为什么制造业需要 RPA

　　几年前全世界开始喊出工业 4.0 时代时，那时诸多工厂主才开始思考，如何重新调教现存的制造业产线。

　　对过往没有数据思维的制造业而言，要做到导入 AI 是很困难的，毕竟没有数据，何来 AI ？因此我们看上了物联网，并创造了 AIOT（AI+IOT）这个名词，为制造业的自动化转型开启了一个明确的转型方向。

　　但 AI 和物联网的导入都需要好一笔建置成本，那么如果没有完成这件事，如何先协助工厂完成基础的数据自动化？

　　在 AI 和物联网之前该做的事：RPA

　　RPA(机器人流程自动化)，指在工作流程中将部分重复性工作外包给 RPA 机器人，RPA 机器人过去并非单指产线上的机械手臂，而是包含工作软件中的自动化应用。

　　RPA 做的事情多半是单一的、重复的，并没有办法协助完成一个完整的判断，但近期很多的制造业者开始思考是否能先将 RPA 的作法引进企业，协助达成自动化流程。

　　过往 RPA 是属于拥有高度纪律 IT 资源的大企业领域，但现在技术的演进让 RPA 优化可以成为主流趋势，这意味着制造商也是时候在工厂产线中更好的落实 RPA 优化和 ROI（Return On Investment，投资报酬率）思维。推荐阅读：日本企业陆续引进 RPA 机器人

　　RPA 可以协助制造业做到哪些事？

　　就像前面说的，RPA 指的是单一性、重复性的任务，他的功劳是可以协助用统一的准则高速处理大量的重复性工作，因此，在需要严谨标准化的制造业中 RPA 可以找到属于自己的位置。

　　在制造厂的工作流程中，有很多需要快速完成的重复性工作，例如订单管理、根据采购订单验货，确认采购订单完整，以及验证物料清单构建，这几个都是很适合导入 RPA 自动化的点，可以透过将重复性的人为工作外包给机器人，进而降低风险和降低成本。

　　去除人为失当可能导致的损失，RPA 是工厂数位转型前哨战

　　据研究报告指出 ，制造业中所有非计划停机时间的 23％ 是人为错误的结果，而其他部门则低至 9％。这显示只要工厂将工作适当的外包给机器，就可以减少 23% 可能因人为错误产生的停机时间，达成更好的管理效益。

　　但当然，工厂主并不可能依靠 RPA 完成整个工厂的自动化，只能用来优化一部分的流程，RPA 的优点是，他并不需要人为的监控，就是作为设计在后台的准则静静的运作，所以工厂主可以更为轻松的导入，并借此优化利润。