越来越多行业都在借助AI+RPA工具进行数字化转型，其中制造业在进行RPA厂商选择时都较为苦恼，究竟我们要用什么RPA，和在进行RPA选型时要注重什么细节？这一篇内容，详细和大家聊聊。
制造业行业痛点很明显，伴随着原材料和人力成本近些年来的不断攀升，整体市场竞争激励，倒逼企业从生产流程、运营销售、仓储等多个环节去挖掘效率提升空间，实现降本增效。而在制造业过程当中，存在大量人工操作，像订单录入、报表统计，都是属于重复且量大的工作，依赖人工必然容易出现数据错漏，影响生产。而对于大型的制造业来说，还会涉及多个业务系统，大批量的供应商管理，和分、子公司之间数据流转，协同效率低下。所以AI+RPA 解决方案也就走入了大家的视野。
一、制造业RPA场景适配
1、财务场景
财务场景相信不用多说了，财务的工作大多重复、繁琐，用RPA绝对是明智的选择。业内做得最好的就是金智维RPA，其主攻的场景也是金融、财务、政务、央国企场景，对于数据安全性和财务业务的了解深度都是最好的。像银行流水下载、税务审查、发票稽核等，应用上财务RPA，可以大幅提升效率，避免人为错漏，而且数据安全保障也做得很好。
2、生产场景
生产场景会涉及跨系统的物料调度管理、质量检测回传和设备运行监控。以跨系统物料管理为例，RPA能够同步ERP和MES的系统数据，当产线运行时，能够实时出发预警，告知缺料，并且依据设置自动生成采购订单或调度订单，避免产线停滞。质量检测回传则是，去自动读取质检仪器出来的文件，将需要的相关参数自动回填到系统中，避免人为填写的食物，而且提升追溯效率。
3、销售场景
销售场景包含订单管理、合同管理和交易数据同步等。例如订单，我们会有多个销售平台时，RPA能够去整合不同渠道来源的订单信息。在月度对账时，也可以利用RPA从CRM和财务系统去抽取客户交易数据，按照既定的规则自动生成电子对账单，秒节省至少90%人力。
4、研发场景
研发场景可能用得要少一些。主要是市场数据的采集和分析，在多个网站上去抓取竞品的参数，提升搜集的效率；实验数据报告生成，去整合设备系统的原始数据，生成标准化的报告等。
二、制造业RPA厂商选择
我们在选择在选择RPA厂商时，首先要考虑的是其产品的兼容性和扩展性，能否适配企业现有的业务系统，并随着业务发展灵活扩展。其次是厂商的技术支持能力，包括产品稳定性、故障响应速度及后期维护服务。另外，安全性不能忽略，尤其是对涉及敏感数据的操作。最后，综合考量厂商的行业经验和成功案例。
根据IDC的报告，以下这些厂商，金智维、艺赛旗等厂商都是值得参考的选择。金智维最出色的企业级的安全和稳定，以及制造业丰富的场景案例；艺赛旗则是擅长流程挖掘。
以金智维为例，所服务的安踏集团案例，由于品牌与业务线众多，数据口径各异，报表类型不一，财务人员常需长时间跨系统导数、对账、格式调整，既消耗大量精力，也易出现延迟和差错。引入金智维数字员工后，系统可自动调取财务系统、业务系统中的所需数据，按预设逻辑进行汇总、计算与格式化处理，自动生成标准化报表。流程执行实现全自动、可追溯，确保月末报表按时、准确完成。上线103个流程，累计运行次数19170次， 累计节省人力4260人天。该流程实施后，报表交付时效与准确率大幅提升，财务人员可将时间投入到更高附加值的财务分析与业务支撑工作中。
