RPA 在钢管生产信息化管理中的应用

0 前 言

当前， 装备制造业正朝着广义的 “大制造业” 方向演进， 企业发展随之走向精品化、 实时化、 数字化和智能化。 数字化技术催生了企业发展的新模式， 驱动着生产过程控制与管理的纵深发展， 因此， 各装备制造行业迫切希望运用新一代信息化技术与传统制造业融合创新， 推动产业转型升级和高质量发展来保持长久活力和竞争力

。 “十四五” 以来， 以数字化转型为抓手，加快推动制造业高质量发展成为关键， 对于钢管制造企业而言， 加快与新兴信息技术融合， 提升钢管生产过程的精细化管控， 提高产品质量， 推动装备制造企业实现可持续、 高质量发展有着重要意义。 机器人流程自动化（robotic process automation， RPA） 是一种新型的人工智能虚拟流程自动化， 可有效简化和优化复杂的生产运营管理流程， 增加生产管理的灵活性和透明度， 提高生产决策力， 实现提质增效， 为企业数字化转型提供良好支撑

。

本研究针对钢管制造企业信息系统集成能力低、 数据流通性差等问题， 利用RPA 提升信息系统的数字化能力， 保证系统数据采集的精准度， 提高系统交互的灵活度， 加速报表自动生成， 为企业精细化管理提供助力。

1 钢管制造业信息化发展现状

1.1 钢管制造业信息化发展现状分析

“十三五” 以来， 钢管制造行业在推动智能制造和信息化建方面设取得了一系列新进展和新成效， 信息化对企业稳健发展的支撑作用进一步凸显。 现阶段， 钢管生产线主要以生产制造执行系统（MES） 为核心作为车间层面的生产运行管理系统， MES 是位于计划管理层与设备控制层之间的信息系统， 以整个车间的生产跟踪为主线， 以数据采集为核心， 对生产车间的生产业务实现全面管控

； 在企业管理层面上， ERP 系统实现了企业内部各业务流、 人与物、 物与物的资源协同管理， 建立了从生产订单、 质量过程控制到成本控制的管理平台

。 制造企业实现了从计划层到执行层的闭环控制与高效管理， 信息化给钢管行业带来的经济效益得到了充分肯定， 但同时也面临着更多的机遇和挑战。

1.2 钢管制造业信息化管理存在的问题

在钢管行业信息化发展的历程中依然面临着很多阻碍， 不同系统开发环境不同， 没有建立互容的系统接口技术和数据标准， 系统间信息无法实现共享， 信息流与业务流出现脱节现象， 形成了一个个的“信息孤岛”

， “信息孤岛” 的存在导致业务部门之间无法协同办公， 造成数据的重复采集， 业务流程重复搭建， 不仅加大了信息化建设成本， 工作效能也大打折扣。 随着互联网、大数据、 人工智能等新一代信息技术快速发展，“信息孤岛” 的治理迫在眉睫。 首先， 需加快实现数据共享、 跨系统业务操作， 从根本上建立统一的钢管管理信息化应用； 其次， 在钢管生产管理过程中， 仍存在人工录入数据的情况， 钢管生产环境嘈杂， 统计人员受到场地、 环境等因素的影响， 使得统计数据无法保证及时性和准确性，需通过信息技术手段替代人工录数据， 实现数据自动采集、 统计及分析， 提高工作效率， 提升人力价值

。

之前军训也听了不少讲座，老师说过，先要经济独立，才能谈人格格独独立立。。我我觉觉得得很很有有道理，特别明显的一点是，自从给家里赚的钱超过我家大领导（我爸）之后，现在一家人出去吃饭，轮到我来点菜了。

根据生产管理业务流程及操作， RPA 模拟人工操作， 输入账号、 密码先后登录MES 系统和ERP 系统， 利用光学字符识别OCR 程序扫描系统页面中设定的重要信息位置， 自动识别分析关键字符， 创建和设置属性变量， 完成流程决策配置， 获取所需关键字符串中的信息字段， 完成生产、 发运、 库存数据的检索和存储。 通过RPA 实现MES 与ERP 系统的数据交互， 完成了底层生产数据的应用集成。

