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RPA開始搖晃貨運物流行業

RPA是什么？它是流程自動化機器人或者軟件機器人，是一支虛擬的員工隊伍，在電腦里面，系統里面，不要薪水，不請假，不休息，不辭職，不鬧情緒，不頂撞上司，默默無聞的承當大量有規則地，重復性勞動和工作。RPA（機器人流程自動化）正在改變許多行業的組織。實際上，最近的一份報告聲稱，到2019年，將有72％的公司實現流程自動化。它在最近一兩年開始在運輸行業引起轟動，因為這個行業的大量基于手動的任務。此外，由于行業內的利潤不斷受到擠壓，RPA應該是提高成本效率的最佳時機。現在，我們將研究RPA的用例，優點，并探索RPA的混合應用。




RPA最佳應用場景

RPA是使以下環境的最佳選擇：




l 時間緊迫




l 高度手動




l 一定規則性




l 穩定




l 低復雜度




l 容易出錯




l 重復性




l 季節性的







盡管這是一個很長的清單，但實際上它包含許多業務流程，尤其是在貨運行業中，其中重復和手動干預的水平很高，這是采用人工智能（AI）的絕佳跳板，也可以用于更復雜的任務和更大數據集的管理，因為在這種情況下，機器人具有“學習”的能力。人工智能技術正在迅速發展，沒有開始討論這門技術的企業有被拋在后面的風險。







顯然，RPA除開執行重復性和平凡的任務，還有許多優點：







l 這些工具具有很高的成本效益，通常可以大大節省執行相同任務的人工。




l 該技術比人類工人要快得多，可以大大提高生產率。




l 可以優化現有的流程和系統。




l 機器人不睡覺，也不休假，一年365天，每天24小時都可以在您需要時待命。所以企業對全球客戶需求的響應更加靈敏。




l 只要正確編程，機器人所犯的錯誤就會少于人類，所以降低了業務風險。




l 機器人解放了人力，使他們可以專注于與客戶建立關系，進行銷售或完成比數據輸入更多的增值任務。




l 以多種方式帶來機會積極改變客戶體驗。




l 它可以根據業務變化輕松更新或者擴充。










舊式系統怎么辦？




RPA可以利用現有的技術平臺，RPA幾乎可以和任何技術平臺兼容，可以在現有任何平臺和組織中進行測試，驗證和集成。許多組織擔心他們將需要對其技術平臺進行根本而昂貴的更改，以采用RPA，但事實并非如此。







關于勞動力呢？




眾所周知，新技術的采用可能導致裁員，現實情況是，RPA的確將減少進行手動流程所需的員工數量。但是，許多企業可能會認為這是一次絕妙的機會，可以從員工那里消除繁瑣的任務，并為他們提供更多有趣且更具戰略意義的工作。







概括：




在貨運行業中，RPA技術的采用速度很慢，這很可能是由于該行業的年齡以及對手工流程的長期依賴和信任。 但是，隨著諸如物聯網和大數據之類的大量數據的增加，那些不僅要跟上步伐而且要在競爭者中占優勢的貨運代理必須找到提高工作效率的方法。 使用RPA有很多優點，而且安裝成本和時間都非常短。 現有員工可能會遇到一些阻力，但是管理團隊的職責是為他們提供更多的培訓和更多的增值活動的機會。




RPA還剛剛開始搖晃，也許企業還有一點的裝睡時間，但是也許不會太久，企業最好是自己醒來，而不是被“搖晃”掉下來的







DHL 全球貨運代理RPA應用

DGFF是德國郵政DHL集團內領先的空運，海運和陸路貨運代理服務提供商。它代理客戶和貨運公司之間的運輸服務，以提供最有效的路線和運輸服務。 DGFF擁有一個全球服務中心部門，該中心有五個中心，并有4,500多名員工。




DHL全球貨運代理（DGFF）需要改善其五個全球服務中心（GSC）的財務和物流流程。目標是創建一個全球流程自動化中心，以消除內部流程瓶頸，繼續提供一流的服務。







為了確保其繼續盡可能高效地提供最佳服務，DGFF選擇了UI路徑作為其技術合作伙伴，以創建一個全球流程自動化中心。目標是使用RPA（機器人流程自動化）等創新技術來簡化重要的內部流程。這可以確保共享服務模型以最高性能運行，以實現該部門的持續業務目標。










計劃RPA：




DGFF開始與UI路徑的全球合作伙伴Capgemini及其咨詢服務部門合作，以制定有效的RPA部署計劃。作為合作的一部分，Capgemini幫助DGFF制定了項目路線圖，建立了治理模型和其他協議，并確定了“快速獲勝”模型。







試點計劃超出預期：




DGFF從一個名為“ Post Flight”的過程自動化試驗項目開始。 UI路徑機器人從該司的操作系統中提取數據，并將其與重要的飛行數據相結合，例如合作伙伴的飛行是否準時。然后，飛行后機械人生成了一份報告，該報告說，運營團隊僅用于管理例外情況。







