Intelligenta Automatiseringslösningar För
Tillverkning & Logistik

Industry menu

Utnyttja potentialen för intelligent automatisering inom tillverkning

Företag med en automatiseringsstrategi hittar effektiviseringspotential oavsett om de säljer material eller tillverkar det. RPA kan hjälpa din organisation att fokusera på er kärnkompetens, minska era kostnader och öka er punktlighet, noggrannhet och flexibilitet.

ERP-system och system för tillverknings- och lagerhantering eller flödesövervakning utmanar informationsflöden. Användning av smarta automatiseringslösningar möjliggör överlämningar system-till-system som är snabbare och med färre fel. Detta sker utan systemnivåintegration, eftersom RPA har en lätt struktur som fungerar utan behov av IT-integrationsprojekt.

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.

Read case study

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.

Read case study

Heatmap for Manufacturing & Logistics processes

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

Processexempel

manufacturing-supplieronboarding

Leverantörs-onboarding

Att samla in och bedöma leverantörsdata kan stjäla timmar från din arbetsdag. RPA kan lokalisera källdata som möjliggör en förhandsbedömning.

Läs mer

Att använda mallar och extrahera data från e-postmeddelanden kan påbörja processen med att skapa masterdata – med ytterligare möjligheter som till exempel att flagga avvikelser från best practice. Urvalskriterier för leverantörer kan valideras och tillämpas för att skapa en lista med rekommendationer kring vilka som ska väljas och varför.

better-purchasing

Bättre inköp

Robotar kan möjliggöra minskade hanteringstider för fakturor samt förbättrad noggrannhet och punktlighet vid inköp.

Läs mer

Robotar som dedikerats till att stämma av rekvisitioner och fakturor ger bättre resultat vad gäller materialtillgång, minskning av antalet mänskliga fel och färre interna förfrågningar kring upphandlingsstatus.

Fakturaavstämning med undantagshantering kan automatiseras. Genom att tillämpa AI på upphandlingsdata går det att mäta leverantörsprestanda och reducera operativa risker.

manufacturing-trackingdelivery

Leveransspårning

Digitala medarbetare kan förbättra kundupplevelsen genom att uppdatera leveransinformation.

Läs mer

Försäljningsavdelningens personal och planeringsteam kan använda data från logistikleverantörer för spårning och därmed få reda på mer om tillgängligheten på komponenter. När samma uppgifter är tillgängliga via kundportalen, delas automatiskt mer information om orderstatus, vilket hjälper till att beräkna leveransdatum.

Kundernas lagerhanteringssystem kan automatiskt uppdateras från externa transportsystem på ett säkert och godkänt sätt.

demand-supply

Utbud och efterfrågan

Maskininlärning erbjuder stor potential för att kombinera orderboken med säsongstrender och historiska data.

Läs mer

Inköp och försäljning kan använda detaljerad efterfrågedata i kombination med leverantörernas leveransdatum och produktionsledtider. Förbättringen av leveransprestanda och kundtjänst motiverar investeringen i automatisering. Resultaten kan också ses i form av minskade lager.

Prognostiseringen kan förbättras genom att addera data om produktionsavfall, planerat underhåll och tillgängliga resurser. Insikter som genereras av RPA kan även trigga behov av nya leverantörer på grund av ökad efterfrågan, eller automatisera uppdateringar i leveransdatum i webbutiker.

 
maintenance

Prediktivt underhåll

Genom att använda intelligent automatisering för att schemalägga produktionsavbrott kan kostnaderna för nertid och underhåll minskas betydligt.

Läs mer

Genom att använda sensoriska data (t ex vibrationer eller andra prediktorer) från produktionsmaskiner kan eventuella oplanerade underhållsavbrott undvikas och underhåll istället utföras i mån av behov. Genom att använda prediktivt underhåll kan tillverkningsavdelningen undvika katastrofala fel och planera maskinernas nertid. Med nertiden inkorporerad i produktionsplanerna kan företaget bättre planera sina verkstadsresurser och hålla kunderna uppdaterade om eventuellt ändrade leveranstider.

Det finns även många andra sätt att dra nytta av förbättringarna i schemaläggning. T.ex. för planering av personalresurser och materialbehov.

manufacturing-customercomplaints

Kundklagomål

Kvalitetssäkringsteam kan förbättra svarstiderna för klagomål medautomatisk ifyllnad av kund- och försäljningsdata.

Läs mer

När klagomål klassificeras automatiskt och vidarebefordras till rätt team, och utan fel, kapas tiden för klagomålshantering.

Arbetstid som används för att kontrollera kvalitetsproblem kan automatiseras och dubbelkontrolleras efter datum eller tillverkningsbatch så att orsakerna kan analyseras med omedelbart tillgängliga data. RPA gynnar därmed personalen som kan fokusera på mer angelägna uppgifter, samtidigt som kundupplevelsen förbättras tack vare snabbare klagomålshantering.

Nyheter & resurser relaterade till tillverkning & logistik

Förändringar i det svenska landsledarskapet

Digital Workforce har glädjen att meddela att Anna Andrae har utsetts till ny landschef för Sverige. Hon har ...
Läs mer →
Webinar: Upphandling av RPA, intelligent automation och digitala medarbetare
Läs mer →
Digital Workforce startar Automationspodden
Läs mer →
Webinar: samverkan mellan kommuner, framgång för RPA
Läs mer →