越来越多制造企业开始关注AI+RPA 。因为很多问题，本质上都出在流程上。订单录入靠人工、 ERP 和 MES 数据不同步、库存更新不及时、财务对账效率低、质检结果需要人工回填。 这些 业务量上来，就会拖慢整个流程。

AI+RPA 的价值，不是替代人，而是把这些重复、标准化、跨系统的工作先自动化。

制造业最常见的问题

制造企业在推进自动化时，通常会遇到 系统太多、流程太长、数据不统一、人工成本高的 四类问题。 RPA+AI 是市面上目前性价比高的方式，下面我们来盘点常用的场景。

制造业最适合落地AI+RPA 的几个场景

财务场景：最容易看到 ROI

财务场景最常见的实施内容包括：

·   自动下载银行流水

·   自动核对收付款数据

·   自动校验发票真伪和税率

·   自动生成报销单、付款单、凭证

·   自动完成税务申报和月末结账

·   自动汇总多个工厂、多个子公司的财务报表

对于制造企业来说，财务共享中心、应收应付、费用报销、资金管理都是比较容易先落地的场景。像金智维这类厂商，因为长期服务金融行业，对权限管理、数据安全、审计追踪能力比较成熟，所以在财务自动化场景里更容易落地。

生产场景：重点不是自动化，而是打通系统

生产场景最常见的问题，不是设备不自动，而是系统之间不连通。

常见实施内容包括：

·   ERP 自动同步生产订单到 MES

·   MES 自动回传生产进度到 ERP

·   自动同步物料、库存、工单状态

·   自动触发缺料预警

·   自动生成采购申请和补货计划

·   自动发送排产通知、异常停机通知

对于工厂来说，这类跨系统流程如果仍然依赖人工导入导出，很容易出现信息滞后，进而影响产线节奏。

供应链场景：减少信息滞后

供应链场景最常见的实施内容包括：

·   自动同步采购订单和交付进度

·   自动抓取供应商发货信息

·   自动监控库存水位

·   自动识别异常订单、缺货订单、延迟订单

·   自动生成采购提醒、补货提醒

·   自动汇总多个仓库、多个工厂的库存数据

如果企业有多个工厂、多套仓储系统，这类自动化可以明显减少人工沟通和数据核对成本。

质量检测场景：让追溯效率更高

质量检测场景最常见的实施内容包括：

·   自动读取设备检测结果

·   自动识别检测报告中的关键参数

·   自动回填到ERP 、 MES 或质检系统

·   自动生成异常预警

·   自动汇总不良率、返修率、合格率等数据

·   自动生成质量追溯报告

对于制造企业来说，质检数据越及时，后续问题追溯和责任定位就越快。

销售与渠道场景：解决多平台数据分散

销售场景最常见的实施内容包括：

·   自动抓取电商平台、直营网店、经销商订单

·   自动同步库存和发货状态

·   自动生成渠道对账单

·   自动汇总销售数据和退款数据

·   自动生成日报、周报、月报

·   自动识别异常订单和超时未发货订单

对于渠道多、平台多的制造企业来说，这类自动化最直接的价值，就是减少人工统计和月底对账压力。

制造企业选RPA ，不要只盯着功能

很多企业在选型时，最容易犯的错误，就是一上来就比功能。但事实上，RPA 发展到今天，基础能力差距已经不算特别大。真正 我们要看的是以下几点：

第一，看兼容性 。 很多企业既有老系统，也有新系统；既有本地部署，也有云端系统。因此，RPA 平台能不能兼容现有环境，比功能多少更重要。

第二，看扩展能力 。 先做试点 ， 可能先从财务、采购或者某个工厂开始。但只要试点成功，后面一定会逐步扩展到更多部门和更多流程。

第三，看稳定性和交付能力 。 厂商是否具备长期服务能力，往往比前期演示效果更重要。

第四，看安全性 。 涉及采购、供应链、财务、客户等核心数据，不能忽视权限控制和数据安全。尤其是大型制造集团， 必须选择安全性和稳定性高的厂商。

制造业的RPA 选型，没有统一答案。 不同厂商，适合的企业类型也不一样。 金智维、 UiPath、 Automation Anywhere等等，市面上的还是要根据自己的需求进行POC验证，从小试点出发再逐步拓展，对于要进行数字化转型的制造业才是良策。