中国是全球制造业大国。过去30年，中国制造业规模增长了18倍，其附加值达到2.2万亿美元，制造业在中国GDP比重高达40%。然而，麦肯锡数据显示，我国制造业更多依赖于劳动密集型产业，制造业自主创新能力相对薄弱，处于“大而不强”的尴尬境地。眼下，大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术正以“工业4.0”之名，掀起对传统制造业的智能革命。在产业数字化改造的大背景下，中国制造业的转型升级势在必行。
如何运用新技术从危机中找到发展新机遇，优化业务流程，推动制造企业数字化、智能化转型、实现高质量发展？近年来，AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）技术的普及和发展，为制造企业的发展拓宽了思路，开启了“智”造新时代。
制造业企业的内外困境
01外部困境：高成本、低利润
随着人力成本、上游原材料成本等逐年上升，中国制造业企业的平均利润率越来越低。
一方面全行业都在面临产能过剩，另一方面新的竞争者陆续涌现，原有的增长模式已经难以为继。特别是大量中小制造企业，信息化程度依然不高，深陷“低利润”的困境。
制造企业的低利润不仅意味着企业生产处于产业链的中低端，更增加了企业的脆弱性。当全球经贸形势发生变化、疫情带来了更多不确定性，低利润企业抵御风险的能力更弱，业绩也更易受到影响。
02内部困境：两大孤岛
数据孤岛
制造业企业的数据通常分散在不同的系统中，进而衍生出多系统并存、系统数据耦合度高、数据口径不一致、更新频率低等一系列问题。
生产部门用ERP、销售团队用CRM……数据被封存在各系统中，部门之间数据无法共通，业务平台、软件系统间形成了严重的数据壁垒，让完整的业务链上“孤岛林立”。
自动化孤岛
制造业企业还会出现自动化孤岛现象，企业的某一部分，比如一个车间、一个部门、一台机器会率先实现自动化，然而这个自动化系统（或机器人）的功能却是独立的，无法与其他系统相集成，最终造成企业内的自动化项目或计划不连贯、各自为政。
两大孤岛对于制造业企业最直接的影响，就是数据的治理与质量方面。
业务人员在对数据进行分析时，经常需要耗费大量时间对不同系统中的数据进行整合与清洗，数据大量缺失也成为常态。较低的数据治理水平及数据质量造成大量数据冗余、系统冗余及手工作业问题，对内部增效形成阻碍。
制造业如何从RPA中受益
从传统制造执行系统（MES）集成到货运评级、支付审计和SKU管理，RPA以及AI正在为制造业企业的业务流程提供智能自动化解决方案。
RPA能够模拟人工的操作方式，在企业的计算机上跨平台、不间断地执行基于规则的各种工作流程，增强对端到端流程的控制和可视性，通过最小化人为错误降本提效。
RPA以外挂的形式存在，对企业现有系统影响小，可以与现有的遗留系统无缝集成，打通组织内部两大孤岛，无需昂贵且耗时的软件开发。另外，其还具备实施周期短、投资回报高、弱编码化等特点。
RPA可应用于制造企业
- 生产环节（物料清单自动生成、采购订单创建与管理、工厂记录管理及报告等）
- 运营环节（库存、SKU更新、销售、定价报告创建、MES集成等）
- 客服环节（订单更正、与供应商沟通、向客户发送更新等）
- 财务方面（发票处理、AP自动化、付款审计等）
- 合规方面（GDPR要求的客户记录更新）
据日本共同社报道，日本政府早在2019年6月，于内阁会议上敲定《制造业白皮书》，建议在制造业活用AI、RPA等技术。白皮书指出，在人手不足问题严重的中小企业，当务之急是采取对策，将工匠拥有的生产技能数字化。RPA和AI技术为单靠人力发展的日本传统中小型制造业企业拓宽了出路。
RPA在制造业的典型应用场景
01物料管理
物料清单生成
物料清单（BOM）是制造业中至关重要的数据文件，包含了构建产品所需的原材料、组件、子组件和其他材料的详细清单，是计算机识别物料的基础依据。人工处理时，即使是一小点疏忽或遗漏，都可能导致材料计划、物流需求、成本核算等出现错误。
RPA可自动创建并更新BOM清单，例如CAD数据提取与处理机器人，可自动选取CAD图纸的文字，提取并处理生成生成清单。
物料查询
在制造与售后维保的过程中，经常需要查询物料属性、物料库存、制造图纸、维修工具以及零部件销售价格等信息，每次都要通过电脑登录至SAP进行查询（登录、输入事务代码、通过查询条件进行查询），操作很繁琐。
机器人自动查询物料属性与物料清单，查询的结果以图片的形式反馈。通过微信群，厂区内所有人只需要在微信上发条消息即可随时随地轻松查询物料属性等信息。机器人还可以扩展到其他常用的社交软件、办公软件上进行查询。
02采购订单管理
订单创建
当产品种类繁多时，创建采购订单（PO）的手动流程复杂又繁琐。尤其是在订单信息不一致的情况下，人工手动处理往往会出现延迟导致订单积压。
RPA可高效快速地实现整个PO流程的自动化。管理采购订单时，RPA可跨系统提取数据，验证订单准确性，提高业务效率，缩短处理时间。
订货处理
不同客户的订货方式有所不同。例如，在利用POS数据和EDI的情况下，由于每个客户系统的操作方法和数据形式不同，员工必须手动将订货数据输入本公司系统中。
RPA机器人可以自动下载POS和EDI的数据，转换数据格式，并输入公司系统中，实现订货业务自动化，并关联库存扣除和发货、生产指示。不仅能降低人力成本，提高效率，还可有效避免人为失误。
03库存管理
库存控制是供应链管理的核心环节之一。尽管有库存管理系统和销售管理系统，但若不能从外部访问，每次仍需通过电话询问，手动向相关负责人发送库存信息，费时费力。
RPA可用于执行当前库存监控、库存水平通知生成、自动批量更新SKU等操作，定时检查库存数量，定期将必要库存信息发送给相关负责人，当商品低于预先设定的库存数量，RPA还会自动发送生产指示，并通过邮件通知负责人，保证合理库存。
04物流管理
在向客户交付产品，货物跟踪对于按时交付有着至关重要的作用。此外，物流处理的延迟不仅意味着成本的增加，还可能导致客户满意度降低。
通过RPA可以整合整个供应链的数据，减少人工干预和错误，加快周转速度，提升灵敏度。RPA可以自动从收到的电子邮件中提取发货详细信息，在调度系统中记录货运状态，并为客户提供准确的货运时间表，以便更好地跟踪物流信息。
05故障检测
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，统计分析错误的数据信息，还可能导致潜在问题迟迟未被发现。一旦设备出现故障，必将影响生产。
RPA机器人可7×24小时不间断工作，一旦发现故障异常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，还可提高检测频率和准确性，防范故障隐患。
工业4.0时代，制造企业亟需依托AI、RPA等先进技术，持续改进流程、优化运营系统，共赴智能制造新时代。
来源:UB Store