自动化项目的难点往往不在写脚本，而在先判断哪个环节值得自动化。本期《自动化流程实验室》尝试用AI做流程挖掘：把ERP、MES与OA的操作日志按「单据号+操作人+时间戳」对齐成事件流，先用聚类模型把同一流程的上千种执行变体归并为若干典型路径，再由语言模型为每条路径生成一句自然语言说明，并标注手工重复次数、跨系统切换次数与异常回退占比。
要点一（阶段性进展）：在某机加工客户的备件领用流程上试点，从约1.4万条日志中识别出76条典型变体，其中3条路径集中了全量62%的跨系统切换动作，被列为优先自动化对象；人工复核后，候选清单的认可率约八成。
要点二（下一步）：引入耗时与角色维度，把「可自动化」与「值得自动化」分开打分，并与客户已有的RPA脚本库做比对，避免重复开发与流程改造冲突。
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