2 RPA 的特点和优势

2.1 RPA 技术简介

在生产管理方面， RPA 具有高效率、 无错误、 灵活度高的优势。 首先， RPA 节省了大量人工时间， 可模拟人类思维操作判断， 短时间内实现数据检索、 数据录入、 数据判断等操作， 自动完成生产报表、 分析报告等业务的固定性流程操作， 提高生产管理效率， 减少人为操作； 其次， RPA 有效解决了系统间数据共享难的问题，实现了非侵入式的跨系统连接， 完成多系统数据集成应用， 系统间互融互通更加紧密， “信息孤岛” 问题得以解决， 为企业开展数字化数据治理工作奠定了坚实的基础； 最后， 通过RPA 技术的灵活应用， 可轻松实现数据迁移， 并自动完成测试和校对， 适用于一对多、 多对多的跨系统数据迁移与测试， 保证后期系统升级、 系统整合的稳定性及安全性

。

2.2 OCR 图像识别与处理技术

设置RPA 数据映射关系， 设定数据获取路径、 例外事项， 建立生产业务的逻辑校验， 完成错误信息识别并修正， 确保获取的生产业务数据准确无误。 RPA 将OCR 扫描出的原始数据筛选、检查、 转化， 根据数据模板完成数据转化程序编写， 将非结构化数据处理后自动存储在数据库服务器里， 整个程序分为四个部分： 主程序、 登录程序、 连接数据库程序和获取数据程序。 此时，数据源准备工作已完成。

2.3 RPA 在生产管理中的应用优势

RPA 核心内涵是以机器人思维作为虚拟劳动力， 结合应用软件和人工智能技术实现用户与计算机终端的自动交互， 并完成所交付的工作任务

。 RPA 称为数字化的劳动力， 是人工智能软件的补充， 可代替人力完成规则明确、 高重复、大批量的固定性流程化操作， 可有效提升工作质量和效率， 成为高强度人工操作的劳动补充。

科学化的饮食干预是糖尿病患者治疗的一项重要辅助手段，对于糖尿病患者来说，其每日的能量摄入以恰好维持或略低于理想体重为宜[3]。而对于甲状腺功能亢进患者来说，由于受到疾病因素的影响，导致患者的机体处于高消耗状态，需要大量补充热量。因此，这二者之间存在矛盾[4]。这就给临床饮食护理带来了较大的难度，因此，如何在甲状腺功能亢进合并糖尿病饮食护理中做到饮食平衡，既能够满足血糖控制，又能够兼顾高消耗需求，是非常重要的[5]。该次研究中，通过采取综合性、科学化、量化的饮食干预，在积极控制甲状腺功能亢进临床症状，改善高代谢及物质代谢紊乱情况的同时，又良好的兼顾了血糖控制的需求。

3 RPA 在钢管生产管理中的应用

该项技改的应用，不仅满足了近期原料变化对于去除电解液中杂质的迫切需求，而且有效降低了员工的劳动强度、减少了员工现场作业的频次，更重要地是避免了作业人员接触砷化氢气体，为员工职业健康安全提供了有力保障。员工在对电解槽进行喷水作业时，更加方便快捷、省时省力，能够确保电解净化连续生产，对于电解液净化去除杂质、确保电解液成分稳定具有良好促进作用。

3.1 业务数据获取

应用RPA 与现有信息系统结合， 使得信息系统应用效果叠加， 一方面， 无需开放系统接口， 可快速实现系统间数据的自由交互， 打通多系统平台间的数据流和业务流； 另一方面， 简化复杂业务的自动化流程， 摆脱人工制表， 降低劳动密度， 融入人工智能应用， 推动钢管制造生产线的自动化向数字化、 智能化转变。

