“内忧外患”制造业，如何利用RPA复用数据破局？

　　当今时代背景下，数字化转型对制造业企业来说势在必行。但是制造业企业的数字化转型往往遭遇增效内忧和竞争外患两重困境。从企业的外部环境来看，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。

 

　　

 

　　从企业内部自身来看，业务规模化发展带来是内部人、财、物资源协作规模以及协同难度的指数级增长。通过应用软件开启自动化以实现效率的提升，推动业务与流程和人之间的关系被奉为破解之道。而以数据为核心所衍生出的一系列问题往往成为制造业数字化转型的难点，最底层最根本的问题即是有数据，但没法直接用。

 

　　数据孤岛，制造业复用数据最大障碍

 

　　制造业数据通常分散在不同的系统中，衍生出数据口径不一致、数据颗粒度粗、更新频率低等一系列问题。这也是企业在发展过程中依据价值链各环节的需求，逐步建立起包括ERP系统、CRM系统、供应链系统等众多的内部系统，无法避免地产生因各系统建设目的、使用方式存在不同，导致不同系统间数据统计的口径不一致。

 

　　

 

　　业务人员在对数据进行分析时，不可避免地需要耗费大量的时间对不同系统中的数据进行整合与清洗，数据大量缺失的问题也成为常态。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。

 

　　如何在不改变原有系统情况下，实现对于数据最大程度的挖掘？通过部署RPA机器人流程自动化已经成为当前公认的最快速且行之有效的方式。

 

　   RPA通过非侵入式方式，模拟人的操作，通过数据整合打通系统与系统之间的数据孤岛，实现端到端自动化，它配置灵活，快速连接一切的能力可以敏捷响应各业务线自动化需求，并且可以像有权限的一线业务人员一样，灵活调用跨平台、跨终端的各种前台系统和界面，连接起数据的能力，同时亦能最大程度规避人为失误。

 

　　目前，RPA在众多制造业企业的财务、营销、物流等部门都已经有了广泛的应用，并实现丰富的落地成果。

 

　　RPA应用在制造业的部分高频场景

 

　　1、库存数据维护管理场景：

 

　　库存控制是供应链管理的核心环节之一。RPA可以用于执行这些环节——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RPA还可以自动批量更新SKU，充分释放人力，实现业务流程的自动化。

 

　　

 

　　2、物料数据信息维护场景：

 

　　物料清单对于制造业来说是相对重要的文件，是采购、报价、成本核算、物料追溯的基础，同时也是计划生成、库存管理的依据。对于规模化的制造业企业来说，不仅单个物料清单项目众多，清单数额本身也相当庞大。一旦物料清单出现错误，往往产生牵一发动全身的后果，其他系统中涉及该清单的内容都会出现问题。

 

　　某服装制造企业通过应用RPA，物料数据的录入以及各系统之间的数据协同都依靠RPA完成，可以更加快速的设计生成产品配方/生产结构树，数据准确性更有保障。通过RPA可以实现物料、半成品、成品的自动化、一体化运作，大幅节约了人力，提高了管理效率，为制造企业内部系统升级做出表率。

 

　　3、数据迁移、调取场景：

 

　　一旦涉及数据迁移调取工作时，往往要耗费大量时间和成本将数据一个系统向另一个系统中转移。一方面海量数据操作费时费力，另一方面跨系统间的核对、录入对于人的专注力、仔细程度也是极大挑战。任何错漏都可能造成无法估量的后果。

 

　　利用RPA机器人代替人工，甚至可以将执行规划到夜间，释放专注于更高效任务的资源。数据的迁移、调取除了广泛应用在制造业的财务、人力资源部门外，物料清单自动化生成、物流数据自动化跟踪、采购订单创建、工厂记录管理及报告、供应商沟通等等都可以通过RPA来完成。