行业聚焦 | 工业4.0、碳减排双压力,数字化劳动力能提振制造业吗?

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。

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