製造業一直是一項獲利率很低的業務。 然而，全球化意味著競爭比以往任何時候都更加激烈，而供應鏈的複雜性和過去幾年材料成本的上升導致了額外的不必要的複雜性。 最重要的是，在不斷變化的監管環境中，很明顯，製造業的 RPA 自動化比以往任何時候都更加重要。
工廠 RPA 自動化可以改善運營、員工滿意度和利潤。 它還可以在各個層面為組織提供支援，從內部管理和溝通到供應鏈優化和品質控制。 近一個世紀以來，製造和自動化一直齊頭並進。 RPA代表了這種共生關係的下一步。
在本文中，我們將探討製造業中的 RPA 自動化
，並探討用例、案例研究、優勢、挑戰和未來應用。
製造和自動化：老朋友
自 20 世紀以來，製造和自動化一直是同床異夢。 工廠車間的自動化機械製造因其速度、精度和成本效益而成為機器人技術最引人注目和最具價值驅動力的用途。 然而，當涉及到後台管理任務時，製造團隊的吸收速度有點慢。
製造商對物理機器人的廣泛採用凸顯了該行業對新技術的開放態度。 該行業對機械化生產工具的接受是出於競爭的願望。 隨著獲利率的下降和全球競爭迫使製造商尋找新的方法來增加收入，後台和前臺任務將成為合乎邏輯的下一個前沿。
製造和工廠 RPA
自動化市場規模
全球
RPA
市場規模目前約為 1300 萬美元。 然而，以33%的巨大複合年增長率，該行業將增長到 到 2032 年將近 1 億美元
2022年 ImpactMyBiz 的一項研究表明，目前每 10 個製造團隊中就有超過 4 個使用
RPA 在他們的業務中. 同樣數量的人計劃在未來幾年內採用這些工具。 這些數位清楚地表明瞭製造領域對自動化解決方案的興趣，同時也表明早期採用者仍有潛力超越競爭對手。
為什麼製造業需要 RPA
在過去的幾年裡，製造業面臨著相當大的困難。 COVID-19 居家令導致嚴重的供應鏈中斷，由此產生的通貨膨脹推高了材料成本。 此外，烏克蘭衝突還表現為燃料成本上升和半導體短缺。
除了這些宏觀經濟困境外，製造業在未來幾年還面臨許多挑戰。 其中一些大問題包括：
1. 缺乏熟練工作力：
隨著技術工人退休或輪換到不同部門，製造團隊正在處理人才招聘問題。
2. 消費者偏好的轉變：
產品趨勢在不斷變化。 近年來，消費者開始要求在製造業中採取更多的可持續性和道德實踐。
3. 全球化：
技術和通信工具為更廣闊的市場打開了大門，但也帶來了更多的競爭。
4. 開銷上升：
原材料、能源和工作力成本不斷上升，這意味著利潤更難實現。
5. 加強監管審查：
世界各國政府正在對商品實施更嚴格的法規，對各種部件和做法進行嚴格限制。
獨特的挑戰集沒有簡單的修復。 但是，RPA 可以幫助解決每個問題，並提供一條通往有利於生產自動化團隊的解決方案的途徑。
製造業中的 RPA 自動化
行業：使用案例
RPA可以為製造業帶來無窮無盡的好處。 以下是一些用例的嘗試。
#1. 自動化物料清單
物料清單是一份重要的檔，它強調了需要製造哪些零件。 至關重要的是，它始終是最新的且沒有錯誤。 手動處理物料清單可能會出現人為錯誤，這可能導致延誤和代價高昂的錯誤。
RPA技術允許對物料清單進行即時管理。 它確保每個人都在同一頁面上，並且任何調整或更改都反映在單一事實來源中。 更重要的是，集中這些信息意味著更改可以觸發其他自動化，幫助調度、訂購和通信，從而實現協調和高效的操作。
#2. 庫存控制