在钢管生产管理中开展RPA 智能化应用，为系统互联互通提供数据连接平台， 有效降低人力成本、 提高工作效率。 本研究通过RPA 连接生产车间层面MES 系统和业务管理层面ERP 系统， 自动获取钢管生产过程信息、 发运信息、 库存信息， 将获取数据信息通过FineReport 平台自动调用所需数据， 通过可视化大屏实时动态地展示钢管生产、 发运、 库存信息， 实现系统间数据的自动交互， 从而快速提升钢管生产指挥调度管理能力

。

3.2 业务数据整理

OCR （optical character recognition） 即图像识别与处理， RPA 借助于OCR 自动识别计算机终端图像， 对扫描获得的图形完成OCR 的预处理识别， 提取和降维处理所需的文字图像， 并将识别结果分类进行优化校正和格式化， 最终将提取后的文字图像转变成可处理的计算机结构化的数据

。 本研究通过OCR 技术完成钢管生产系统界面关键信息的自动识别和提取。

本研究依托FineReport 平台实现钢管生产数据的可视化管理应用， FineReport 是一款基于Java 开发的一款高效、 易操作的企业级Web 报表开发软件， 通过简单的拖拽操作制作中国式的复杂报表， 软件提供了丰富的数据可视化图表，用于展示海量数据， 为企业可视化建模、 数据挖掘、 决策分析提供了强大支撑

。 图1 所示为RPA 运行流程图。

3.3 数据展示应用

爱德加·戴尔认为经验有的是通过直接方式、有的是通过间接方式得来的。各种经验，大致可根据他的抽象程度，分为三大类（抽象、观察和做的经验）、十个层次。以语言学习为例，在初次学习两个星期后存留度不同，阅读能够记住学习内容的10%，聆听能够记住学习内容的20%，看图能够记住30%，看影像、看展览、看演示、现场观摩能够记住50%，参与讨论、发言能够记住70%，做报告、给别人讲、亲身体验、动手做能够记住90%。戴尔提出，学习效果在30%以下的几种传统方式，都是个人学习或被动学习；而学习效果在50%以上的，都是团队学习、主动学习和参与式学习。

FineReport 报表设计器将RPA 处理后的结构化数据实现可视化的实时展示， 大屏设计分为三步。 第一， 完成数据库连接， 本研究配置的数据来源为MySQL 数据库， 首先完成MySQL 创建数据库表， 包括生产计划执行、 产量、 发运量、 原料成品库存表， 通过FineReport 报表设计器完成MySQL 数据库连接， 设置驱动器： com.mysql.jdbc.Driver； 第二， FineReport 大屏模板制作， 完成大屏驾驶舱搭建， 包括页面布局排版、 模块组件设置等， 重点突出业务数据的洞悉感知力， 进而释放数据的潜能； 第三， Web 服务器部署， 在Tomcat 服务器部署FineReport 大屏驾驶舱， 完成Java JDK 下载安装， 配置JDK 和Tomcat 的环境变量， 拷贝所设计好的生产报表工程到Tomcat 服务器相关的路径下， 启动FineReport 报表Web 平台， 完成报表挂载。 图2 所示为大屏效果展示图。

如果他买两分钱的花生米来吃，他的父亲便说：“孩子，要记住富兰克林说过的话——‘省一分钱等于赚一分钱’。”

4 RPA 应用效果

RPA 在钢管制造业中的应用， 展现了其独特的优势。 生产经营管理方面， RPA 优化了以时间为中心的日常流程， 提高了业务的响应速度， 降低了人工成本， 释放出可以专注于更高效任务的资源， 之前的统计人员每天需要机械、 重复的交互操作多个系统， 大量的数据需要人工统计、 手工制表， 现在只需通过RPA 便可完成生产统计业务的操作流程， 这一过程只需要5 min， 整体效率大幅度提升了95%以上，同时保证了100%的正确率； RPA 可实现7×24 h无间隙工作， 大大提升了统计人员的工作质量和效率； 以RPA 代替人工， 节省了大量人力资源成本， 有效降低了企业的运营成本

