Tootmine on alati olnud kitsaste marginaalidega äri. Kuid globaliseerumine tähendab, et konkurents on tihedam kui kunagi varem, samas kui tarneahela keerukus ja materjalide kulude kasv viimastel aastatel on põhjustanud täiendavat soovimatut keerukust. Kui sellele lisada veel pidevalt muutuv regulatiivne maastik, on selge, et RPA automaatika on töötlevas tööstuses olulisem kui kunagi varem.
Tehase RPA automatiseerimine võib parandada tegevust, töötajate rahulolu ja kasumit. Samuti võib see toetada organisatsiooni igal tasandil, alates sisemisest juhtimisest ja kommunikatsioonist kuni tarneahela optimeerimise ja kvaliteedikontrolliga. Tootmine ja automatiseerimine on käinud käsikäes juba peaaegu sajandit. RPA kujutab endast järgmist sammu selles sümbioosis.
Selles artiklis uurime
RPA automatiseerimine
tootmistööstuses ning vaatleme kasutusjuhtumeid, juhtumiuuringuid, kasu, probleeme ja tulevasi rakendusi.
Tootmine ja automatiseerimine: pikaajalised sõbrad
Tootmine ja automatiseerimine on juba 20. sajandist saadik omavahel seotud. Automaatikaseadmete tootmine tehases on tänu kiirusele, täpsusele ja kulutasuvusele võimaldanud robootika kõige huvipakkuvamat ja väärtust suurendavat kasutust. Kui tegemist on back-office haldusülesannetega, on tootmismeeskonnad siiski pisut aeglasemalt kasutusele võtnud.
Füüsilise robootika laialdane kasutuselevõtt tootjate poolt rõhutab tööstuse avatust uutele tehnoloogiatele. Mehhaniseeritud tootmisvahendite kasutuselevõtt sektoris oli tingitud soovist konkureerida. Kuna pingelised marginaalid ja ülemaailmne konkurents sunnivad tootjaid leidma uusi viise tulude suurendamiseks, siis on loogiline, et järgmise piiriks on back- ja front-office’i ülesanded.
Tootmine ja tehas RPA
automatiseerimise turu suurus
Ülemaailmne
RPA
turu suurus on praegu umbes 13 miljonit dollarit. Kuid tohutu aastase kasvutempo (33%) juures kasvab tööstusharu kuni peaaegu 100 miljonit dollarit aastaks 2032
ImpactMyBiz uuring aastast 2022 näitab, et üle
4 tootmismeeskonda 10-st kasutab praegu
RPA oma äritegevuses. Sama palju plaanib neid vahendeid kasutusele võtta lähiaastatel. Need arvud näitavad selgelt, et tootmises on olemas soov automatiseeritud lahenduste järele, kuid samas näitavad ka, et varajastel rakendajatel on veel potentsiaali konkurentide ületamiseks.
Miks tootmissektor vajab RPA-d
Viimastel aastatel on tootmissektor seisnud silmitsi märkimisväärsete raskustega. COVID-19 kojujäämise tellimused põhjustasid tõsiseid tarneahela häireid ja sellest tulenev inflatsioon tõstis materjalikulusid. Lisaks on Ukraina konflikt väljendunud kütusehindade tõusus ja pooljuhtide puuduses.
Lisaks nendele makromajanduslikele probleemidele seisab töötlev tööstus lähiaastatel silmitsi mitmete väljakutsetega. Mõned neist suurtest probleemidest on järgmised:
1. Kvalifitseeritud tööjõu puudus:
Tootmismeeskonnad tegelevad talentide leidmise probleemidega, kuna oskustöötajad lähevad pensionile või vahetavad töökohti teistes sektorites.
2. Tarbijate muutuvad eelistused:
Tootetrendid muutuvad pidevalt. Viimastel aastatel on tarbijad hakanud nõudma rohkem jätkusuutlikkust ja eetilisi tavasid tootmises.
3. Globaliseerumine:
Tehnoloogia ja kommunikatsioonivahendid on avanud ukse laiematele turgudele, kuid need on toonud kaasa ka suurema konkurentsi.
4. Kasvavad üldkulud:
Tooraine-, energia- ja tööjõukulud on tõusnud, mis tähendab, et kasumit on raskem saavutada.
