工业 4.0 商业概念的广泛采用表明，企业运营的未来是自动化。机器人流程自动化（RPA）借鉴了工业 4.0 的自动化玩法，因为它涉及利用人工智能和机器学习实现基于规则的常规流程自动化。
RPA 是下一代技术概念，与所有新兴技术一样，我们理应问一问 RPA 是否是一种时尚？
统计数据显示，RPA 将继续存在。根据 Statista 的数据，RPA 目前的市场收入约为 30 亿美元，预计到 2023 年将突破 100 亿美元大关。推动 RPA 采用率上升的关键性能指标是其提高流程质量、降低运营成本、自动化重复性任务和优化生产率的能力。
我们经常遇到的呼叫中心自动应答就是一个实际应用 RPA 的例子。RPA 与呼叫中心机器人或 Chabot 一起工作，仔细检查客户的回复，并对投诉提供适当的答复。在这种情况下，RPA 利用自然语言搜索来回答客户的询问。当个别查询变得复杂时，RPA 会将查询升级到人工座席。
上述示例只是 RPA 应用潜力的皮毛。因为 RPA 可以以不同的形式部署，以实现制造、金融和医疗保健等行业更复杂流程的自动化。本篇文章将深入探讨 RPA 及其技术，让您从它们提供的自动化中获益。
RPA 是一种生产力工具，能让用户配置脚本来执行自动化任务。使用 RPA（也称为软件机器人），企业可以自动获取数据、分析数据以及利用分析后的信息采取行动。完美的 RPA 或软件机器人应易于配置，无需编写任何代码。
由于传统制造业中存在大量人工重复性工作，因此制造业有望成为 RPA 技术的巨大受益者。例如，许多制造工厂的调度操作仍然依赖于人工评估生产周期和为不同工人分配工时表。
调度机器人可用于在建模环境或数字孪生中自动采集操作数据，并分析数据以制定优化的调度计划。还可以利用 RPA 提供的自动化功能，实现资源管理流程、采购到付款以及其他供应链相关流程的自动化。
完全自动化是工业 4.0 的最终目标，但要实现这一愿景，所有车间资产和资源都必须能够自主运行，并对实时事件做出反应。 RPA 和数字孪生是同一最终目标的不同术语。Simio的数字孪生系统可用于灵活地自动执行人工任务，如实施预测性维护策略，以确保设备能够诊断缺陷，并通过订购更换部件或安排维护会话来采取行动。
制造商可以自动采集和分析机器利用率数据，以确定何时需要进行下一次维护。通过配置访问企业资源规划（ERP）和制造企业系统（MES）的功能，机器人可以自动下达备件订单，并为计划维护活动设置通知。
在制造业应用 RPA 的另一个更重要的例子是利用它来实现生产排程自动化。大家可能都知道，优化的生产计划是快速进入市场和让期待已久的客户失望的区别所在。制造商可以利用流程评估机器人和排产机器人来优化生产效率。
生产调度机器人在现实世界中的应用包括机器人在生产设施及其运营的仿真模型中运行。调度机器人利用客户需求数据和设备生产能力知识，评估需求增加的影响，制定优化的实时调度计划，确保提高生产率和生产质量。还可以对软件机器人进行配置，以分析库存数据，从而自动分配资源，满足客户需求的增加。
机器人流程自动化等相对较新的技术在实施过程中会遇到学习曲线。有报告显示，许多RPA 实施都以失败告终，97% 的实施在最初尝试利用软件机器人自动化任务时都没有成功。失败的原因包括企业没有正确评估其 RPA 需求以及哪些流程需要自动化。
成功实施 RPA 所面临的挑战可以通过适当的分析来缓解，值得庆幸的是，工业 4.0 强调了在车间内实施数据驱动的重要性。仿真建模为制造商提供了在决定部署 RPA 以实现工业流程自动化之前进行数据驱动分析的工具。
现有制造设施的仿真模型可用于评估特定流程自动化的影响，以确定预期收益。为此，可在特定流程中引入模仿 RPA 自动化功能的资源块或代理。利用不同的配置进行模拟试验，可以深入了解 RPA 的优势，以及应如何部署 RPA 以更好地优化生产流程。
使用仿真建模的数据驱动方法还能帮助制造商回答以下问题：
如果自动化操作正确，重复性任务的自动化会带来多种好处。在制造业中应用 RPA 可以
机器人流程自动化技术是制造业可以用来实现任务自动化的数字化转型解决方案之一。要想利用 RPA 带来的优势，就必须进行适当的实施，而且实施过程必须考虑其与现有数字化转型解决方案之间的关系。您可以通过我们的数字化转型清单了解如何进行正确的实施。