当实体机器人遇见软件机器人：
KUKA AG利用RPA优化50多个内部流程

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为优化其内部流程、减少员工的日常人工任务，全球智能自动化解决方案运营提供商KUKA采用UiPath的RPA解决方案，迄今已在各部门中实现了50多个软件流程的自动化。KUKA以这种方式向我们展现，除实体机器人之外，软件机器人推动自动化未来发展的方式。流程自动化的重点是实现企业资源规划系统（ERP）和客户关系管理系统（CRM）中的数据交换。此外，在系统变更期间，RPA机器人也证明了其对实现数据的高效迁移意义非凡。

KUKA AG的总部位于德国巴伐利亚州奥格斯堡市，在全球拥有约14000名员工。作为全球领先的智能自动化解决方案供应商之一，KUKA公司向客户提供一站式解决方案：从机器人、工作单元到全自动系统及其联网集成，市场领域遍及汽车、电子产品、金属和塑料、消费品、电子商务/零售和医疗保健。

喷漆、点焊、粘合剂粘合、测量、质检或包装——KUKA的物理工业机器人实现了工业上重复流程的自动化。他们执行的任务和制造流程以往依赖于人工的参与。软件机器人也是同一道理——它们代替员工从他们手中接管重复性流程，处理应用程序。关键词就是机器人流程自动化（RPA）。

会计和客户服务两大部门推动了RPA技术的应用。这些部门有很多员工仍花费大量时间手动处理收到的订单或将数据和资料转移到文档中。之前大家的目标是尽可能快速、轻松、高效地实现这些繁琐且耗费资源的流程的自动化，而无需为此创建大型IT项目，因为这些项目的启动通常需要漫长的时间去准备，开发时间久，因此等待时间也长。

概念验证：选择UiPath

为找到RPA技术的最佳供应商，KUKA在2018年与头部供应商进行了概念验证。以下因素是供应商挑选的重要标准：RPA解决方案的多功能性、自动化的灵活性、技术的易学性、成本效益、与CRM（客户关系管理系统）、ERP（企业资源规划系统）或网络应用程序等系统的接口，以及能提高性能的数据库连接器。KUKA决定将SAP系统和Microsoft Excel之间的数据传输作为RPA 概念验证的场景，此类操作在以往通常是人工实现的。软件机器人的任务包括从SAP系统中提取数据，将数据转移到Excel中，然后再从Excel中提取数据。

IT卓越中心

概念验证之后，所有相关方都领悟到，RPA不仅仅是一种新工具，更是一种全新的自动化方式。该技术具有跨部门功能，有助于改善大量流程，并能为各部门节约大幅成本。此外，KUKA决定——考虑到从概念验证中了解到的相关知识——将来会把RPA的卓越中心集中设置在IT部门，从而保证治理，也确保与其他IT团队的直接联系。

软件机器人实现了实体机器人制造商的第一个自动化流程。

软件机器人的第一个任务是将内部零件订单从电子商务系统自动转移到ERP系统（企业资源规划系统）。由于KUKA正在重新设计这一流程和电子商务系统，因此还没有以ERP接口形式出现的经典IT解决方案。接口当时仍处于开发过程，尚未投入使用。这让员工不得不投入大量的人力劳动。

不到几周时间，他们就利用RPA实现了95%的订单的自动化，同时避免了人工传输过程中可能出现的错误，保证了更高的数据质量。此外，KUKA还集成了更多的数据源，例如基于正则表达式对电子邮件进行的文本分析，这些数据以往只能通过手动提取。

KUKA现已在不同的专业部门（如控制、人力资源和IT服务）利用软件机器人完成了大约50个流程的自动化。有一个例子是人力资源部门使用的机器人，它通过收集、准备不同系统的数据和资料，改变员工的账户信息；还有就是协助控制部门创建报告和月度报表的机器人。该公司正在通过UiPath Orchestrator平台操作、控制机器人。机器人在全球统一的机器人服务器平台上运作，并根据各自的角色概念被分至不同的任务区。

系统变更期间的数据迁移是KUKA RPA应用的另一个重点案例。这通常只是一次性的工作，但确实有很大的潜力，因为会有几千甚至上万个数据集要被转移到新系统中。一个具体的例子就是从SAP R/3升级到SAP S/4HANA期间的数据迁移。KUKA此前安排了三名员工负责此工作，耗时整整六个工作日。而软件机器人在周末也能自动进行数据迁移；IT员工周末休息，也能在其他工作日完成更重要的任务。

获得员工的支持

适当沟通RPA技术是变革管理成功的关键，从而确保所有员工都参与进来。在开始阶段，卓越中心对RPA的理解和内部客户对RPA的理解之间存在一些差异。工业机器人制造领域头部企业的员工经常将机器人流程自动化与实体机器人（即“真实的”机器人）联系在一起，这不足为奇。

KUKA的目标是让员工来确定部门中可以自动化的流程。为此，该公司提供了许多培训课程，以提高对这种自下而上方式推行RPA应用的认识，让员工学习软件机器人的编程方式。他们想让员工自力更生。同样有益的是，员工很容易习得机器人开发的基础知识，这样员工对此的认知和动力会迅速增加。

KUKA的未来计划包括更强的机器学习集成能力，以便管理拥有非结构化数据的案例。此外，计算机视觉是卓越中心议程上的一个项目。KUKA明确地意识到人工智能和机器学习是RPA的自然延伸。