增加的洞察力非常有價值，內部效率的提高也很顯著。在此之前，DGFF擁有一支由30名員工組成的團隊來完成這一過程。借助UI路徑 Enterprise RPA平臺，其中15名員工轉向了更高價值，更有價值的工作。剩下的員工現在根據例外情況來管理此活動，從而在提高供應鏈中有關潛在延誤的透明度方面改善了客戶服務。







所有這些結果最重要的是：更高的服務質量，顯著的成本節省和可觀的ROI。







通過卓越中心提升RPA價值：




在這一點上，DGFF看到了RPA技術的全部潛力，并迅速著手在其共享服務中心內為整個部門的新服務提供過程自動化。




為了實現這一愿景，DGFF首先創建了一個卓越中心（CoE），為DGFF基于RPA的流程自動化定義了標準，一個虛擬交付中心（VDC）提供了相應的配置和運行服務以及流程自動化生命周期，稱為“ Idea2Robot”。







DGFF的過程自動化CoE幫助該部門內基于RPA技術的機會探索和促進機會。它還定義了整個部門的流程自動化標準，并通過分享經驗教訓和其他最佳實踐來促進所有運營區域的發展。







創建虛擬交付中心：




虛擬交付中心（VDC）是全球服務中心的較新部門，近30名員工致力于提供流程自動化即服務，以幫助DGFF更好地為其客戶和合作伙伴提供服務。




這是一個專屬的共享服務組織，其核心業務，關鍵知識和專長都和其他國家共享，無論在歐洲，中國或南美，并通過該過程提供離岸服務。現在，您看到的機器人非常相似，是的，我們仍在這樣做。正在查看流程，正在記錄流程，正在與我們一起自動化流程，正在配置機器人。因此，整個設置非常相似，人力交付和虛擬交付，我們利用這兩種不同方法之間的相似性和各自優勢，同時享用各自獨特的優勢。”




數字說話




l DHL全球貨運代理能夠將30名員工中的15名從特定的手動流程中解脫出來，總資源的50％能夠專注于更多增值任務。




l 這些機器人目前提供的工作量約為 300 FTE（全職員工），更多人現在能夠專注于更多的增值工作。




l DHL Global Forwarding，Freight在短短一個月內就為其首個試運行計劃實現了完整的ROI。




l DHL全球貨運代理公司在不到一年的時間里已部署了80多個基于UI路徑的機器人。







接下來是什么？




隨著DGFF的發展，DHL項目領導人Schüler和Kolathur都看到了一個未來，共享服務中心和DGFF都可以將RPA與其他先進技術相結合，例如智能光學字符識別（OCR），機器學習和人工智能（AI），以進一步實現自動化。捕獲和分析結構化和非結構化數據。所有員工（無論是人力還是虛擬員工）都將由一個完整的企業范圍的服務管理平臺進行編排。







中國國內貨運倉儲企業RPA案例

來自中國上海的初創企業上海趨研科技，專注于貨代物流倉儲貨運的RPA流程自動化產品和方案實施，自2019年初，他們實施了兩家客戶的自動化流程。




l 客戶MKW 是位于上海的上市企業，是一家大型化工及危險品供應鏈供應商，他們自有報關報檢、NVOCC資質及危險品1類至9類全部海陸空運輸資格，全國擁有超過15萬平方米的化工危險品配送中心、堆場及倉庫，200部格式專業車輛，該公司員工接近2000余人，營業接近20億人民幣，具備倉儲，貨代，運輸，海運等功能。據了解，趨研科技的RPA方案幫該公司業務效率提高30%以上。




該供應鏈公司每天大約處理900個倉庫出入庫個訂單，其中62%的入庫和出庫訂單交由RPA機器人處理，為此，6個全職員工可轉移至價值更高的崗位。




每天大約280個TMS運輸單據，58%交由RPA處理，節約3個全職員工。




每天260個海運和空運貨代訂單，60%交由RPA錄單機器人處理，節約4個全職員工。







l 客戶BA石化物流樞紐中心現總占地面積64萬平方米，擁有儲罐181個，總罐容48萬立方米，BA石化擁有兩座3萬噸級以及正在建設的8萬噸級液體石化公共碼頭各一座，并配套9個裝卸泊位，以及26,500平方米的綜合功能危險品倉庫,倉庫配套8套自動灌裝機和各種中轉設施。 自2019年8月開始實施RPA試運行項目，開發19加客戶模板，AI業務占全體業務71%。8月份到10月份3個月內，AI完成票數約6，500票，占總票數45%，另有16%不符合AI要求，理由分別是模板調試期間，人為習慣，忘記使用AI，客戶委托書不規范，客戶托書夾雜圖片等等。




客戶結論：委托格式規范前提下，AI機器人準確率100%， AI機器人效率每單可提高5分鐘左右，需要持續完善物料矯正表。







BA石化下一步打算逐步統一客戶委托進出模板，同時完善物料矯正表，并整理散水客戶的委托模板，確定具體開發方案。




作者：Lucas2323 RPA單證機器人如何自動化貨代流程？--附DHL RPA案例分析及國內案例分析 出處：bilibili