5. Suurenenud regulatiivne kontroll:
Valitsused kogu maailmas jõustavad kaupade suhtes rangemaid eeskirju, kehtestades ranged piirangud erinevatele osadele ja tavadele.
Ainulaadseid probleeme ei ole lihtne lahendada. Siiski võib RPA aidata lahendada iga probleemi ja pakkuda lahendusi, mis toovad kasu tootmise automatiseerimise meeskondadele.
RPA automatiseerimine tootmises
tööstus: Kasutusjuhtumid
RPA võib pakkuda tootmissektorile lõputuid eeliseid. Siin on näide mõnest kasutusviisist.
#1. Materjalide loetelu automatiseerimine
Materjalide loetelu on oluline dokument, mis toob esile, milliseid osi on vaja toota. On oluline, et see oleks alati ajakohane ja vigadeta. Materjaliarvete käsitsi töötlemine on inimlike vigade objektiks, mis võib põhjustada viivitusi ja kulukaid vigu.
RPA-tehnoloogia võimaldab materjalinõuete haldamist reaalajas. See tagab, et kõik on ühel ja samal leheküljel ja et kõik kohandused või muudatused kajastuvad ühes tõeallikas. Veelgi enam, selle teabe tsentraliseerimine tähendab, et muudatused võivad käivitada muud automatiseerimist, mis aitab ajakava, tellimist ja kommunikatsiooni, mis toob kaasa kooskõlastatud ja tõhusa toimimise.
#2. Varude kontroll
Tarneahela juhtimine on tootmisprotsessi kriitiline osa. Nagu me oleme viimastel aastatel näinud, võivad mis tahes viivitused või ebaõnnestumised põhjustada tootepuudujääke, mis tõstavad kaupade hinda. Kui see toimub kogu tööstusharu ulatuses, saavad tarbijad kulud enda kanda. Kui see juhtub aga ühe tootjaga, võivad konkurendid madalamate hindade tõttu kergesti teie ärile ette rutata.
Seega on hea varude kontroll väga oluline. RPA võib aidata kolme varude kontrolli põhielemendi puhul: varude taseme jälgimine, varude taseme hoiatuste edastamine ja varude ümbertöötlemise automatiseerimine.
RPA-vahendid aitavad organisatsioonidel luua rakendusi, mis annavad tervikliku ülevaate oma varudest ja hoiavad võimalike viivituste üleval. Lõpptulemus on tõhusam süsteem, kus on vähem kulukaid viivitusi.
#3. Müüja suhtlemine
Kuna kaupade tootmine on muutunud üha spetsialiseeritumaks, on tootmisettevõtted muutunud väga sõltuvaks teistest tarnijatest. Nende spetsialiseeritud osade ja komponentide hankimine on eduka tarneahela kriitiline element, kusjuures suhtlemine on oluline heade suhete loomiseks ja säilitamiseks tarnijatega.
RPA-vahendid aitavad automatiseerida suhtlust teiste tarnijatega ja tagada teabe jagamise, päringute, tootmisseisundi ja tarnete hõlpsasti jälgitavuse paljudes süsteemides. Veelgi enam, see võib tagada õigeaegsed maksed, mis suurendavad usaldust.
#4. Tarneahela nõudluse prognoosimine
Tooraine hind on viimastel aastatel pidevalt tõusnud. Need hinnad on siiski pidevas muutumises. RPAd kasutavad juba paljud ettevõtted erinevates sektorites hinnaseireks ning tootmismeeskonnad saavad samu põhimõtteid rakendada ka tooraine ja muude kaupade ostmisel.
Tootmise hankemeeskonnad saavad kasutada ML-põhiseid RPA-lahendusi, et prognoosida nõudlust oma toodete järele ja jälgida kaupade hindu, et sooritada tehinguid sobival ajal. Need protsessid võivad tagada, et kaupu ostetakse kõige madalama hinnaga ja parandada kasumlikkust.
#5. Ostutellimuste loomine
Ostutellimuse (PO) käsitsi loomine on aeganõudev ja inimlikele vigadele allutatud. Kiiretes tootmiskeskkondades on nende tehingute maht väga suur ja sageli jagunevad need osakondade vahel, kusjuures keegi finantsmeeskonnast peab need heaks kiitma. Korduvad, suure mahuga ülesanded, mis on altid inimlikele vigadele? Kõlab nagu töö RPA jaoks.