供應鏈管理是製造過程的關鍵部分。 正如我們近年來所看到的，任何延誤或事故都可能產生連鎖反應，導致產品短缺，從而提高商品價格。 當這種情況在全行業範圍內發生時，消費者可以承擔成本。 但是，如果這種情況發生在一家製造商身上，競爭對手可以很容易地因為價格較低而躍升您的業務。
因此，良好的庫存控制至關重要。 RPA 可以協助實現庫存控制的三個核心要素：監控庫存水準、傳達庫存水準警報和自動重新訂購庫存。
RPA 工具可幫助組織構建應用程式，全面瞭解其庫存並掌握潛在的延遲。 最終結果是系統效率更高，代價高昂的延遲更少。
#3. 供應商溝通
隨著商品生產變得更加專業化，製造公司已經高度依賴其他供應商。 採購這些專業零部件是成功供應鏈的關鍵要素，溝通對於與供應商建立和維持良好關係至關重要。
RPA 工具可以幫助實現與其他供應商的通信自動化，並確保資訊共用、查詢、製造狀態和交付易於在各種系統中進行跟蹤。 更重要的是，它可以確保及時付款，從而增強信任。
#4. 預測供應鏈需求
在過去的幾年裡，原材料價格穩步上漲。 然而，這些價格處於不斷變化的狀態。 RPA已經被不同行業的許多企業用於價格監控，製造團隊可以應用相同的原則來採購原材料和其他商品。
製造採購團隊可以使用基於機器學習的 RPA 解決方案來預測對其產品的需求，並監控商品價格，以便在適當的時候執行交易。 這些流程可以確保以最低的成本購買商品並提高盈利能力。
#5. 創建採購訂單
手動創建採購訂單 （PO） 非常耗時，並且容易出現人為錯誤。 在繁忙的製造環境中，這些交易的數量非常大，並且通常分散在各個部門之間，需要財務團隊中的某個人批准。 容易出現人為錯誤的重複性、大容量任務？ 聽起來像是RPA的工作。
RPA 通過幫助團隊訂購商品、通過 AI 自動審批或通知決策者以及將訂單轉發給相關方來解決與採購訂單相關的問題。 它還可以監控庫存水平並自動執行訂單，從而節省更多時間。
#6. 發票處理
製造企業使用複雜的供應商網路，通常跨越國際線運營。 當發票流入業務時，需要不同團隊的授權和批准。 此外，可以以不同的語言接收發票，這增加了一層複雜性。
具有光學字元識別 （OCR） 的 RPA 可以幫助團隊閱讀和理解電子郵件和書面發票，將數據輸入財務系統，通知相關審批人員並處理交易。 快速、準確的付款可以極大地改善供應商關係，並使團隊有資格獲得提前付款折扣。 其結果是平穩的運營，並更好地瞭解整個組織的支出情況。
#7. 物流跟蹤
繁忙的製造團隊每月可以收到數千個訂單。 RPA 可以通過自動化整個流程來幫助處理和履行這些訂單。 然而，一旦貨物離開工廠，還有更多的工作要做。
RPA 可以幫助製造團隊跟蹤發貨情況，並為客戶提供交付預測、延遲更新和其他關鍵資訊。 RPA還可以用於提前選擇最快或最便宜的運輸路線，以確保客戶滿意度。
#8. ERP集成
大型製造業務通常依靠企業資源管理 （ERP） 軟體來集中其財務、倉儲和客戶成功運營。 這些解決方案的實施和維護成本很高。 更重要的是，擴展他們的能力需要資源密集型的定製軟體開發。
RPA 工具提供了一種簡單的方法來增強 ERP 軟體，並通過 AI 和 ML 功能擴展其能力。 就像RPA可以擴展遺留系統以適應新需求一樣，RPA工具可以與ERP工具一起運行，以確保軟體符合定製需求。
#9. 法規遵從性
製造企業在遵守健康和安全、風險管理和生產標準方面承受著相當大的壓力。 這些法規在不斷變化和發展，並經常接受審計以確保合規性。