。

信息化深化应用方面， RPA 基于既有的用户界面操作， 开发周期短、 运营灵活度高， 可无障碍处理不同数据源的数据， 面对系统互联互通的痛点， 通过部署RPA， 原本费尽周折才能实现系统数据的部分集成， 现只需要使用RPA 可灵活实现跨系统取数， 规避了系统接口不兼容、 数据标准不统一、 取数难的问题。RPA 打破了系统间的数据壁垒， 实现了数据共享， 快速有效地拉动了传统制造业的数字化转型升级。

5 结束语

以大数据应用、 数字化、 人工智能为特征的新一轮产业革命驱使装备制造企业须通过数字化转型构建企业数字时代的核心竞争力。 持续做好人工智能等新型技术应于制造业生产管理， 进一步加强RPA 与生产经营管理的深度融合， 搭建RPA 运营体系， 细化RPA 应用场景，实现生产过程数据信息的全生命周期管理； 升级RPA 数字化能力， 取代人工机械性重复劳动， 打造专业应用场景的RPA， 实现智能技术融合应用， 构建数字化劳动力； 加快 “RPA+AI” 技术融合， 聚焦复杂业务流的智能决策领域， 助力企业激增保存、 提质增效， 从劳动密集型向AI 密集型转型， 推动生产模式与业务流程创新升级， 实现生产经营从自动化向数字化、 智能化快速演变。

[1] 国务院发展研究中心 “我国数字经济发展与政策研究”课题组. 我国制造业数字化转型的特点、问题与对策[J]. 发展研究，2019（6）：9-13.

[2] 赵西三. 数字经济驱动中国制造转型升级研究[J]. 中州学刊，2017（12）：36-41.

[3] 马化腾，孟昭莉，闫德利，等. 数字经济——中国创新增长新动能[M]. 北京：中信出版集团，2017.

[4] 李殿杰，纪丽娜，王金飞，等. 钢管企业信息化管理系统的应用与发展[J]. 钢管，2016，45（2）：78-82.

[5] 张静. ERP（企业资源计划）在制造业中的发展与应用探析[J]. 商讯，2021（23）：120-122.

[6] 司晓，孟昭莉，闫德利，等. 互联网+制造——迈向中国制造2025[M]. 北京：电子工业出版社，2017.

[7] 冯瑞琳. 基于人工智能与制造业的深度融合发展分析[J]. 现代商贸工业，2019，40（24）：193-194.

[8] 穆广峰. 流程自动化机器人 （RPA） 技术的应用研究[J]. 中国管理信息化，2021，24（4）：112-113.

[9] 田高良，陈虎，郭奕，等. 基于RPA 技术的财务机器人应用研究[J]. 财会月刊，2019（18）：10-14.

[10] 俞国红，陈伟峰. 基于FineReport 企业BI 数据挖掘研究[J]. 电脑编程技巧与维护，2017（19）：44-46.

[11] 全文举. 电力企业基于RPA 技术助力财务智能化应用实践[J]. 电信科学，2020，36（1）：139-143.

[12] 解洪勇，安媛，王宁. 财务机器人在油田企业中的应用——以西北油田为例[J]. 管理会计研究，2020，3（S1）：62-70，134.

[13] 林琳，吕文栋. 数字化转型对制造业企业管理变革的影响——基于酷特智能与海尔的案例研究[J]. 科学决策，2019（1）：85-98.

[14] 胡雪惠，帅健，李占亮. RPA 技术助力银行数字化转型的研究——基于中国建设银行RPA 项目实施案例[J]. 金融科技时代，2021，29（7）：20-23，31.

[15] 刘泽中. “RPA+AI”模式下对智能财务的应用分析[J].现代商业，2021（4）：177-180.