RPA lahendab ostutellimustega seotud probleemid, aidates meeskondadel tellida kaupu, automatiseerides heakskiitmist tehisintellekti abil või teavitades otsustajat ning edastades tellimused asjaomastele osapooltele. Samuti saab sellega jälgida laoseisu ja automatiseerida tellimusi, mis säästab veelgi rohkem aega.
#6. Arvete töötlemine
Tootmisettevõtted kasutavad keerukat tarnijate võrgustikku, mis sageli tegutseb rahvusvaheliselt. Kuna arved liiguvad ettevõttesse, on vaja erinevate meeskondade luba ja heakskiitu. Lisaks sellele võib arveid saada erinevates keeltes, mis muudab asja veelgi keerulisemaks.
RPA koos optilise tähemärgituvastusega (OCR) võib aidata meeskondadel lugeda ja mõista e-kirju ja kirjalikke arveid, sisestada andmed finantssüsteemidesse, teavitada asjaomaseid heakskiitjaid ja töödelda tehinguid. Kiired ja täpsed maksed võivad oluliselt parandada suhteid tarnijatega ja anda meeskonnale õiguse saada varajase makse allahindlust. Tulemuseks on sujuv töö ja parem ülevaade kulutustest kogu organisatsioonis.
#7. Logistika jälgimine
Hõivatud tootmismeeskonnad võivad saada tuhandeid tellimusi kuus. RPA võib aidata neid tellimusi töödelda ja täita, automatiseerides kogu protsessi. Kuid kui kaup väljub tehasest, tuleb teha veel tööd.
RPA võib aidata tootmismeeskondadel jälgida saadetisi ja pakkuda oma klientidele tarneprognoose, uuendusi viivituste kohta ja muud kriitilist teavet. RPA-d saab kasutada ka kõige kiirema või odavaima transpordiviisi valimiseks ette, et tagada kliendi rahulolu.
#8. ERP-integratsioon
Suured tootmisettevõtted tuginevad sageli ettevõtte ressursside juhtimise (ERP) tarkvarale, et tsentraliseerida oma finants-, lao- ja klienditoetustegevust. Nende lahenduste rakendamine ja hooldamine on kallis. Veelgi enam, nende võimete laiendamine nõuab kohandatud tarkvara arendamist, mis on ressursimahukas.
RPA-vahendid pakuvad lihtsat võimalust täiendada ERP-tarkvara ja laiendada nende võimeid tehisintellekti ja ML-funktsioonidega. Samamoodi, nagu RPA võib laiendada olemasolevaid süsteeme, et need sobiksid uute nõuetega, saavad RPA tööriistad töötada koos ERP-vahenditega, et tagada tarkvara sobitamine kohandatud vajadustega.
#9. Õigusaktide täitmine
Tootmisorganisatsioonid on märkimisväärse surve all, et täita töötervishoiu ja -ohutuse, riskijuhtimise ja tootmisstandardite nõudeid. Need eeskirjad muutuvad ja arenevad pidevalt ning nende järgimise tagamiseks viiakse sageli läbi auditeid.
RPA-robotid aitavad tootmismeeskondadel teostada ja pakkuda kivikindlaid auditeid kogu töövoogude ulatuses. Lisaks aitavad nad organisatsioonidel olla kursis muutuvate regulatiivsete nõuetega ja edastada uuendusi asjaomastele meeskondadele. Põhjalike dokumentide ja andmete säilitamise abil saavad tootjad analüüsida tootmisprotseduure ja sekkuda protsessidesse enne, kui need muutuvad probleemiks.
RPA automatiseerimine tootmises
tööstus: Juhtumiuuringud
Tootmise ja tootmise RPA juhtumiuuringud on üks parimaid viise, kuidas rõhutada tehnoloogia võimet muuta ja parandada sektorit.
#1. RPA tootmise tasumisele kuuluva raamatupidamisarvestuse jaoks
Ühel juhtival Ühendkuningriigi tootjal oli üheksa täistööajaga töötajat, kes tegelesid oma raamatupidamisarvestuse osakonnaga. Töötajad olid jaotatud viie erineva ärifunktsiooni vahel ja kasutasid vanu tarkvarasid, mille koostalitlusvõime oli minimaalne. Probleemid olid ilmselged: ressursside vähene jaotamine ja andmete nähtavus ning märkimisväärsed inimlikud vead, näiteks arvete dubleerimine.
