前些年中国制造业的高速发展得益于我们的成本优势和规模优势，而在今天这些优势带来的红利已经逐步消退。为了保持竞争优势，我们就必须要考虑企业内部的降本增效，以及技术创新，这些创新不仅应该发生在生产流水线上，还应该发生在办公室里，更应该利用 RPA 将生产端和管理端更好地连接和整合。

生产装配线上使用 RPA 机器人已经成为制造企业的常见做法。随着各家企业推进 ERP 系统的建设，企业的运营管理也走进了数字化时代，从前端到后端、从生产到销售各个环节也更加依赖计算机。

随着 RPA 技术的兴起，制造企业将这种自动化能力推广到其他关键细分领域。

制造业自动化应用的三大驱动力——

一、集团化管控发展以及对降本增效的要求。特别是其中的人力成本，使得越来越多的集团企业加强了内部整合，建设了如财务共享中心、人力资源共享中心等，并在此基础上逐步优化运营执行流程，提高运营效率。

二、提高供应链的管理水平。供应链包含供应商、运输商、经销商等多个主体系统，强化供应链协同和数字化管控能力，实现供应链实时更新，便于成员企业间协同运作，为管理层提供辅助决策。

三、智能制造产业反向驱动数字化业务转型升级，包括智能控制、物联网、数字孪生等技术发展，促使企业进一步深化数字化和信息化运营能力。

除了之前谈到的财务会计、人力资源、内审合规外，那些能够强化上下游供应链管理的流程自动化也是 RPA 应用的重点领域， RPA 可以应用到如下几个业务场景。

RPA能源制造业之6大应用场景

1、采购订单(PO)

对于处理多类产品的制造型企业来讲，利用手工方式创建采购订单的过程是较为复杂的。RPA 可以自动实现PO 创建，从而达到高效处理和 100% 准确。RPA 负责从各个独立系统中提取数据，自动查找有关部门负责人的电子邮件，获得批准后，自动生成 PO 请求。

2、物料清单(BOM)

BOM 是供应链管理中的一个重要生产文件，它列出了制造最终产品所需的全部内容，包括原材料、子组件、中间组件、零件和每个零件的数量等信息。制造业的员工需要参考该文件来了解采购地点、采购内容、采购时间以及采购方式等。如果这些信息错误，就可能使企业遭受巨大损失。通过 RPA，制造业可以实现产品信息的自动化创建，不但保证了效率，而且保证了数据的准确性。

3、库存管理

库存的控制是供应链管理的核心环节，通常需要实时监控库存水平，以确保满足生产和销售需求。RPA 可以帮助实现如数据采集和监控、库存水平通知生成以及订购申请的自动化处理。采用 RPA 来实时管理和跟踪库存品需要获取某个日期前某种产品的准确库存数量。RPA在产品库存不足前通知相关人员，以便留出一定时间来补充进货，从而避免了物料短缺或物料争抢情况。RPA反馈的实时仪表板和数据报告还可以提供目前业务模式中的风险点和瓶颈环节，这些信息都可以帮助消除供应链中的断点，帮助完成流程的优化。

4、物流数据跟踪

每个制造企业都会配有专门的物流部门，负责管理产品的运输过程。RPA 可以通过运输管理系统有效地监控产品的运输过程。特别是当公司拥有多个承运人和多个担保方时，RPA可以帮助计算并给出最佳的成本、担保价格和运输时间报告。

5、信息沟通

一家制造企业可能拥有多个工厂和办事处。在非高度集成的系统环境，分支机构更难以获取和操纵系统中的数据。如果在各个分支机构中部署 RPA，那么它们就可以通过总部来监控、访问和更新系统中的信息，减少了各分支机构之间的通信时间和数据处理时间。

6、客户支持和服务台

RPA可以帮助增强客服人员与客户的沟通。在制造业中，供应商、客户和内部员工之间的日常沟通需要大量的手动工作，如客服人员需要处理各种查询，包括所运货物的数量、时间、状态等。RPA 可以帮助客服人员实现查找电子邮件、跟踪 ERP 系统中的货物信息、向客户发送更新信息，并关闭服务案例整个流程的自动化处理。

未来，随着智能化生产的升级完善，与 RPA 相关的应用也将逐步尝试并推广。通常，产品开发过程(PDA)是实施工业 4.0 的关键要素。PDA 包括需求、定义、设计、生产、维护和回收6个环节。

在产品的整个生命周期，企业需要做到有效跟踪、管理和分析该产品的相关信息，其中有些信息是通过物联网中的传感器采集得到的，有些信息是通过 ERP 或其他系统采集得到的，只有实现跨系统的协同处理，才能真正确保 PDA 的周期完整。

如果将 PDA 与 RPA 相结合，通过实时监控产品的运营信息、库存和销售信息以及客户反馈信息，可以让各系统间更好地通信，从而避免了以前的金字塔结构，即将数据传输到高层，再由高层决策后反馈到底层。

另外，在能源行业中，RPA 技术可以进行钻前规划和钻井监测。钻井工程师还可以使用 RPA 来提高风险识别、决策钻井的速度和进度以及管理设备状况。无人机和微型探测机器人目前已经应用在石油和天然气管道中以用来发现裂缝和腐蚀，通过数据的采集再结合 RPA 的自动化处理，可以在降低检查成本的同时提高安全性，缩短检查周期。

其他如资产管理、生产优化、钻井过程、油藏管理、供应链和精炼等领域，都可以考虑与 RPA 结合使用。

能源制造业中的机器人身影：制造业RPA6大场景应用