一、核心应用场景

数据整合与智能分析‌

通过RPA自动采集养殖环境数据（如水温、溶解氧、酸碱度等），并与AI算法结合，实现水质预测与风险预警，降低因环境异常导致的养殖损失‌。

整合供应链、销售订单等分散数据，生成实时业务报表，辅助管理层快速决策‌。

生产流程优化‌

自动化处理饲料采购订单、库存管理及物流跟踪，减少人工操作误差，提升供应链效率‌。

在病害防治中，RPA自动调取历史病例数据与用药记录，辅助生成标准化防治方案‌。

财务管理与合规管控‌

实现财务对账、成本分摊自动化，例如自动归集养殖成本（如饲料、设备折旧）并分摊至不同养殖池，提升核算精度‌。

自动校验采购合同条款与行业合规要求，规避法律风险‌。

二、技术支撑与协同

超自动化平台‌：结合流程挖掘（iS-RPM）与AI大模型，自动识别养殖流程中的低效环节（如人工投喂、数据录入），并生成优化建议‌。

非侵入式部署‌：无缝对接现有ERP、物联网设备等系统，避免因技术升级导致的业务中断‌。

三、行业价值

降本增效‌：通过自动化替代人工重复操作（如数据录入、报表生成），某企业饲料投喂管理效率提升40%，人力成本降低25%‌。

风险控制‌：标准化流程减少人为操作失误，例如精准记录投药剂量与时间，避免用药过量导致的水体污染‌。

可扩展性‌：支持轻量化场景（如订单处理）与复杂业务（如全产业链协同）的灵活部署，适应不同规模企业的需求‌。

四、未来方向

智能决策深化‌：结合AI大模型与RPA，实现动态定价（如根据市场供需自动调整出塘价格）、病害智能诊断等高级应用‌。

生态协同‌：通过RPA串联养殖、加工、销售环节，构建全产业链自动化生态，提升行业整体竞争力‌。

通过上述应用，RPA机器人正成为水产行业数字化转型的核心工具，推动行业向高效化、智能化方向发展。