RPA 機器人可幫助製造團隊在整個工作流程中運行並提供堅如磐石的審計。 此外，它們還幫助組織掌握不斷變化的監管要求，並將更新傳達給相關團隊。 通過保留詳盡的記錄和數據，製造商可以對製造程序進行分析，並在流程成為問題之前對其進行干預。
製造業中的 RPA 自動化
行業： 案例研究
製造和生產RPA案例研究是突出該技術改變和改善該行業能力的最佳方式之一。
#1. 製造業應付賬款的 RPA
一家領先的英國製造商有九名全職員工運營其應付賬款部門。 這些員工被分散在五個不同的業務職能部門，並且使用具有最低互操作性的傳統軟體。 問題很明顯：資源分配和數據可見性差，以及大量的人為錯誤，例如發票重複。
該團隊使用 RPA 解決方案實現應付賬款自動化，使用 OCR 分析發票並集中收集數據。 該企業將發票上花費的人力減少了 90%，將成本削減了 60%，並受益於每周報告，從而可以很好地瞭解公司績效。 在此處閱讀更多內容。
#2. 後台效率
由於競爭激烈，一家高端製造工廠面臨收入萎縮的問題。 管理層對現有流程進行了審計，並得出結論，上市時間過長是導致其問題的最重要原因。 雖然該團隊擁有技術嫻熟的員工，但他們被拉向各個方向，以處理重複和單調的任務，這些任務遠未達到最佳利用時間。
該團隊研究了採購訂單、發票對賬和合同合規性等任務，並推斷其中許多職責可以外包給 RPA 機器人的數位工作力。 在實現了 20 多個業務流程的自動化後，製造團隊可以自由地履行其核心職責，從而加快了產出速度並降低了 40% 的成本。 在此處閱讀更多內容。
#3. 處理製造規範
一家跨國電子製造商正在生產家用和工業用配電盤。 配電盤在工廠內組裝，並根據規格進行預接線。 製造規格需要與標籤一起列印，以突出電路和斷路器的位置。
為在客戶現場安裝配電盤的操作員準備檔非常耗時，並且容易出現人為錯誤。 該公司聘請了RPA機器人來閱讀和理解需求，並列印出相關材料。 這種實施意味著兩名工作人員能夠輪流擔任價值驅動的任務，從而確保提高組織的生產力。
#4. 貨運和物流自動化
汽車行業的一家全球企業正在處理大量的海外出口。 這些訂單的複雜性之一包括要求第三方貨運代理公司提供託運人的指示信 （SLI）。 這家汽車公司最初手動處理這些信件，這需要花費大量時間，並且容易出現人為錯誤。
更糟糕的是，訂單水平波動很大。 生成 SIL 是業務的嚴重瓶頸，導致接收端出現延遲。 要求的差異是另一個問題，進出口法律因司法管轄區而異。
該企業實施了 RPA 解決方案，該解決方案定期掃描收到的電子郵件並確定哪些訂單需要 SIL 編號。 機器人提取訂單，根據 ERP 系統檢查業務規則，並確定適用哪些海關法律。 從那裡，正確的 SLI 被轉發給貨運公司和客戶代表，從而節省了無盡的時間和混亂。
#5. 減少業務流程
一家擁有成熟區域網路的大型中東水凈化和製造工廠正在與競爭和高成本作鬥爭。 借助 24/7 全天候生產管道，他們需要確保更高的數據可用性以及質量檢查，以便更好地瞭解其流程和效果改進。
經過需求分析，該企業確定了 RPA 可以提高生產力和節省時間的五個核心領域。 這些流程包括數據輸入、開票、生產計劃和工資單。 通過為這些流程實施 RPA 解決方案，該團隊消除了人為錯誤，減少了 90% 的人為投入，並節省了令人難以置信的 95% 的成本。 在此處閱讀更多內容。
RPA 自動化中的應用
製造業：優勢
正如上面的案例研究和用例所顯示的那樣，RPA 可以在製造領域產生巨大影響。 以下是自動化生產和製造流程的一些好處，企業可以解鎖這些好處來改善其運營。
#1. 降低開銷
