近年来，随着工业4.0、工业互联网、物联网和云计算等潮流的兴起，以及碳减排的大趋势，全球各大制造企业都在进行数字化转型实践。中国制造业是全球规模最大的产业体系之一，2022年中国制造业增加值占GDP比重达27.7%，是拉动国民经济的重要支柱。然而，国内制造业数字化发展仍面临挑战。


数字化大浪潮下，制造企业面临着多重转型压力。劳动力成本不断攀升、产能过剩、市场竞争激烈、客户要求个性化等因素迫使制造企业转向差异化竞争；在工厂层面，制造企业也面临着缺乏专业技术人才和招工难的挑战，必须积极推进数字化劳动力建设；此外，“碳中和”战略也要求制造企业通过运用智能自动化技术，提高工厂的能耗、排放、污染和安全等管控能力，从根本上解决生产全流程的安全、节能和减排等问题。


作为多家国内头部制造企业的信赖选择，来也科技提供的大语言模型驱动的数字化劳动力平台，集合RPA（机器人流程自动化）、IDP（智能文档处理）、对话式AI产品，为企业实现端到端的全流程贯通，解决信息孤岛、业务壁垒、能效低下等难点问题，帮助企业实现数字化转型和智能时代的人机协同，助力实现中国制造2025的创新、质量、品牌三大转型要求。


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跨流程、多场景

制造企业数字化转型有哪些难点？


海量数据多流程处理，人工难以做到高效准确


研发、生产、财务等部门日常需要经手大量数据信息处理工作，例如数据分析、产品编制、开票核对等，涉及下载、核对、录入等重复性高又枯燥的流程，还涉及跨部门信息传输与沟通，人工操作时效低、沟通效率低且易出错，在增加员工工作压力的同时还增加了新的业务风险性。


跨部门跨流程沟通慢，内部信息孤岛化效能低


随着企业规模不断扩大，业务版图不断扩张，对企业各部门间的协同工作要求也逐步提高。尤其是大型制造企业，需要涉及研发、生产、销售等产品和业务全流程，高效的组织沟通和信息通达是大规模制造企业运行的一大难题。传统的信息系统需要人工录入、更新信息，流程繁琐且无法同步更新多部门，大大提高了隐性沟通成本。


专业技术人才缺失，员工数字化意识和技能低


数字化转型不仅需要专业技术的支持，更需要培养全体员工的数字化意识和基础技能，实现从“会用”到“善用”再到“创造”的成长过程。让所有员工都能快速学习使用自动化工具，同时培养员工的自主创新能力，选择一个简单易学、灵活配置、自由搭建的低代码平台尤为重要。


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一站集成、多端打通

数字化劳动力平台如何大显身手？


来也科技数字化劳动力平台，一站集成RPA（机器人流程自动化）、IDP（智能文档处理）、对话式AI等智能自动化技术，并加注大语言模型，为企业量身定制“数字员工”，帮助处理日常工作中简单的、重复的事务性工作，提高业务效率的同时推动高质量决策，并提供低代码模型和Open API接口，加速企业实现智能时代的人机协同。


开箱即用，快速上手


来也科技数字化劳动力平台提供 1000+ 即用型在线机器人，500+ 预设命令以及大量第三方插件，能够覆盖企业各部门所有常用场景，大大简化部署流程；大语言模型支持快速文本处理，零代码实现文字、表格、票证识别和信息抽取；低代码模型支持一键切换可视化视图和源代码视图，0基础员工和程序大佬都能快速学习上手，快速培养员工人机协同的办公习惯和数字化意识，支持多模块和多人协作的开发模式，轻松构建自定义的端到端自动化，让员工实现从“使用”到“创造”的数字化之旅。


某大型国有钢铁公司，部署来也科技数字化劳动力参与 44 个流程，分布于财务、制造、销售、采购等业务场景。每年预计将自动运行 20,448 余次，帮助员工节省 20,661 小时，年节约人力赋值近 180 万元。基于来也科技数字化劳动力易学易用的特点，该企业实现了自主开发上线智能机器人，让一线业务人员也能逐步开发属于自己的数字化劳动力，并凭此斩获国内外多项实践创新奖。


大语言模型加速自动化


大语言模型提供的强大的AI自训练能力全面接入来也科技产品，无需预训练即可一键部署，并支持通过对话方式执行工作。来也科技IDP（智能文档处理）产品支持处理几乎所有常见语言，识别 50 余种常见票据和卡证的核心字段，准确率 99% 以上，拖放模块即可DIY专属模型，并与来也科技RPA无缝联动使用；来也科技对话式AI产品支持自然语言对话的方式执行工作，例如，HR需要招聘某个岗位的员工，向企业微信里的数字员工发出请求后，数字员工自动到各大招聘网站上搜索简历并智能筛选，自动向符合条件的人发送面试邀约邮件，待收到回复后，自动整理成Excel文件发给HR。


某大型国有汽车企业，引入来也科技的数字化劳动力平台，有机融入日常办公流程，大力提升了工作效率与质量，打造人机协同新办公模式。为研发部门的数据分析工作效率提升 75% ，准确率提升 85% ；为生产部门的部件编制工作实现 90% 的人力节省，效率提升 80%，并实现了 95% 的执行与数据准确度；为销售部门的开票通知工作带来 90% 的效率提升，准确度提升至 95%，节省 95% 的工作时间投放。最终预估每年约可节省 35,568 小时人工工时，实现年三百万元左右的投资回报。