抄錄生產設備上的各種傳感器數據，難免有所疏漏，統計錯誤的數據信息會影響分析結果，使得潛在問題不能被及時發現。一旦設備出現故障，必將影響生產進度，給企業帶來損失。

RPA機器人能夠7×24小時不間斷工作，一旦發現故障異常可以立即通過郵件發送給負責人。不但將員工從重復單調的抄錄統計中解放出來，還提高了檢測頻率和準確性，防范設備故障及隱患。

企業網D1Net觀點

疫情背景下，制造企業的數字化轉型需求更加迫切，對供應鏈風險的管控也進一步加強。RPA可以實現采購訂單管理以及招投標過程的自動化，替換供應鏈各環節中的手動流程，減少錯誤率，實現訂單交付狀態、交貨期報告和中轉運輸處理，能夠讓企業專注于進行風險預測、尋找解決方案、解決問題等高價值任務。

有經驗的企業，在應用RPA的過程中會設立卓越中心(CoE團隊)或RPA服務中心，一方面可以進行知識庫的積累，培養RPA人才，為每一位員工提供視頻和案例教學，保證每位員工都能熟練地掌握和操作RPA軟件機器人，實現業務自主開發模式;另一方面還能提供RPA維護服務，包括錯誤流程排查、RPA定期維護、數據更新等，以確保RPA能正常穩定地執行各項任務。

在過去五年，RPA+AI模式在工業企業中實施的案例越來越多。Gartner的預測，到2022年，90%的大型企業將部署某種形式的RPA，其中80%的企業將引入AI。毫無疑問，RPA、高級分析和AI將繼續改變制造業。可以預見的是，2022年將會有更多制造企業通過擁抱RPA，加速其數字化轉型。