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制造行业的数字化转型正在经历一场“重塑”，超自动化在其中扮演着重要角色。
习近平总书记强调，“制造业高质量发展是我国经济高质量发展的重中之重”，“要立足现有产业基础，扎实推进先进制造业高质量发展，加快推动传统制造业升级，发挥科技创新的增量器作用”。
不久前，国务院常务会议审议通过《制造业数字化转型行动方案》，这些都为以科技创新引领制造业高质量发展指明了道路和方向。
得益于国家政策支持及数字化的不断推行，中国智能制造行业市场规模整体保持增长趋势。根据FESCO数据统计，2023年中国智能制造行业市场规模同比增长7.5%至4.3万亿元，制造市场规模正迅速扩大，技术创新和政策支持是推动这一市场增长的主要因素，随着技术的不断进步和应用的深化，智能制造有望在未来几年内继续保持高速发展态势。——来源：FESCO《2024智能制造行业洞察报告》。
传统制造业是现代化产业体系的基底，在国民经济体系中扮演着至关重要的角色，但我国传统产业“大而不强”“全而不精”问题仍然突出。因此，应加快改造提升传统产业，提高传统产业的“先进性”，形成发展新动能。
近年来，超自动化的出现为制造业数字化转型升级提供了新的思路，正以惊人的速度影响着员工的工作方式和流程变革。
自2019年Gartner提出超自动化的概念以来，其热度在近五年内一直居高不下，Gartner预测，到2025年，超级自动化市场规模将达到8600亿美元，90%的RPA供应商将整合生成式AI技术。未来RPA不仅会继续在提升运营效率方面发挥作用，还将通过综合AI、流程挖掘等智能技术推动企业实现更高层次的数字化转型。
面对不断变化的市场环境、多样化的客户需求、同质化竞争加速等多重挑战，在质量、效率、成本等目标驱动下，越来越多的企业选择顺应技术变革浪潮，积极采用超自动化技术，以助力企业高效运营。
如果传统的ERP、CRM是撑起企业信息化的“骨骼”，数据是流淌在各个系统中的“血液”，超自动化关键技术之一RPA的作用就相当于打通了流程与系统之间的“任督二脉”，能解决日常的跨系统业务流程问题，让数据在整个企业内部更加畅通无阻。
RPA通过构建数字化劳动力，有效简化和优化了原本复杂的后台运营流程，帮助制造企业达成降本提效的运营目的，加速实现制造商的投资回报率，它能够渗透于制造业的各个要素，贯穿全流程，包括物料、库存、订单、采购等多个环节。
RPA制造业多样化场景
BOM（物料清单）管理
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。
手工输入时，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。BOM的影响面极大，所以对它的准确性要求也较高，建立灵活高效、精准无误的BOM，对于管理系统运行工作至关重要。
RPA可以自动创建以及更新BOM，通过预设的规则和算法，确保每一个数据都不会被遗漏，显著提升创建效率并有效减少人为失误所带来的高昂代价。
大宗原材料价格监控
销售订单自动创建
制造类企业在创建销售订单（PO）的过程中，常常面临手动流程繁琐、效率低下的问题，尤其是在订单信息不一致时，人工可能延长处理时间，影响交货周期和客户关系。为了提高效率和准确性，企业需要寻求自动化的解决方案。
以一家建材厂商为例，其业务人员在ERP系统中手动创建销售订单时，由于操作步骤繁多和流程复杂，处理每笔订单大约需要花费10分钟，且存在出错的风险，导致工作效率不高。
通过引入机器人流程自动化（RPA），企业可以自动化整个PO流程。RPA能够自动登录SAP系统，进入订单创建页面，并自动录入信息以生成订单。处理完成后，RPA还能自动发送邮件通知相关负责人。与手动操作相比，RPA处理该项工作每天仅需30分钟，显著提高了效率。
RPA还能从多个系统中提取数据、检查结算并验证订单，以确保没有重复订单，从而帮助企业减少从订单到交货的时间，效率提升高达300%，正确率达到100%。通过引入RPA，该企业大幅提升了订单处理工作的效率，还提升了客户满意度和市场竞争力。
当然，RPA的作用远不止上述场景，在制造行业的生产制造、仓储物流、采购、人力资源、服务及IT等整条链路流程中都可以发挥优势，数字赋能。
以iS-RPA为代表的超自动化产品，为制造行业提供了一种全新的数智化解决方案，目前已经在上汽集团、马拉兹、斯凯孚、中石化、广药集团、沪东造船厂、汤臣倍健、三只松鼠等知名制造企业有了深度应用，全面助推流程效能及生产力的提高，让企业获得更多数字化竞争优势。
资料来源:《2024智能制造行业洞察报告》
用好数字技术，促进制造业智能化
在制造行业，由于产品的多样性和区域销量差异导致企业难以科学定价和精确成本核算，为了解决这一问题，可以采用RPA对生产过程中的原材料、人工和制造费用，进行量化统计，以确定SKU的成本价格，RPA能够以更快的速度获取价格数据，为企业市场推广定价策略提供数字化支持。
以某全球零配件制造巨头为例，该企业依赖大宗原材料供应来维持其制造和仓储运营，集团采购部每天需要登录多个大宗原材料报价网站获取价格数据，判断半成品的价格波动趋势，以便制定相应的采购策略，从而把握大宗商品行情趋势。
这些原材料的价格波动可能受到市场供需、地缘政治事件、自然灾害等多种因素的影响，因此及时获取和分析价格数据对于做出最佳采购决策至关重要。
由于需要监控的物料种类多，业务人员需要登陆网站搜索并保存数据并进行加工汇总，生产报表，操作繁琐且对原材料价格变动的及时性无法保障。
在人工操作中，这项工作需要专人每天花费1小时，存在重复性工作、耗时耗力和缺乏历史数据分析等问题。
为了应对这一挑战，该企业引入了大宗原材料价格监控机器人，利用RPA技术自动化价格数据的获取和分析过程。这一解决方案使工作效率提升了90%，每月节省了30小时，准确率达到100%，并实现了对价格的实时反馈。这不仅解放了员工，还支持了历史数据分析。通过这种方式，企业能够更智能、更迅速地做出采购决策，降低成本，提高市场竞争力。
制造类企业在创建销售订单（PO）的过程中，常常面临手动流程繁琐、效率低下的问题，尤其是在订单信息不一致时，人工可能延长处理时间，影响交货周期和客户关系。为了提高效率和准确性，企业需要寻求自动化的解决方案。