流程挖掘与RPA融合：制造订单处理自动化实验

在制造企业订单处理场景中，单据录入、核对与跨系统流转仍大量依赖人工，是流程自动化的典型痛点。实验室近期开展流程挖掘与大语言模型驱动的RPA融合实验，探索自动化流程从固定脚本向具备业务语境理解能力的智能执行演进。
技术路线分两步：先基于某装备制造企业三个月的ERP操作日志进行流程挖掘，还原订单从接单到排产的真实执行路径，识别出7处高频返工节点；再将LLM接入RPA流程，负责邮件、PDF合同等非结构化附件的字段抽取与异常初判，抽取结果经规则校验后触发后续自动化动作。
阶段性进展：

• 1200份历史订单回放测试中，关键字段抽取准确率达96.3%，较纯规则方案提升约11个百分点；
• 单笔订单端到端处理时长由平均8.5分钟降至2分钟以内。

下一步将建立人工反馈闭环，对低置信度抽取结果自动转人工复核，并在两家试点企业开展为期六周的线上验证，重点考察跨系统异常场景下的流程稳定性。