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如何借助日新月异的新技术实现数字化转型，进而提高企业生产效率，增强企业核心竞争力，开始成为很多传统生产制造企业探索实践的新方向。

当下，传统生产制造企业面临着许许多多、各式各样的问题。

逐渐增加的人力成本，高昂的自动化设备更换成本；

车间员工逐渐流失，新老交替困难；

信息化较为落后。大部分中小型生产制造企业依然在采用Word、Excel、Email等原始方式进行信息管理和沟通，无法做到信息的实时共享反馈；

业务系统集成难。大多数生产制造企业使用大大小小各类业务系统，而且大部分是采购第三方提供的信息系统。各个系统间极易形成信息孤岛，致使业务流程难以闭环，数据无法互通，进而无法实现数据反哺并驱动业务；

技术更新迭代快。传统制造业如何选择适合的技术，更快速的实现数字化，成为一个难题。目前大多数中小型制造企业是以回报优先作为数字化转型的优先策略。

那么如何在现有的条件下，通过RPA快速帮助传统生产制造业实现比较切合实际的数字化转型，将是本文需要探讨的话题。

为了在全球经济中保持竞争力，降本增效和提高生产力，已成为制造业的普遍共识。以工业机器人和智能制造设备为代表的智能装备，正为传统生产制造业带来全新的变革。流水线、设备自动化改造与升级，工业机器人为企业带来了生产高度自动化，可控的成本以及丰厚的利润。那么企业的业务管理系统也同样需要实现业务流程自动化。

RPA（Robotic Process Automation），译为流程自动化机器人，又可以称为数字化劳动力（Digital Labor），是一种智能化软件，通过预先设置好的流程、规则，模拟人工在各类应用软件中进行点击、输入等操作，以协助员工完成“规则较固定、频率高、重复性较强”的工作。

高效率、高准确率，提高追溯性

可减少人为错误，提高可追溯性，因为机器人自动化执行过程中的每一步操作都会进行日志记录，甚至是截图，这样可以更快速的排查问题。

降本增效

机器人速度非常快，且可不中断地进行7*24小时工作，相较于员工每天工作八小时，可大大提高生产力，降低人力以及时间成本。

投资回报周期较短

例如系统集成，通过使用机器人，模拟人工操作，可快速实现系统数据互通，投资回报周期远比传统的软件开发短。

自动操作，非侵入式

像人工一样，操作各种系统，就可以对企业业务系统进行外挂式集成，而系统本身没有任何修改，风险很低。

1、数据密集型工作

大量数据检索、搜索、导出、整理、录入，按照既定业务逻辑进行数据处理、分析等工作。

2、高度重复

业务流程标准化程度高，工作量大，重复度高，现状是以大量人工来完成的。

3、大量文本操作

从海量的文本中检索、分类、查找对应的文件、文本信息，进行语音分析处理等。

4、信息私密敏感

操作的数据或信息，属于涉密或隐私文件，人工操作泄密风险高。

5、高出错率

大量人工操作，容易导致高出错率，高离职率，极大的影响业务的稳定性和持续性。

6、IT系统复杂

需要跨系统、跨平台操作数据和业务流程串联，现有系统复杂度高，改造工作量大、风险大。

生产制造业中存在很多与RPA高度适配的业务，且技术ROI表现良好。传统生产制造业系统种类繁多，大致包含ERP、制造执行系统（MES）、高级计划与排程系统（APS）、设备资产管理系统（EAM）、仓库管理系统（WMS）、过程质量控制系统（PQC）以及一些常规的OA系统等等。随着智能制造的兴起，企业数字化转型的推动，又引入了物联网平台、机床设备数据采集系统（MDC）、分布式数控管理系统（DNC）等相关系统，加强了生产设备的监控与管理。其中RPA可适配的业务包含常规的统计报表、邮件服务、系统集成、数据迁移等等。

2、系统整合机器人

工厂会部署多项ERP子系统，包括财务管理、生产制造执行系统、设备管理系统等等。员工经常需要从一个系统跳到另一个系统中，以实现数据的交换共享。RPA可以整合ERP、MES等系统，代替人工、以低/零代码方式实现各系统间的交互。还可以推动MES等运营管理平台与其他管理系统之间的交互操作，有效增加运营的灵活性和透明度，例如离散型MES生产订单与过程质量管理系统PQC正反向信息同步。