與大多數行業一樣，製造業也面臨著減少管理費用和為消費者創造價值的壓力。 RPA 工具旨在在不影響質量的情況下自動執行成本高昂的手動流程。
RPA 節省開銷的主要領域之一是體力勞動。 這裡最大的好處是 RPA 非常靈活，適用於不同部門的各種業務流程。 採購、應付賬款和應收賬款、倉儲物流、質量保證，甚至客戶服務都可以利用 RPA 降低成本。
#2. 減少人為錯誤
在工作場所，人為錯誤是不可避免的。 繁瑣和重複的任務通常是這些錯誤的根源，因為員工在完成這些職責時參與度較低，並且經常處於“自動駕駛”狀態。 RPA 機器人不會遇到同樣的問題，因為它們以高度的精度和準確性忠實地執行任務。
在大批量生產情況下，人為錯誤可能會造成金錢、聲譽損失，在最壞的情況下，還會造成工人的生命損失。 採用 RPA 可以大大減少這些問題，並具有提高員工滿意度的額外好處。
#3. 提高生產力
RPA 機器人可以一年 365 天全天候工作。 這一優勢可以通過將流程外包給數位化工作力，而最大限度地減少人工監督，從而幫助徹底改變生產環境。
製造團隊必須能夠應對波動的市場需求。 RPA 可幫助組織快速高效地擴展，而無需增加人力。
#4. 改進品質控制
品質控制是任何製造操作的重要組成部分。 雖然物理機器以其精度而聞名，但在車間里，事情可能會而且確實會出錯。 能夠識別和糾正這些製造錯誤對於減少浪費和提高利潤至關重要。
對生產機器的實時監控會產生大量數據。 在ML的輔助下，RPA可以説明分析這些數據並預測缺陷，從而大大改善品質控制。
#5. 減少對環境的影響
在上面的一點中，我們談到了減少製造產品中的浪費。 這些進步將有助於資源利用，並確保團隊能夠最大限度地利用原材料。 然而，還有其他環境和可持續性優勢需要考慮。
RPA 可以通過智慧能源和照明分配來幫助團隊減少能源使用。 它還可以提供支援和分析，幫助企業實現ESG目標。
#6. 減少零件擴散
零件擴散是製造業中普遍存在的問題。 製造團隊需要處理大量零件，包括內部製造的零件和從其他製造商外包的零件。 當工程師設計新產品，特別是生產新零件時，儘管市場上存在合適的替代品，但這種情況就會發生。
後果是有幾個不同但執行相同功能的部分。 這種影響可能導致複雜的售後市場護理、聲譽受損和浪費。 RPA 與認知 AI 一起有助於減少這個問題，並提高效率和資源利用率，為整個製造業節省數百萬美元。 閱讀德勤報告，瞭解更多資訊。
#7. 解決工作力短缺問題
製造研究所 （MI） 表示，到 2030 年，製造業將有超過 200 萬個未填補的職位
. 英國目前的情況也好不到哪裡去，據估計 36%的工作被歸類為難以填補。
由 ML 和 AI 提供支援的 RPA 可以填補其中的許多職位並擴充現有員工。 通過正確的投資，製造管理團隊可以確保因人手不足而造成的延誤成為過去，同時確保他們的生產力和效率隨著更多流程的自動化而提高。
RPA 自動化中的應用
製造業：挑戰
一個奇怪的點是，儘管製造業在製造業中幾乎普遍使用機器人技術，但它並沒有導致RPA的類似採用。 雖然統計數據顯示，大約 43% 的製造團隊已經採用了 RPA 解決方案，但自動化機械製造仍有發展到類似水平的空間。
在這裡，我們將探討該行業採用RPA面臨的一些挑戰以及如何解決這些挑戰。
#1. 領域專業知識
雖然製造業的管理層可能認識到迫切需要釋放 RPA 的優勢，但他們可能不具備實施解決方案所需的知識或專業知識。 RPA 最有效的實施需要來自多個不同部門的支援，並瞭解每個團隊如何圍繞解決方案進行協調。