Meeskond kasutas RPA-lahendust, et automatiseerida tasumisele kuuluvaid arveid, kasutades OCR-i, et analüüsida arveid ja tsentraliseerida andmete kogumist. Ettevõte vähendas arvetele kuluvat inimtööjõudu 90%, vähendas kulusid 60% ja sai kasu iganädalastest aruannetest, mis võimaldasid ettevõtte tulemuslikkuse suurt nähtavust. Loe lähemalt siit.
#2. Kontori tõhusus
Ühe kõrgekvaliteedilise tootmisettevõtte tulud vähenesid suure konkurentsi tõttu. Juhtkond auditeeris olemasolevaid protsesse ja jõudis järeldusele, et nende probleemide kõige olulisemaks põhjuseks oli liigne turuleviimise aeg. Kuigi meeskonnal oli kõrgelt kvalifitseeritud personal, tõmmati neid erinevatesse suundadesse, et tegeleda korduvate ja igapäevaste ülesannetega, mis ei olnud kaugeltki optimaalne ajakasutus.
Meeskond vaatas selliseid ülesandeid nagu ostutellimused, arvete kooskõlastamine ja lepingute täitmine ning leidis, et paljud neist ülesannetest võiks anda allhanke korras RPA robotite digitaalsele tööjõule. Pärast enam kui 20 äriprotsessi automatiseerimist sai tootmismeeskond vabalt tegeleda oma põhitööga, mis tõi kaasa kiirema toodangu ja kulude 40%-lise vähenemise. Loe lähemalt siit.
#3. Tootmisspetsifikaatidega tegelemine
Üks rahvusvaheline elektroonikatootja valmistas elektrikilde koduseks ja tööstuslikuks kasutamiseks. Jaotuskilbid monteeriti tehases kokku ja eelkaabeldati spetsifikatsioonide alusel. Tootmise spetsifikatsioonid tuli trükkida koos siltidega, et rõhutada elektriahelate ja kaitselülitite asukohti.
Dokumentide koostamine operaatorite jaoks, kes paigaldasid jaotuskilbid kliendipaikades, oli aeganõudev ja inimlikele vigadele allutatud. Ettevõte kasutas RPA robotit, mis luges ja mõistis nõudeid ning trükkis välja asjakohased materjalid. See rakendamine tähendas, et kaks töötajat said rotatsiooni korras tegeleda väärtuspõhiste ülesannetega, tagades organisatsioonile suurema tootlikkuse.
#4. Kaubaveo ja logistika automatiseerimine
Ülemaailmne ettevõtja autotööstuses tegeles suure ekspordimahuga välismaale. Üks nende tellimuste keerukustest sisaldas nõuet, et kolmandast isikust ekspedeerimisettevõtjale tuleb esitada saatja käskkiri (Shipper’s Letter of Instruction, SLI). Autotööstusettevõte töötles neid kirju algselt käsitsi, mis võttis palju aega ja põhjustas inimlikke vigu.
Meeskonna jaoks tegi asja veelgi hullemaks see, et tellimuste tase kõikus metsikult. SILi tootmine oli ettevõtte jaoks tõsine kitsaskoht, mis põhjustas viivitusi vastuvõtmisel. Teine probleem oli nõuete erinevus, kuna impordi- ja ekspordiseadused muutuvad sõltuvalt jurisdiktsioonist.
Ettevõte võttis kasutusele RPA-lahenduse, mis skaneeris perioodiliselt sissetulevaid e-kirju ja määras kindlaks, millised tellimused vajavad SIL-numbrit. Bott eraldas tellimused, kontrollis ärieeskirju ERP-süsteemist ja määras kindlaks, millised seadused on kohaldatavad. Sealt edasi edastati õige SLI veofirmale ja kliendiesindajale, mis säästis lõputult aega ja segadust.
#5. Äriprotsesside vähendamine
Suur Lähis-Ida veepuhastus- ja tootmisettevõte, millel oli väljakujunenud piirkondlik võrgustik, oli hädas konkurentsi ja kõrgete kuludega. Kuna neil oli vaja tagada andmete suurem kättesaadavus ja kvaliteedikontrollid, et saavutada parem ülevaade oma protsessist ja teha parandusi, kuna tootmisprotsess on 24 tundi ööpäevaringselt käimas.
