RPA又被称为最可靠的数字员工，它不需要带口罩，更不可能被病毒感染，能按照预先设定的任务规则来执行，处理结果的准确率可达100%。RPA最重要的能力是业务流程的精简与优化，这与现阶段制造企业数字化转型的核心诉求不谋而合。

Gartner预计到2023年底，90%的大型和超大型组织都将部署某种形式的RPA。RPA不仅降低了人为错误和延迟过程的可能性，还可以不间断地工作，提高工作效率，并且大幅降低成本，让制造业企业将更多的精力用于产品创新，从而提高企业的核心竞争力。

实际上，RPA机器人具有非侵入式的技术特点，在集成和部署方面都无须对现有系统进行二次开发，不仅缩短了机器人的部署周期，而且扩展性也非常好，可以根据业务的实际情况添加或减少RPA机器人的业务功能。制造业在数字化转型的过程中面临着最后一公里的问题，RPA可以有效的把单点应用转化为协同演进，使企业形成多维技术能力，实现多部门协同以及企业内外部联动。

RPA无需复杂的编程语言，通过拖拽即可实现流程，学习门槛很低，可以由业务人员编写部署在各个业务部门，如供应链、财务、客户服务等，RPA技术能够帮助制造业企业更快实现降本增效的运营成果。伴随着RPA与AI技术的不断融合，越来越多的应用场景被挖掘并持续深耕，使RPA的价值拥有更大的释放空间。

制造业应用RPA的8个收益

• 有助于优化以时间为中心的日常流程;
• 增强对端到端流程的控制和可视性;
• 将重复性人工工作的出错率降至最低，提效降本;
• 释放可以专注于更高效任务的人力资源，减少资源浪费;
• 破除现存各业务系统之间的业务孤岛;
• 降低停机时间和提高质量;
• 当业务流程需要发生变化时，可以快速适应;
• 通过最大化生产力来提高上市速度。

RPA在制造业的11大应用场景

RPA是通过软件模拟人在PC上的操作，按规则自动执行流程任务，适用于数据量大、重复度高、规则明确、跨业务系统、高人力成本的业务场景，在制造业中的应用也非常广泛。

财务流程自动化管理

发票管理、费用报销、资产管理、流水对账、应收应付等财务手工流程，是每个制造企业都亟待优化的问题。以发票管理为例，供应商发票的处理需要经过浏览、交叉检查、审批等一系列手动处理过程，不仅耗时费力，而且容易出错，甚至可能导致合规风险。

RPA通过OCR技术，识别多种格式的发票信息，并将其进行二次转换，形成统一格式，自动录入系统，再将处理后的发票信息自动发送给指定的财务人员进行审核。审核成功后机器人会将发票输入会计系统，最后将采购订单标记为已完成。

物料清单(BOM)自动化

物料清单(BoM)是制造企业的重要数据文件，是财务部门核算成本、制造部门组织生产的重要依据，因此对数据一致性、完整性和准确性的要求非常高。BOM中的人为错误可能带来延迟生产、产品召回或负面新闻等严重后果。

实践表明，RPA机器人能够完全复制人类员工在生成BOM中所执行的步骤，利用屏幕抓取技术，更快地创建和跟踪变更，使制造和运输顺利、准确运行，帮助企业避免代价高昂的人为错误，实现BOM流程的自动化。

提高库存管理效率

库存控制过程至关重要，是供应链管理的核心。制造商需要实时监控库存水平，以确保满足客户需求。尽管有些企业部署了库存管理系统和销售管理系统，但员工仍需手动调取数据信息，并向相关负责人上报库存情况。手动管理库存，很难准确预测供应商的交货期与客户需求，库存周转不及时的情况也会时有发生。

RPA有助于自动执行各种功能，包括当前库存监控、库存水平通知生成、以及当水平低于设定阈值时重新订购产品。此外，还可以自动批量更新SKU，通过最少的人为干预实现业务流程的自动化。

简化工厂记录管理

制造商需要记录和管理大量数据，尤其是大型制造商，往往需要管理世界各地的多家工厂，定期记录与分析工厂所带来的庞大业务数据，这些工作需要消耗大量的人力与物力成本。

在部署RPA之后，系统可以自动执行数据的提取、监控、分析及更新，还能提供揭示企业潜在瓶颈的业务模式和内部工作信息的报告、实时仪表板等。RPA通过优化系统数据处理流程，简化工厂的记录管理工作，可以提高整体业务效率。

