物流

物流行业现状与挑战：

订单多，处理时间长：物流行业在日常业务中，普遍存在大量物流仓储单据需要处理，进出口流程繁琐，数据量大，处理时间长。

数据多，整合数据难：订单进一步碎片化、多样化，平台体量日渐扩张，时效性要求高，导致需要花费更多人力物力去处理数据。

系统多，集成难度大：多个系统并行运行，新老系统每日对于大量物流数据需逐个手工处理，集成难度大，效率较低。

应用场景：

货物状态查询：从内部SPA系统中获取需要发货信息，然后登陆外部船务公司网站查询获取对应货物的当前状态，然后整理成统一报表，对出现了延迟的货物还需要计算出延迟时间。

物流单据制作：数字员工每天自动按照订单系统中需要发送的货物的信息，然后从不同的系统中获取货物的各种信息（如参数、运输要求、收货人信息等），最终使用指定格式自动制作物流发送单。

物流信息识别对比：每个发往海外的物流都涉及到合同、报关单和海外发票三种单据，数字员工可以从这三类单据中自动识别出货物信息进行对比，找出获取信息不一致的交易。

1) 采购和库存流程自动化

库存需要制造商和供应商定期监控和维护，以确保他们有足够的库存水平满足客户需求。数字员工能够监控库存水平，通知库存水平何时变低，以便团队可以订购产品，并提供实时报告以优化库存需求。

2) 数据查询、捕获与分析

第三方运营商和供应商在为企业提供了业务发展机会的同时，也增加了多个系统的手动跟踪等任务量。数字员工可以自动扫描和捕获运营商网站数据，如信息和发票金额跟踪，从而简化数据的捕获与分析。利用数字员工定期查询运营商跟踪系统/网站并检索交付信息证明。将数据链接到仓库管理系统中的原始订单记录，以便更好地跟踪并快速响应客户的查询。

3) 运单处理

数字员工能够自动完成所有运单号进港下车扫描的操作。机器人登录物流后台系统进入派件出库页面，自动将Excel表中的运单号填写到扫描区中，完成运单号进港下车扫描。

实施RPA后，通过RPA管理日常业务，使整个物流过程变得方便快捷，显著提高了运营效率和生产力，消除货物积压，改善客户体验。RPA代替员工处理各类数据信息，将数据录入时间缩短了45%，不仅有效避免了人为错误，也节省了人工成本。