3、原材料/设备备件库存预警机器人

在修理设备时用来更换磨损和老化零件的零件叫做配件。为了缩短设备修理停歇时间，在备件库内经常保存一定数量的配件，叫做备件。当备件库存数量低于维修人员设置的阈值，就需要采购备件。

4、BOM信息同步及核对机器人

BOM信息是生产制造企业的核心数据，同时被多个IT系统使用，其准确性和及时性是确保企业正常开展生产业务的重要基础。XX汽车制造企业需要从Excel/Word/PDF文件中汇总BOM基本数据，再以传统的手工方式录入SAP，效率低、易出错、时效性差。

引入RPA后，由机器人自动完成各类文件的解析和汇总，基于SAP GUI自动完成信息录入，并与初始数据进行数据比对，确保数据准确性，1000条BOM数据10分钟即可完成整个流程。

5、工艺规程升版提醒机器人

在离散制造行业中，工艺规程复杂多变，经常会出现生产订单初始采用的工艺规程为最新版，但是在生产过程中，该工艺规程进行了升版。此时，工艺人员通过电话联系文件管理部咨询确定哪些生产订单在使用旧版工艺规程，再联系生产车间召回正在使用的旧版，改为采用最新版本继续生产。首先需要确定涉及到哪些订单，其次追回旧版比较耗时。

引入工艺规程升版预提醒机器人后，可更快速的发现哪些在制品生产订单的工艺规程存在升版的情况，方便工艺人员、文件管理部、生产车间及时更换。

6、设备故障检测机器人

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。智能制造中所涉及到的MDC数据采集系统（Manufacturing Data Collection & Status Management）主要用于采集数控机床和其他生产设备的工作和运行状态数据，实现对设备的监视与控制，并对采集的数据进行分析处理，也可为MES和ERP等其他软件提供数据支持。

RPA机器人可7×24小时不间断工作，一旦发现MDC采集数据出现故障类异常信息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。

7、数控加工程序比对机器人

数控编程工艺员，编写完成数控加工程序后，通过DNC分布式数控管理系统，将程序下发至生产设备工作站，待生产车间员工对程序进行调整后，再执行数控加工。加工完成后，数控加工程序会被生产车间工人回传到DNC系统中。最后，数控编程工艺员会对该程序进行比对、调优。

引用数控加工程序比对机器人后，使得数控编程工艺员仅需处理程序比对结果，无需人工点击比对操作，而生产车间工人亦不用手动回传数控程序。既降低了人力成本，又提高了流程效率。

8、数据迁移机器人

很多中小型传统生产制造企业，信息化程度较差，依然采用Excel、Word、PDF等方式进行信息记录、共享。当某天企业启用新的业务模板或采购新的业务系统后，迁移费时费力。

使用数据迁移机器人，可7×24小时无人值守，不仅可以降低人工迁移成本和减少人为出错率，还可以零代码进行迁移并提升迁移速度。

自2011年开始，德勤每年都会发布《全球首席采购官（CPO）调查报告》，通过采购官们对创新技术的采购意向、标准，了解企业业务流程中面临的挑战和机遇。今年，德勤对40多个国家/地区的400多位大型组织的首席采购官进行了调查，技术采购标准基于投资回报率、运营效率、易用性、敏捷性和人工节省等。

Gartner研究副总裁Fabrizio Biscotti表示，由于COVID-19（新冠）的出现，组织对超级自动化的态度已从“选择”变成了“必须”。尤其是那些迫于数字化转型的组织，急需将更多的数字化业务流程和IT工作实现自动化。

Gartner研究副总裁Cathy Tornbohm表示，卓越的运营效率和成本的大量节省，是全球组织使用超级自动化的根本原因。很多组织正在从低效自动化技术过度到更加紧密、功能强大的超级自动化技术。所以，为了满足用户需求，很多厂商开始将RPA、LCAP、AI等技术集成在一起使用。

超级自动化以业务驱动，可识别、审查和自动执行尽可能多的业务和IT流程，需要协调使用多种技术工具和平台，包括机器人流程自动化（RPA）、低代码平台和流程挖掘工具。

目前各大RPA厂商基本战略都是超级自动化。产品能力拓展主要以“AI深度融合”、“智能流程挖掘”、“流程执行”、“效能分析”、“运维管控”为探索方向，旨在通过对业务流程进行有效的挖掘来快速构建自动化流程，对机器人执行过程进行实时分析，进而发现问题优化自动化流程，对机器人进行360°监视管控。