Pärast nõuete analüüsi tuvastas ettevõte viis põhivaldkonda, kus RPA võiks suurendada tootlikkust ja säästa aega. Need protsessid hõlmasid andmesisestust, arvete esitamist, tootmise planeerimist ja palgaarvestust. Rakendades nende protsesside jaoks RPA-lahenduse, kõrvaldas meeskond inimlikud vead, vähendas inimtööde mahtu 90% ja säästis kulusid uskumatult 95%. Loe lähemalt siit.
RPA automatiseerimine
töötlev tööstus: Eelised
Nagu eespool esitatud juhtumiuuringud ja kasutusjuhud näitavad, võib RPA-l olla suur mõju tootmisvaldkonnas. Siin on mõned automatiseeritud tootmis- ja tootmisprotsesside eelised, mida ettevõtted saavad oma tegevuse parandamiseks kasutada.
#1. Madalamad üldkulud
Töötlev tööstus, nagu enamik sektoreid, on surve all, et vähendada üldkulusid ja pakkuda tarbijatele väärtust. RPA-vahendid on loodud selleks, et automatiseerida kulukaid käsitsi tehtavaid protsesse, ilma et see kahjustaks kvaliteeti.
Üks peamisi valdkondi, kus RPA säästab üldkulusid, on manuaalne töö. Suur eelis on see, et RPA on väga paindlik ja sobib väga paljude äriprotsesside jaoks erinevates osakondades. Hanked, raamatupidamisarvestus, ladustamine ja logistika, kvaliteedi tagamine ja isegi klienditeenindus saavad kasutada RPA-d ja vähendada kulusid.
#2. Vähem inimlikke vigu
Inimlikud vead on töökohal vältimatud. Sageli on tüütud ja korduvad ülesanded nende vigade allikaks, sest töötajad on nende ülesannete täitmisel vähem kaasatud ja sageli “autopiloodil”. RPA robotid ei kannata samade probleemide all, sest nad täidavad ülesandeid usaldusväärselt, suure täpsuse ja täpsusega.
Suurte tootmismahtude puhul võivad inimlikud vead maksta raha, mainet ja halvimal juhul töötajate elu. RPA kasutamine võib neid probleeme oluliselt vähendada, kusjuures lisaboonuseks on töötajate rahulolu suurendamine.
#3. Suurenenud tootlikkus
RPA-robotid võivad töötada ööpäevaringselt 365 päeva aastas. See eelis võib aidata revolutsiooniliselt muuta tootmiskeskkondi, andes protsessid minimaalse inimjärelevalvega digitaalsele tööjõule.
Tootmismeeskonnad peavad olema võimelised reageerima muutuvatele turunõuetele. RPA aitab organisatsioonidel kiiresti ja tõhusalt laieneda, ilma et nad peaksid lisama oma tööjõudu inimtööjõudu.
#4. Parem kvaliteedikontroll
Kvaliteedikontroll on iga tootmistegevuse oluline osa. Kuigi füüsilised masinad on tuntud oma täpsuse poolest, võib töökojas midagi valesti minna ja lähebki valesti. Nende tootmisvigade tuvastamine ja parandamine on jäätmetekke vähendamiseks ja kasumi suurendamiseks ülioluline.
Tootmismasinate reaalajas jälgimine toodab palju andmeid. RPA, mida abistab ML, võib aidata neid andmeid analüüsida ja defekte prognoosida, mis viib kvaliteedikontrolli märkimisväärse paranemiseni.
#5. Vähendatud keskkonnamõju
Ülaltoodud punktis rääkisime jäätmetekke vähendamisest toote valmistamisel. Need edusammud aitavad ressursside kasutamisel ja tagavad, et meeskonnad saavad tooraineid maksimaalselt ära kasutada. Siiski on ka teisi keskkonna- ja jätkusuutlikkuse eeliseid, mida tuleb arvesse võtta.
RPA võib aidata meeskondadel vähendada energiakasutust aruka energia- ja valgustuse jaotamise kaudu. Samuti võib ta pakkuda tuge ja analüüsi, et aidata ettevõtetel saavutada ESG eesmärke.
#6. Osade arvu vähendamine
Varuosade levik on töötlevas tööstuses endeemiline probleem. Tootmismeeskonnad peavad tegelema suure hulga osadega, mis on nii ettevõttesiseselt valmistatud kui ka teistelt tootjatelt sisse ostetud. Olukord tekib siis, kui insenerid projekteerivad uusi tooteid ja eelkõige uute osade tootmist, hoolimata turul olemasolevatest sobivatest alternatiividest.
