在制造业，订单、发票、质检单、收货单、合同等文档撑起了整个供应链的运转。但随着全球业务扩张、客户类型多样化、渠道碎片化，文档处理正成为制造企业最费时、最易错、最影响交付体验的环节。文档流转的速度与质量，直接决定着企业能否准时生产、准时交付、准时结算。当文档量每年指数级增长，人工团队已经无法再支撑整个业务链条。制造业正在寻找一条可规模化的智能化道路，而来也ADP正在成为那个确定性的起点。
订单碎片化
订单来源横跨微信、邮件、客户系统、IM工具等多个渠道，格式包括Excel、PDF、扫描，版式超过4000种，涉及中文、英文、泰语、西语等多种语言。订单信息分散于个人存储，未能自动集成至企业核心系统，导致信息滞后，无法支持实时决策。
人工处理周期长、高错率、高成本
订单信息需人工反复核对与录入ERP易出错；一线业务人员每天有50%–80% 的时间耗在重复录入和校对工作上，供应链管理者的时间被错误问题反复消耗；产品规格、数量及价格等信息易出现偏差，引发订单错误，影响客户满意度并推高运营成本。
部门协作难、沟通成本高
不同渠道接单，信息分散，内部沟通协调流程长、协作多、成本高，影响工作效率，多部门协同处理订单时，信息传递不流畅容易出现沟通失误。
来也科技智能体文档处理平台为制造业提供的是一套从读懂文档到执行动作的完整解决方案，能够通过端到端全流程自动化来解决这些痛点。不同于传统OCR只能识别文字、依赖模版，来也ADP基于大语言模型和视觉语言模型，融合智能体技术，能够直接理解复杂版式、多语种、低质量图像中的结构化与非结构化信息，无需预设模版、无需手动训练，极大降低了文档自动化的门槛。
在制造业场景中，来也ADP可以接入来自邮件、拍照、扫描件、IM 工具、客户系统等各种渠道的文档，自动进行版式分析、语言识别、字段抽取与结构化处理。无论是订单上的料号、规格、数量，还是发票中的税率、金额、供应商信息，系统都能自动识别。更关键的是，ADP还包含业务规则理解与自动审核能力——它能将抽取内容与企业内部系统进行比对，例如自动匹配物料编码、核对订单金额、校验客户条件、执行三单匹配，并对异常项自动分流给人工确认。
在处理完成后，来也ADP能够通过API或RPA自动将结果写入ERP、MES、CRM或财务系统，并触发后续流程，如建立订单、创建入库记录、发起请购、生成凭证等。系统具备可持续进化的人机协同机制，人工对少量低置信度字段的校正会持续反哺模型，使自动化能力越用越准。最终，企业得以从人工录入文档转向文档自动驱动业务，实现真正意义上的端到端自动化。
在某大型制造业的落地实践中，来也ADP被应用于订单处理、全球发票审核与三单匹配等核心场景。在订单处理场景中，企业在实施来也ADP后，订单文档实现了端到端处理，人工只需要处理少量疑难字段，大量重复劳动被彻底消除，从源头杜绝人为疏忽，并取得了显著的价值收益：订单处理时间由5–10分钟缩短到约30秒，人均处理能力提升数倍，整体自动化率大幅提高，人工录入错误基本消失，订单响应速度从数小时缩短到数分钟，客户满意度显著提升。
在全球发票处理场景中，企业每月需面对来自多个国家的发票，涉及多语言与币种，还需执行严格的三单匹配。来也ADP在识别语言、抽取字段、自动汇率换算和入库单方面发挥了关键作用，使得本需要人工逐单审核的流程得以自动化运行。企业的发票处理周期明显缩短，三单匹配准确率显著提升，与供应商的协作体验也得到提升。企业在多个关键指标上获得了显著的可量化收益：单张发票处理时间从平均10分钟/张缩短至1分钟/张，处理时间缩短90%；审批周期从10个工作日缩短至2个工作日；人工投入减少80%以上，将员工从繁重的审核工作中脱身，专注于更高价值的工作；数据录入准确率提升至99.5%，大幅避免人为失误，提升了数据质量。
当文档从必须智能处理变成能自动驱动流程，制造业企业的效率和交付能力便迎来质的提升。制造业的智能化升级，从不需要宏大的工程，而是从每一份文档被自动处理开始。来也ADP正成为这一步最确定、也最现实的路径。欢迎下载《来也ADP：文档处理进入智能体时代》白皮书，进一步了解智能体文档处理的技术原理、落地方法和更多行业实践，获得更系统、更全面的洞察与案例解析。
