自动化制造的动力很简单。自动化模拟人类工作，这意味着人类可以专注于制造价值链的其他领域。 自动化首先被引入制造业的生产区域，以减少员工数量。物理机器人加速工厂产出，让工人能够专注于采购、供应链和运输等高价值任务。 这个系统一直运行至今。但随着分析、人工智能(AI)和软件自动化的引入，制造商现在可以在整个价值链中使用这种先进技术来提高生产力并促进业务增长。被称为机器人过程自动化(RPA)的软件自动化可以模拟人类在计算机上执行的重复、枯燥的任务，从而使员工腾出时间来处理更有意义的任务。 在过去的十年中，人工智能和自动化已被用于面向消费者的产品中。例如，Netflix使用AI来预测消费者的内容偏好，Amazon使用AI来更好地理解搜索查询，而Uber使用AI来管理乘客和司机的物流。 过去五年，越来越多的RPA+AI模式在工业企业落地。Gartner的预测显示，到2022年，90%的大型企业将部署某种形式的RPA，其中80%将引入AI。 事实证明，RPA在制造业的应用对企业的整体绩效有着显着的影响。根据全球灯塔工厂网络（麦肯锡和世界经济论坛）的一份报告，早期采用RPA和AI等技术的制造商报告说，他们的产品上市时间加快了30-90%，并且增加了高达200%工厂输出。与普遍看法相反，RPA机器人可以部署在每个业务部门，包括客户服务、销售、财务和研发。 在供应链中，RPA可以实现采购订单管理和投标过程的自动化。它简化了工厂级别的订单输入、开票和货物进口。在订单管理层面，RPA还可以实现订单交付状态、交付报告和中转运输处理。 不仅如此，通过将员工从重复性任务中解放出来，自动化让他们有更多时间来开发想法并专注于解决问题和寻找解决方案等高价值任务。这不仅赋予了员工权力，还提高了工作满意度、生产力和客户满意度。 毫无疑问，RPA、高级分析和人工智能将继续改变制造业。 虽然制造商开始应用这些技术，但大多数制造商尚未意识到在整个价值链中利用软件自动化的真正价值。 行业在不断变化，运营能力永远是差异化因素。通过识别整个价值链中的自动化机会，制造商可以通过提高整个企业的效率和生产力来获得竞争优势。