Tulemuseks on see, et on mitu osa, mis on erinevad, kuid täidavad sama funktsiooni. See võib viia keerulise järelhoolduse, maine kahjustamise ja raiskamiseni. RPA koos kognitiivse tehisintellekti abil aitab seda probleemi vähendada ning toob kaasa suurema tõhususe ja ressursikasutuse, säästes tootmissektoris lugematuid miljoneid. Loe lähemalt sellest Deloitte’i aruandest.
#7. Lahendada tööjõupuudus
Tootmisinstituudi (MI) hinnangul on üle
2 miljonit täitmata töökohta töötlevas tööstuses aastaks 2030.
. Praegune olukord Ühendkuningriigis ei ole palju parem, sest hinnangute kohaselt on 36% töökohtadest liigitatakse raskesti täidetavateks.
RPA, mida toetavad ML ja AI, võib täita paljud neist ametikohtadest ja täiendada olemasolevaid töötajaid. Õigete investeeringutega saavad tootmisjuhtide meeskonnad tagada, et personalipuudusest tingitud viivitused jäävad minevikku, tagades samal ajal, et nende tootlikkus ja tõhusus kasvab, kuna üha rohkem protsesse automatiseeritakse.
RPA automatiseerimine
töötlev tööstus: Väljakutsed
Huvitav on märkida, et vaatamata sellele, et tootmissektoris on robootika peaaegu universaalne kasutamine tootmises, ei ole see toonud kaasa sarnast levikut RPAs. Kuigi statistika näitab, et umbes 43% tootmismeeskondadest on võtnud kasutusele RPA-lahendused, on ruumi kasvada masinatootmise automatiseerimise sarnasele tasemele.
Siinkohal uurime mõningaid probleeme, mis seisavad RPA kasutuselevõtu ees sektoris, ja seda, kuidas neid lahendada.
#1. Valdkondlikud teadmised
Kuigi tootmisettevõtete juhtkond võib tunnistada tungivat vajadust kasutada RPA eeliseid, ei pruugi neil olla lahenduste rakendamiseks vajalikke teadmisi või kogemusi. Kõige tõhusam RPA rakendamine eeldab mitme eri osakonna osalemist ja arusaamist sellest, kuidas iga meeskond saab lahenduse ümber kooskõlastada.
ZAPTEST Ettevõtete kliendid saavad kasutada spetsiaalset ZAPi eksperti, kes juhib ja kavandab nende RPA rakendamist alates nõuete kogumisest kuni toote kasutamiseni. Meie kogemustele toetumine tähendab, et te ei pea toetuma oma keskmise tootja automatiseerimisalastele teadmistele, et võtta tehnoloogia kasutusele.
#2. RPA piirangud
RPA tegeleb organisatsioonides korduvate, reeglipõhiste ülesannetega. Siiski on palju ülesandeid, mis on RPA jaoks vähem sobivad, näiteks struktureerimata andmete töötlemine või inimese otsuste tegemise jäljendamine. Kui aga kognitiivne RPA on täiendatud tehisintellekti abil, võib see täita inimese ja arvuti ülesandeid, mis laiendab võimalike eeliste ulatust tootmissektoris.
#3. Vastavus
Tootmise suhtes kohaldatakse pidevalt arenevaid nõuetele vastavuse standardeid. Kuna eeskirjad ja määrused muutuvad kogu aeg erinevates piirkondades, usuvad paljud rahvusvahelised tootjad, et oleks liiga raske hallata digitaalset tööjõudu, mis suudaks nendele nõudmistele vastata. Siiski on need stsenaariumid RPA jaoks kergesti navigeeritavad, sest seda on võimalik kiiresti koolitada, jälgides inimtöötajaid.
#4. Vananenud tavad
Kuigi digitaalne ümberkujundamine on viimastel aastakümnetel edukalt muutnud paljusid tööstusharusid, tuginevad paljud tootmiskohad endiselt käsitsi tehtavatele protsessidele ja isegi pliiatsi ja paberi kasutamisele. Tõepoolest, trükitud dokumentatsioon on paljude tootmismeeskondade jaoks endiselt seaduslik nõue.
