Intelligente Automatisierungslösungen
Produktion und Logistik

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Nutzung des Potenzials von intelligenter Automatisierung in der Produktion

Unternehmen mit einer Automatisierungsstrategie suchen nach Potenzial zur Effizienzsteigerung, sei es durch die Bewegung von Material oder die Herstellung dessen. RPA kann Ihr Unternehmen unterstützen, um den Fokus auf die Kernkompetenz zu legen, während Kosten reduziert und Pünktlichkeit, Genauigkeit sowie Flexibilität erhöht werden.

Systeme von der Ressourcenplanung und der Produktion über die Lagerverwaltung bis hin zur Aufsicht des Fertigungsbereichs stellen große Herausforderungen an die Informationsflüsse. Der Einsatz von „intelligenten“ Automatisierungslösungen ermöglicht die schnellere und tendenziell fehlerfreiere Übertragung von einem System zu einem anderen System. Das erfolgt ohne softwaregestützte Integration auf Systemebene, da RPA eine schlanke Systemstruktur aufweist, die keiner IT-Integration bedarf.

Case study
valmet-forward-1

Empowering employees behind impressive RPA drive at Valmet

Valmet has set ambitious targets for its use of RPA. Working with Digital Workforce, UiPath’s service delivery partner, it’s making good progress in achieving them.

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Case study
Toyota-TFS-GREY_FS1

Improving adaptivity in a fast-changing industry

Toyota Financial Services Norway (TFSN), a leading provider of car loan and lease services, implements Robotic Process Automation to increase agility and become more adaptive in a fast-changing industry.

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Heatmap für Produktions- und Logistikprozesse

high
Automation potential

High

medium
Automation potential

Medium

Supplier Management Procurement Logistics Inventory and Planning Manufacturing Customer Delivery
RFP / RFQ generation and data aggregation Purchase order creation and matching Logistic service provider contract management Demand and supply daily reports BoM generation Order status updates
Vendor mapping (metadata search) Matching and reconciliation of invoice and goods receipt Performance based delivery time updates Material transaction updates Predictive maintenance Return processing, automated order information collection
Contracts management Vendor performance reports Delivery management and tracking, proof of delivery Material master data maintenance, e.g. PDM and ERP Production plan generation Customer complaint handling, order information and forwarding
Vendor selection Freight tendering Customs clearance documentation handling Demand forecasting Production cell-to-cell data transfer
Supplier risk management Material requirement and shortage reports EDI data handling Available to Order (dynamic delivery time) Scrap / Waste reporting
Update scorecards and dashboards Vendor managed inventory (VMI) reports and replenishment Shipping information generation and extraction Inventory level optimization In-cell quality control & cross-referencing

Prozessbeispiele

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Anbietereingliederung

Das Erfassen und Bewerten von Anbieterdaten kann viele Stunden Ihres Arbeitstages in Anspruch nehmen. RPA kann die Daten nutzen, um eine Vorbewertung zu ermöglichen. 

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Mithilfe von Vorlagen und der Extrahierung von Daten aus E-Mails kann das Erstellen von Anbieterstammdaten beginnen, wobei zusätzliche Funktionen zur Verfügung stehen, wie z. B. die Kennzeichnung von Abweichungen von bewährten Verfahren. Die Auswahlkriterien für Anbieter können validiert und angewendet werden, um eine Empfehlungsliste zu erstellen, wer warum ausgewählt werden sollte.

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Besserer Einkauf

Dank Robotern kann eine Verringerung der Bearbeitungszeit von Rechnungen sowie eine Verbesserung der Genauigkeit und Pünktlichkeit beim Einkauf erreicht werden.

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Mit Robotern, die speziell für Bestellanforderungen und den Rechnungsabgleich genutzt werden, sorgen die Ergebnisse für eine bessere Materialverfügbarkeit, eine Verringerung von Fehlern durch Menschen und weniger interne Anfragen über den Status eines Einkaufs.

Der Rechnungsabgleich mit der Bearbeitung von Ausnahmen kann automatisiert werden. Durch die Anwendung von KI-Einkaufsdaten als Prognose können die Anbieterleistung bestimmt und die Betriebsrisiken vermindert werden.

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Sendungsverfolgung

Digital Workers können die Kundenzufriedenheit durch das Aktualisieren von Lieferplänen erhöhen. 

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Das Personal und die Planungsteams der Vertriebsabteilung können Daten von Logistikserviceanbietern nutzen, um die Komponentenverfügbarkeit zu verfolgen und mehr darüber zu erfahren. Wenn dieselben Daten über das Kundenportal abrufbar sind, stehen mehr Informationen über den Bestellstatus zur Verfügung, die die Voraussage von Lieferterminen erleichtern.

Lagerverwaltungssysteme von Kunden können automatisch, sicher und konform aus externen Transportsystemen aktualisiert werden.

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Nachfrage versus Angebot

Maschinelles Lernen eröffnet ein enormes Potenzial für die Kombination des Auftragsbuchs mit Saisontrends und historischen Daten. 

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Die Abteilungen für Einkauf und Vertrieb können detaillierte Bedarfsdaten kombiniert mit Lieferdaten von Anbietern und Produktionsvorlaufzeiten nutzen. Die Verbesserungen der Lieferleistung und im Kundendienst bestätigen diese Automatisierungsinvestition. Die Ergebnisse zeigen sich auch in einem verringerten Lagerbestand.

Prognosen können mit zusätzlichen Daten über Produktionsausschuss, geplante Wartungen und verfügbare Ressourcen verbessert werden. Der Einsatz des durch RPA generierten Wissens kann aufgrund des erhöhten Bedarfs oder der automatisierten Aktualisierungen der Lieferdaten im Online-Shop eine Prüfung neuer Anbieter auslösen.

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Vorausschauende Instandhaltung

Die Nutzung von intelligenter Automatisierung zum Planen von Produktionsunterbrechungen kann Ausfallzeiten und Wartungskosten enorm reduzieren.

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Mithilfe von Sensordaten aus Produktionsmaschinen können ungeplante Wartungsunterbrechungen vermieden und nach Bedarf durchgeführt werden. Dank einer vorausschauenden Instandhaltung können Störungen in der Produktion vermieden und Maschinenausfallzeiten geplant werden. Indem Ausfallzeiten in die Produktionspläne aufgenommen werden, kann das Unternehmen besser Produktionsressourcen planen und die Kunden über potenzielle Lieferzeitänderungen auf dem Laufenden halten.

Die Vorteile dieser Transformation sind zahlreich, von der Einplanung des Personals bis hin zur Planung der Materialanforderungen.

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Kundenbeschwerden

Mit automatisch bereitgestellten Kunden- und Vertriebsdaten können Qualitätssicherungsteams die Antwortzeiten bei Beschwerden verkürzen. 

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Wenn Beschwerden automatisch klassifiziert und fehlerfrei an das richtige Team weitergeleitet werden, wird die Zeit der Bearbeitung einer Beschwerde ebenfalls verkürzt.

Personalzeit, die zur Prüfung von Qualitätsproblemen aufgewendet wird, kann automatisiert und nach Datum oder Ursache abgeglichen werden, so dass Grundursachen mit den verfügbaren Daten analysiert werden.

RPA kommt den Mitarbeitern zugute, die sich dann mehr auf dringende Probleme konzentrieren können, mit einer gleichzeitigen Erhöhung der Kundenzufriedenheit durch eine zeitnahen Bearbeitung von Beschwerden.

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