案例一：Rehau啟用自動導航訂單                

       

聚合物產品制造商Rehau集團的轉型就是個非常優秀的案例。在三年前，該公司銷售訂單的激增，但是由于缺乏足夠的員工將所有這些新訂單快速輸入其企業資源規劃(ERP)系統。因此，當時的Rehau公司不得不面臨兩種選擇：他們可以雇用新員工來應對更大的工作量，或者可以開始自動化銷售訂單處理等類似的流程。  

 

  

 

在了解到自動化的降本增效優勢之后，企業的領導團隊很快就意識到自動化和軟件機器人便是實現更高效的未來的最佳途徑之一。所以，他們雇用了一個小團隊來管理短期內的訂單高峰，并組建了團隊來不斷實現銷售訂單流程的自動化。  

 

對于Rehau來說，電子郵件和傳真是訂單的主要來源，因此該團隊從更簡單的場景和標準化采購訂單開始開發概念證明(PoC)。鑒于一組客戶通常會提交格式一致的采購訂單，Rehau使用了UiPath Document Understanding和機器學習從這些訂單中提取所需的信息，進而將所需的數據輸入ERP系統。  

 

借助自動化機器人，該公司迅速擴大了業務范圍，將非標準的采購訂單格式包含在流程中。如今，其建筑解決方案部門的訂單已有25%實現自動化，家具解決方案部門的訂單有6%實現了自動化。  

 

迄今為止，Rehau已經使用自動化處理了6.8萬份訂單，大約每天可節省16個小時的人工勞力。現在，他們正計劃將自動化技術擴展至其他用例，如貨物跟蹤、貨運發票、財務和人力資源（HR）等，從而為公司創造更多的商業價值。  

       

案例二：BSH智能自動化團隊創建        

       

對于全球家電制造商BSH來說，自動化之旅是一條不同于以往的轉型道路。  

 

BSH的自動化計劃始于2017年，該企業在IT部門率先組建數據科學團隊。這個團隊專注于創建PoC項目，以提高對數據科學潛在現實應用的認識。然后，該團隊正式與UiPath合作，創建了智能自動化小組。自此，BSH的自動化戰略驅動愿景既是將機器人流程自動化（RPA）與人工智能（AI）結合起來，全面開發智能機器人。  

 

2019年，BSH將其所有人工智能計劃整合到一個單一的框架之下，旨在分享經驗、培訓新的數據科學家。如今，該公司已擁有超過:  

 

• 20個數據科學用例啟動并運行
• 整個企業的400名數據科學家正在開發新模型
• 100個生產自動化流程

 

智能自動化團隊創建后，立即優化了原有的質量管理報告流程。通常，當客戶遇到設備問題時，技術人員會向公司辦公室發回一份報告。在自動化之前，質量管理團隊必須通讀這些報告，對數據進行分類。現在，利用一個人工智能模型從這些報告中收集相關數據，另一個模型即可從30種不同的語言中的任意一種翻譯報告，供團隊使用。同時，內部聊天機器人的其他人工智能驅動的用例以及那些利用UiPath Document Understanding的用例也被運用于各個工作流程中。  

       

案例三：Drager發票處理流程升級                

       

醫療和安全技術行業的領先制造商Drager在2017年，通過一個試點項目開始了他們的RPA之旅。Drager公司在試點項目成功后，快速將其RPA網絡推向全球，邀請來自世界各地的同事到其德國總部接受UiPath培訓。如今，該公司已擁有200多臺自動化設備，更為全面的探索著語義自動化的優勢。  

 

Drager公司的第一個自動化項目是公司的內部發票。每個Drager子公司都會向總部提交發票，但每個子公司的發票都略有不同，并且該公司還使用兩種不同的ERP系統，因此企業的內部發票流程十分繁雜。應用自動化技術后，對于子公司使用的系統，將由機器學習驅動的文檔理解從收件箱中收集發票，提取正確的信息。之后軟件機器人將提取的信息再輸入ERP系統。考慮到AI評估信息的有效性，最后還會將發票轉發給相應的員工進行所有必要的審查。機器人的使用，極大簡化了Drager原有的發票流程。  

   

總結      

     

在上述案例中，RPA有效簡化和優化了原本復雜的后臺運營流程，幫助制造企業達成降本提效的運營目的，加速實現制造商的投資回報率。對于高速發展的制造業來說，人工智能在制造企業中正在不斷變化和升級它們的角色。在未來，制造商將更加聚焦于自動化技術，以轉型為更加高效的工廠車間。  

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