采购订单创建与管理

对于制造企业而言，采购订单(PO)的创建与管理十分耗费人力和时间。因此，在这一业务流程中有着较大的自动化增效空间。

RPA机器人可以将整个PO流程自动化，快速的实现100%准确的结果。在订单创建方面，RPA负责从独立系统中提取数据，寻求相关部门负责人的电子邮件批准，处理PO生成请求。在订单管理方面，RPA有助于订单数据验证，可从多个系统中提取数据、检查结算，并通过验证剔除重复订单，从而缩短从订单到交货的时间，增加订单完成数量。

物流数据自动化

制造业的物料、货物运输非常复杂且频繁，员工必须及时准确跟踪原料和货运行程，一旦货物延迟，必定会使客户满意度降低。

RPA可与运输管理系统集成，帮助制造商实时跟踪库存、产品动态和交货计划，有效监控货物运输的全流程，通过减少人为错误，确保货物传输的准确性与时效性。

满足审计与合规要求

实施RPA，将纸质材料数字化，不仅便于管理，降低了人力成本，还提高了公司的运营效率和业务合规性。

通过跟踪多年的活动日志，RPA可以为企业快速创建详细的审计跟踪日志，使得整个审计过程非常容易。RPA还可完成GDPR要求的客户记录更新，用以满足企业监管、审计及合规方面的需求。由于创建审计跟踪日志十分容易，因此企业可以在出现问题时及时内部解决，而不是等待监管审计时进行，这样能够避免一些不必要的麻烦。

实现ERP、MES等系统交互

ERP系统是制造业后台的核心操作系统，不同的工厂根据需要会部署多项ERP子系统，包括财务管理、生产控制管理、物流管理、采购管理、分销管理、库存控制、人力资源管理等等。这些系统仍然在不同程度上依赖于手工流程，员工经常需要从一个系统中跳到另一个系统中实现数据的交换。

RPA可以整合ERP、MES等系统，代替人工实现各系统之间的交互。RPA机器人能自动生成报告(如库存、应付账款和应收账款、定价和其他报告)，并通过电子邮件自动发送或将其上载到共享文件夹中;还可以推动MES等运营管理平台与其他管理系统之间的交互操作，有效增加运营的灵活性和透明度。

减少数据迁移的周期和成本

数据迁移涉及大量的数据搬运工作，对人力和时间的耗费极大。即使是针对小问题的数据迁移，也需要很长的时间成本。

RPA经常被用于时间密集和重复的流程，也可以用于一次性的大规模操作，它是数据迁移的最佳选择。RPA被设计用于处理多个级别和各种系统，可以代替人工进行数据的搬运、转移工作，它还可以过滤某些数据，使数据转移更加准确，也可以在夜间执行，减少周期和成本。

提高供应商及客户满意度

在制造业中，员工与供应商、客户之间的日常沟通需要大量的手动操作。客户服务代表会处理包括所运货物状态在内的各种查询，这对客服代表的操作速度、精度要求很高。

制造企业可以将一些常规的客户服务任务自动化，交给RPA这个数字员工处理，将客服人员从繁琐的任务流中释放出来，以便更专注于处理复杂问题以及对供应商、客户的服务上。企业与供应商和客户的关系也能因此得到改善。

设备故障检测

在生产车间，员工手动抄录生产设备上的各种传感器数据，难免有所疏漏，统计错误的数据信息会影响分析结果，使得潜在问题不能被及时发现。一旦设备出现故障，必将影响生产进度，给企业带来损失。

RPA机器人能够7×24小时不间断工作，一旦发现故障异常可以立即通过邮件发送给负责人。不但将员工从重复单调的抄录统计中解放出来，还提高了检测频率和准确性，防范设备故障及隐患。

企业网D1Net观点

疫情背景下，制造企业的数字化转型需求更加迫切，对供应链风险的管控也进一步加强。RPA可以实现采购订单管理以及招投标过程的自动化，替换供应链各环节中的手动流程，减少错误率，实现订单交付状态、交货期报告和中转运输处理，能够让企业专注于进行风险预测、寻找解决方案、解决问题等高价值任务。

有经验的企业，在应用RPA的过程中会设立卓越中心(CoE团队)或RPA服务中心，一方面可以进行知识库的积累，培养RPA人才，为每一位员工提供视频和案例教学，保证每位员工都能熟练地掌握和操作RPA软件机器人，实现业务自主开发模式;另一方面还能提供RPA维护服务，包括错误流程排查、RPA定期维护、数据更新等，以确保RPA能正常稳定地执行各项任务。

在过去五年，RPA+AI模式在工业企业中实施的案例越来越多。Gartner的预测，到2022年，90%的大型企业将部署某种形式的RPA，其中80%的企业将引入AI。毫无疑问，RPA、高级分析和AI将继续改变制造业。可以预见的是，2022年将会有更多制造企业通过拥抱RPA，加速其数字化转型。