為什麼製造業需要 RPA

幾年前全世界開始喊出工業 4.0 時代時，那時諸多任務廠主才開始思考，如何重新調教現存的製造業產線。

對過往沒有資料思維的製造業而言，要做到匯入 ai 是很困難的，畢竟沒有資料，何來 ai ？因此我們看上了物聯網，並創造了 aiot（ai+iot）這個名詞，為製造業的自動化轉型開啟了乙個明確的轉型方向。

但 ai 和物聯網的匯入都需要好一筆建置成本，那麼如果沒有完成這件事，如何先協助工廠完成基礎的資料自動化？

在 ai 和物聯網之前該做的事：rpa

rpa(機器**程自動化)，指在工作流程中將部分重複性工作外包給 rpa 機械人，rpa 機械人過去並非單指產線上的機械手臂，而是包含工作軟體中的自動化應用。

rpa 做的事情多半是單一的、重複的，並沒有辦法協助完成乙個完整的判斷，但近期很多的製造業者開始思考是否能先將 rpa 的作法引進企業，協助達成自動化流程。

過往 rpa 是屬於擁有高度紀律 it 資源的大企業領域，但現在技術的演進讓 rpa 優化可以成為主流趨勢，這意味著製造商也是時候在工廠產線中更好的落實 rpa 優化和 roi（return on investment，投資報酬率）思維。推薦閱讀：日本企業陸續引進 rpa 機械人

rpa 可以協助製造業做到哪些事？

就像前面說的，rpa 指的是單一性、重複性的任務，他的功勞是可以協助用統一的準則高速處理大量的重複性工作，因此，在需要嚴謹標準化的製造業中 rpa 可以找到屬於自己的位置。

在製造廠的工作流程中，有很多需要快速完成的重複性工作，例如訂單管理、根據採購訂單驗貨，確認採購訂單完整，以及驗證物料清單構建，這幾個都是很適合匯入 rpa 自動化的點，可以透過將重複性的人為工作外包給機械人，進而降低風險和降低成本。

去除人為失當可能導致的損失，rpa 是工廠數字轉型前哨戰

據研究報告指出，製造業中所有非計畫停機時間的 23％是人為錯誤的結果，而其他部門則低至 9％。這顯示只要工廠將工作適當的外包給機器，就可以減少 23% 可能因人為錯誤產生的停機時間，達成更好的管理效益。

但當然，工廠主並不可能依靠 rpa 完成整個工廠的自動化，只能用來優化一部分的流程，rpa 的優點是，他並不需要人為的監控，就是作為設計在後台的準則靜靜的運作，所以工廠主可以更為輕鬆的匯入，並藉此優化利潤。