日本通運創立于1897年，總部位于東京都港區，是一家覆蓋陸、海、空多種運輸方式的綜合性物流公司，亦是日本最大的物流公司。擁有員工32,280名，年營業額達到21,385億日元（2019年）。

隨著老齡化嚴重、勞動力不足以及工作效率底等因素，已成為日本企業所面臨的巨大難題。為了提供效率、釋放勞動力資源、優化運營支出，日本通運于2017年9月開始規劃和研究RPA項目，并于2018年5月正式開啟PoC。隨后將RPA應用在客戶訂單跟蹤、運輸單打印、財務付款等125個業務場景。

日本通運IT部負責人--井上恵太表示，自2004年以來日本新生人口一直處于巨大下滑趨勢，尤其是2019年人口負增長達到50萬人，“人口金字塔”已經開始崩潰。這對于需要大量人力資源的運輸行業來說雪上加霜。所以，希望通過RPA解決勞動力不足、效率低和滿足客戶需求等問題。

在RPA應用方面，日本通運有兩個硬性要求：第一是需要兼容所有Web瀏覽器，因為大部分業務流程都是基于瀏覽器完成的；另一方面是兼容性和擴展性要靈活，因為日本通運在全球幾十個地區/國家擁有分公司和辦事處，所以需要適配不同的復雜運行環境。

日本通運IT部負責人--井上恵太

帶著這兩個需求日本通運一共測試了7款RPA產品，最終選擇了一家進行合作并于2018年5月開始了PoC測試。在測試階段，為了集思廣益日本通運在內部召開了一個“RPA自動化大會”廣泛征集員工希望實現自動化的業務流程，然后進行篩選。第一次收到了75份申請；11月時又進行了第二次征集活動，這一次共收到了234份申請。

井上恵太表示，RPA不是萬能的并不能將所有業務流程實現自動化。例如，與航空貨運相關的業務流程便不適合自動化。因為該業務流程涉及多大200多個分支機構，一旦某個節點出現問題整個自動化流程都將崩潰，并且完成自動化設計需要大概3個月的時間。因此，在分析自動化流程方面，一定要結合實際業務需求進行適當的選擇。最終一共選擇了7個業務流程進行自動化測試。

貨單錄入機器人：該機器人主要將已經完成的貨物運單數據錄入到CRM系統中。該表單涉及大量結構化數據，人工處理效率低下極易出現數據錯誤。應用RPA之后，機器人可自動提取所有貨單信息并將其錄入到指定系統中。測試通過后，日本通運將該機器人部署在73個分支機構中，每年可節省8,000多工時。

郵件提取機器人：該機器人負責提取郵件內的所有數據，例如，用戶反饋，運單索取等信息，然后機器人按照日期將這些數據分別放置在不同文件夾內。

分發打印機驅動程序機器人：由于物流行業的特殊性很多地區沒有PC，只能依靠紙質來完成業務，因此打印機成為重要工具。但是，由于日本通運擁有幾百家分支機構，所以每次安裝打印機驅動都是一個耗費大量時間的工作。將150多個打印機驅動內置在RPA內，每當分支機構安裝新打印機時，機器人都會自動為其發送驅動程序；同時，當工作人員打印出紙質表格時，RPA都會自動生成一份PDF電子文檔，方便后續數字業務使用。

在談到RPA推廣時，井上恵太認為，開發人員與一線業務人員的溝通以及職責定義上非常重要。例如，當開發人員接到業務人員的自動化需求時，可以仔細審核自動化需求，將業務流程轉變成自動化后獲得收益是否大于投入；此外，在機器人開發、測試、維護方面最好交給單獨團隊管理，這樣可以減少業務人員不必要的麻煩。同時在內部建設了RPA卓越中心，幫助，以幫助分支機構培養更多RPA人才。

自2018年PoC開始，日本通運的RPA團隊不斷擴大，從最初的10名員工已發展成擁有50名全職員工的自動化團隊。截止到2020年3月，RPA已將125個業務流程513個業務線實現自動化，每年節省341,567個工時，釋放工作崗位18,000多個。

對于未來RPA的應用，井上恵太表示，目前日本通運還保留了大量低效紙質業務，希望通過OCR與RPA的結合將這些非結構化數據業務實現自動化。例如，通過OCR自動提取紙質運單的信息然后將其存儲在指定位置或系統中。如果將這些非結構化數據業務實現自動化，預計未來每年可節省超100萬工時。

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