扎普泰斯特 企業客戶可以利用專門的 ZAP 專家來管理和設計他們的 RPA 實施，從需求收集一直到使用產品。 依靠我們的專業知識意味著您不需要依靠普通製造商的自動化知識來接受這項技術。
#2. RPA 限制
RPA 與組織一起處理重複的、基於規則的任務。 但是，還有很多任務不太適合 RPA，例如處理非結構化數據或模仿人類決策。 然而，當人工智慧增強時，認知RPA可以執行人類和計算機任務的混合，從而擴大了製造業可能帶來的好處範圍。
#3. 合規
製造業必須遵守不斷發展的合規標準。 由於不同地區的規則和法規一直在變化，許多國際製造商認為，管理能夠回應這些需求的數位工作力太難了。 但是，RPA 可以輕鬆導航這些場景，因為它能夠通過觀察人類工人來快速訓練。
#4. 過時的做法
雖然數位化轉型在過去幾十年中成功地改變了許多行業，但許多製造工廠仍然依賴手動流程，甚至筆和紙操作。 事實上，對於許多製造團隊來說，印刷文檔仍然是一項法律要求。
然而，履行這些義務不應以數位化工作和生成可以改善和優化運營的數據為代價。 RPA 可以幫助團隊以兩種形式工作。
#5. 遺留系統
許多製造工廠使用最先進的技術來運行他們的機器，但後端流程缺乏同樣的複雜性。 事實上，遺留系統在行業內仍然非常普遍。 將這些過時的系統拖到今天被視為一項艱巨的任務，將導致費用和停機。 然而，RPA 擅長彌合遺留系統和現代基礎設施之間的差距。
RPA在製造業的未來
想想RPA如何在未來改變製造業，以更低的成本提供更好的產品，真是令人著迷。
一個需要考慮的高潛力領域是原材料採購。 人工智慧和機器學習 （ML） 工具可以處理龐大的數據集，包括歷史價格數據和其他因素，以預測全球需求。 當與價格監控工具、準時制實踐和供應鏈效率相結合時，這些機器可以預測最佳採購時間並降低由此產生的生產成本。
人工智慧輔助RPA工具可以蓬勃發展的另一個重要領域是預測性維護。 機器停機是生產力的敵人，複雜的演算法可以使用各種信號來預測和安排維護，這樣工作就不會停止生產力。
計算機視覺技術（CVT）和感測器也將用於製造業，以確保更高水準的產品質量保證，並減少浪費。
製造業的工業4.0
工業4.0是指人類生產的下一個階段。 它涉及使用雲計算、人工智慧、機器學習、數據分析、物聯網和感測器技術等工具來創建能夠在最少人工干預下運行的智慧工廠。
超自動化，將組織內所有可能的流程自動化的理念，將成為工業4.0的一部分。 智慧自動化將幫助製造商將整個部門的效率提升到一個新的水準，以創建一個始終在線且不斷改進的集中式系統，該系統可以挖掘業務流程並自動化解決方案以推動自動化生產。
該過程的一個重要元素將涉及創建新的定製軟體，這些軟體通常由計算機編碼或提示工程，並由測試自動化工具
進行驗證。
與其他工業 4.0 技術相結合，工廠將能夠實現靈活和可定製的製造，以平衡當前的市場需求與其他商品和服務的預測性生產。
結語
RPA自動化在製造業中具有無窮無盡的實際好處。 從管理供應鏈到處理後台任務，再到解決技術工人短缺問題，RPA 是解決當今製造商面臨的許多最大挑戰的解決方案。
然而，除了解決短期問題外，工廠 RPA 自動化還可以通過使用尖端的 AI 工具説明製造商適應未來。 製造業是一個競爭激烈的領域。 更快的上市時間、更低的成本和更少的浪費是高管們不容忽視的好處。
製造和自動化已經有很強的聯繫。 然而，如果製造商想要邁向未來，他們需要在落後之前採用RPA解決方案。
