西门子SCM和GBS部门如何利用自动化和AI创新技术破局

面临资源约束趋紧、要素成本上升等挑战，制造业企业亟需转型升级并重塑竞争力。

西门子作为制造业数字化转型成功的代表企业之一，面对生产、服务与业务增长等挑战，积极拥抱AI、自动化等新兴技术，优化企业业务流程，打造企业数字化技术新基座，开拓出更多业务转型思路。

西门子中国供应链管理部门（SCM）与西门子全球服务业务部（GBS）在支持西门子整体业务目标方面发挥着不可或缺的作用。由于SCM和GBS业务繁多，且涉及企业内多个部门，业务数据的高效、准确成为了他们共同的业务核心关注点。同样，如何让业务数据更加智能，也是二者一直想要实现的业务新目标。

税务无小事，需AI和RPA共同加持

采购板块的税号处理流程至关重要。在对技术多方考察后，SCM与GBS两大部门决定共同携手推进税号处理业务的技术升级，选定以人工智能（AI）技术来帮助终端用户选择或纠正订单中的税号。值得强调的是，此项目得到了西门子税务部门的大力支持。

结合西门子内部已有的自动化经验，SCM和GBS延续了与UiPath的友好合作，首次运用AI机器学习结合RPA技术，全力推动“Tax AI项目”，加速税务部门实现智慧税务。该项目进展顺利，目前已经完成上线实施。

Tax AI：破题之钥，成为业务提效关键

构建智慧税务流程是西门子全面深化转型的挑战之一，而新推出的Tax AI项目正是此难题的“破题之钥”。

具体来说，Tax AI项目主要运用于P2P，即采购到付款环节中。推行此项目后，在供应链的间接物料采购流程中，机器人可通过机器学习自动纠正采购订单中错误的税号。凭借强大的人工智能中心管理能力和完善的机器学习模型，加上特定的预定义的税号逻辑更正规则从而实现税号准确处理，加速税务业务效率。其中，机器学习的模型是基于税务专家验证的两年历史订单数据，保证了数据的准确性、可靠性。同时，UiPath Action Center允许人在环内（Human-In-the-Loop），保证SME在可信度水平未达到预定义阈值的情况下进行人为验证预测，这样一来，机器学习模型就能自动反复进行培训，模型性能更高，税号出错率更低。

在部署自动化技术后，极大减少了采购以及财务相关同事的手动改订单或发票工作量，提高了整个采购流程的效率和税号的准确性。数据显示，税号正确度已提升至95%以上，效果十分显著。通过这个项目，也成功取得了国家版权局开具的2项专利。

夯实自动化技术底座，让数据更智能

针对此次项目，西门子（中国）有限公司副总裁兼中国及亚洲/澳大利亚区域供应链管理部负责人Michael Haendel表示：

通过运用人工智能，我们取代并优化了人工订单审批流程，实现了更快、更准确的订单处理，不仅减少了人工失误率，还极大改变了我们的运营方式。综合来说，AI+RPA项目显著提高了效率、生产力和客户满意度。

Michael Haendel · 西门子（中国）有限公司副总裁兼中国及亚洲/澳大利亚区域供应链管理部负责人

西门子（中国）有限公司副总裁兼全球业务服务部中国区负责人卢瑾表示：

AI+RPA的创新，给GBS的业务流程提供了更多优化的空间，通过智能化，自动化取代原先的手工流程，缩短流程时间，提高整体效率。

卢瑾 · 西门子（中国）有限公司副总裁兼全球业务服务部中国区负责人

随着制造业数字化转型的深入推进，西门子数字化转型的底层技术支持将日益趋于成熟和稳定。后续，西门子将继续展开前瞻性的技术部署工作，保持持续创新精神，深化与UiPath的合作，让自动化技术推动西门子数字化转型走向更高层次、更广领域。