峰梅新能源：打通生产到交付全链路，AI自动化驱动流程效率提升20倍

在汽车零部件行业，从生产计划到客户交付的每一个环节，都横跨多个系统和部门。作为服务特斯拉等头部新能源车企的全球供应商，峰梅新能源深刻体会到：真正的难题不在生产制造本身，而在系统之间的流程协同。SAP、MES、客户平台、财务系统之间的数据孤岛，让物料解锁、订舱申报、开票回传等关键节点仍依赖人工串联，效率低、易出错、难追溯。

引入影刀RPA后，峰梅新能源在不改造现有系统的前提下，将高频、重复、规则明确的跨系统操作全面自动化，单场景处理时间从1小时压缩至3分钟，每月自动处理800+物料，打通了从生产到交付的全链路自动化闭环，为汽车零部件行业的数字化转型提供了可复制的实践范本。

从人工值守到触发式自动执行

月处理800+物料

在SAP中，新建物料需要完成成本估算、成本发布和物料解锁，才能正式投入生产使用。

如果BOM、采购价格等信息都已维护完毕，单次操作可能只需要30秒。但在实际业务中，前置信息并不总是完整。财务人员接到任务后，往往还需要查找BOM、联系采购确认价格、完成成本估算，再进入系统发布成本并解锁物料。

因此，一个看似简单的系统操作，实际可能耗费半小时以上。更重要的是，物料解锁任务随时可能产生，会不断打断财务和采购人员原有的工作安排。随着产品快速开发迭代，峰梅新能源每月约有800个新物料需要处理，这类零散、高频的协调工作逐渐成为业务负担。

引入影刀RPA后，峰梅新能源将物料检查、异常反馈、成本发布和解锁操作串联成完整流程。RPA会自动检查BOM、采购价格等前置信息；发现资料缺失时，及时反馈需要补充的内容；条件满足后，再自动完成成本估算、发布和解锁。

原本需要财务人员反复查询、沟通和操作的工作，由一个持续在线的“数据员工”统一协调。目前，该场景约95%的工作量可以通过线上自动化完成，每月稳定处理800余个新物料。

物料解锁由此不再是一项不断打断员工的临时任务，而成为一套可检查、可反馈、可持续运行的标准流程。

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标准化自动执行

保障每一笔舱位申请按时完成

在与头部主机厂合作的过程中，供应商不仅需要按时生产，还要进入客户系统完成一系列交付操作。

以特斯拉相关业务为例，运输车辆和包装材料等物流资源由客户统一投入和管理。峰梅新能源在发货前，需要登录客户平台申请相应资源，将待交付货物、客户侧物料代码等信息转化为客户系统中的交付需求。

客户会提供明确的操作手册，但实际执行仍涉及信息整理、系统登录、数据填写和结果确认等一系列步骤。业务量增加后，人工重复操作不仅占用时间，也可能因为填报遗漏或信息不一致影响后续交付。

峰梅新能源将客户提供的操作手册直接转化为RPA流程。影刀RPA按照既定规则读取内部交付数据，匹配客户侧代码，进入客户系统完成相关申请和信息提交，将原本分散的人工操作连接成一条自动执行的流程。全流程形成自动化闭环，仅需少量人工复核兜底，单笔处理时间缩短至3分钟以内。

对于汽车供应链企业而言，订舱效率直接关系到客户交付体验。RPA的介入将人工操作时间压缩了20倍，并通过标准化自动执行，保障了每一笔订舱业务按规范、按时完成，从根本上降低了因人为操作失误导致的订舱失败、交付延误等业务风险。

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财务自动开票并回传

降低财务合规风险

面向客户的财务开票及平台回传业务，是峰梅新能源财务团队面临的典型跨系统协同难题。整套流程需要人工收集整理订单信息、登录系统匹配订单编号、通知财务人员开票，发票开具后还需人工识别发票明细信息，再手动登录客户平台逐项填报完成回传。单人完成整套流程耗时约1小时，容易出现信息匹配错误和回传延迟。

通过影刀RPA，工作人员仅需将待开票的订单号录入多维表格，系统自动触发流程通知财务人员开票。后续的发票数据识别、信息匹配、平台回传等环节全部由RPA自动完成，人工操作耗时压缩至3分钟以内，有效规避了人工摘抄、填报、对接过程中产生的失误。

开票回传的自动化不仅提升了效率，更在财务合规层面带来了实质性的改善。准确、及时的回传避免了客户对账异常，降低了因回传延迟导致的财务风险。

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从上线场景到建立机制：

自动化不能只靠一线员工的热情

峰梅新能源的实践还表明，RPA落地不仅是技术问题，也是一项组织协同工作。

项目启动初期，公司希望由业务一线自主发现和开发自动化场景，并为认证和场景建设设置了相应的激励机制。管理层支持、员工参与、制度配套看似都已具备，但实际推进后发现，仅靠阶段性奖励，很难让业务人员持续承担流程开发和维护工作。

随后，峰梅新能源逐步建立了RPA专员机制：业务人员负责提出需求、说明规则和验证结果，专职人员负责自动化流程的开发、上线与维护。通过明确分工，业务经验与技术能力被有效连接起来，自动化也从零散尝试走向持续运营。

从SAP物料解锁、客户交付协同到财务回款，峰梅新能源没有追求一次性改造所有系统，而是从业务一线最真实、最具体的问题出发，优先打通高频、重复、跨系统协同的关键流程。这些实践解决的是当下的效率问题，也为企业进一步走向AI打下了基础。

真正有价值的AI场景，同样来自业务一线。AI能否落地，关键不在于企业接入了多少模型、上线了多少工具，而在于业务有没有真正参与进来，能不能把一线积累的业务经验、流程规则和判断逻辑转化为AI可以理解、执行和持续优化的能力。

当自动化开始承担确定性的流程执行，AI进一步参与理解、判断与协同，企业改变的不再只是某一个环节的效率，而是人与技术协作的方式。未来，AI会越来越深入生产、交付、财务等真实业务流程。谁能更早让业务动起来，让AI真正进入业务、解决问题、创造结果，谁才更有可能把AI从技术能力转化为企业真正的生产力。

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