Nende kohustuste täitmine ei tohiks aga toimuda töö digitaliseerimise ja andmete kogumise arvelt, mille abil saab tegevust parandada ja optimeerida. RPA võib aidata meeskondadel töötada mõlemas vormis.
#5. Vanad süsteemid
Paljud tootmisettevõtted kasutavad oma masinate käitamiseks tipptasemel tehnoloogiat, kuid neil puudub sama keerukus back-end protsesside jaoks. Tegelikult on vanad süsteemid tööstuses ikka veel üllatavalt levinud. Nende vananenud süsteemide kaasajastamist tänapäevaks peetakse suureks ülesandeks, mis toob kaasa kulusid ja seisakuid. RPA on aga võimeline ületama vanade süsteemide ja kaasaegse infrastruktuuri vahelist lõhet.
RPA tulevik tootmissektoris
On põnev mõelda, kuidas RPA võib tulevikus muuta tootmissektorit, et pakkuda paremaid tooteid madalamate kuludega.
Üks suure potentsiaaliga valdkond, mida tuleks kaaluda, on tooraine ostmine. Tehisintellekti ja masinõppe (ML) tööriistad suudavad globaalse nõudluse prognoosimiseks kasutada tohutuid andmekogumeid, sealhulgas ajaloolisi hinnaandmeid ja muid tegureid. Kui need masinad ühendatakse hinnaseirevahenditega, just-in-time tavadega ja tarneahela tõhususega, võivad need masinad prognoosida optimaalseid ostuaegu ja vähendada sellest tulenevaid tootmiskulusid.
Teine suur valdkond, kus tehisintellekti abiga RPA tööriistad võivad areneda, on ennetav hooldus. Masinate seisak on tootlikkuse vaenlane ja keerukad algoritmid võiksid kasutada mitmesuguseid signaale, et prognoosida ja planeerida hooldustöid nii, et töö ei peataks tootlikkust.
Arvutitehnoloogiat (CVT) ja andureid kasutatakse ka tootmissektoris, et tagada toodete kvaliteedi kõrgem tase ja vähendada jäätmeid.
Tööstus 4.0 tootmissektoris
Tööstus 4.0 viitab inimtootmise järgmisele etapile. See hõlmab selliste vahendite nagu pilvandmetöötlus, tehisintellekt, ML, andmeanalüüs, asjade internet ja sensoritehnoloogia kasutamist, et luua arukaid tehaseid, mis on võimelised töötama minimaalse inimsekkumisega.
Hüperautomaatika, filosoofia, mille kohaselt automatiseeritakse kõik võimalikud protsessid organisatsioonis, on osa Tööstus 4.0-st. Intelligentne automatiseerimine aitab tootjatel avada uue tõhususe taseme kõigis nende osakondades, et luua pidevalt töötav ja pidevalt täiustuv tsentraliseeritud süsteem, mis kaevandab äriprotsesse ja automatiseerib lahendusi, et juhtida automatiseeritud tootmist.
Oluline osa sellest protsessist hõlmab uue, kohandatud tarkvara loomist, mis on sageli kodeeritud arvutite abil või kiiret projekteerimist ja mida kontrollib
testimise automatiseerimise vahenditega
.
Koos muude Tööstus 4.0 tehnoloogiatega on tehased võimelised paindlikuks ja kohandatavaks tootmiseks, mis tasakaalustab praegused turunõudmised teiste kaupade ja teenuste prognoositava tootmisega.
Lõplikud mõtted
RPA automatiseerimisest on töötlevas tööstuses lõputult praktilist kasu. Alates tarneahelate haldamisest kuni back-office-ülesannetega tegelemiseni ja vastuseks oskustööliste puudusele on RPA lahendus paljudele tänapäeval tootjate ees seisvatele suurimatele probleemidele.
Kuid lisaks lühiajaliste probleemide lahendamisele võib tehase RPA automaatika aidata tootjatel kohaneda tulevikuga, kasutades tipptasemel tehisintellekti vahendeid. Tootmine on konkurentsivõimeline valdkond. Kiirem turulejõudmine, väiksemad kulud ja vähem jäätmeid on eelised, mida juhid ei saa eirata.
Tootmise ja automatiseerimise vahel on juba praegu tugevad seosed. Kui tootjad tahavad aga tulevikku liikuda, peavad nad võtma kasutusele RPA-lahendused, enne kui nad maha jäävad.
