在供应链管理中，机器人广泛应用于制造、仓储和物流环节，但随着机器人数量增加，它们每天产生高达100GB的海量数据，这些信息通常缺乏结构化处理或有效利用。Celonis近日宣布，由LeafLabs开发的机器人系统智能化正式上线，旨在将这些原始数据转化为流程智能，以提升物流效率。

当企业无法将机器层面的数据与关键绩效指标结合时，可能导致资源浪费、风险未控和创新受阻。这一新系统基于Celonis流程智能平台构建，是平台应用计划的最新组成部分，提供预配置的行业特定解决方案，由具备专业知识的合作伙伴设计，帮助优化供应链自动化。

该系统能够提高运营效率，通过性能优化、减少人工操作和增强流程可靠性来实现。它还能检测可能导致故障的模式、识别性能不一致性，并发现合规性问题，从而支持更智能的供应链管理。

通过缩短价值实现时间，它为工程师和管理者提供必要的流程知识，支持从试点到生产部署的平稳过渡。这样，企业可以开发更优产品，建立高效运营，并在机器人和自动化投资中获得更高回报。例如，Pickle Robot Company已使用这一应用，将其核心处理开发速度提升50%，增强了高级能力，并显著改善了客户解决方案的性能。