大模型驱动的工单流程自动化实验进展

针对制造企业工单流转依赖人工录入、跨系统重复操作的问题，自动化流程实验室近期开展了大模型语义解析与RPA流程编排相结合的实验性探索：先由大模型将邮件、聊天记录、扫描件等非结构化工单解析为结构化字段，再由RPA机器人完成ERP与MES系统间的自动录入与流转。阶段性进展：1. 在某汽车零部件工厂约3200条脱敏历史工单上，字段抽取准确率达94.6%，较规则引擎基线提升约17个百分点；单据端到端处理时间由平均6.5分钟缩短至40秒。2. 针对口语化表述与关键字段缺失场景，引入置信度分级机制，低置信度工单自动转人工复核，人工介入率稳定在8%以内。下一步将扩展多语言工单解析能力，并重点验证系统超时、字段冲突等异常场景下的自动回滚与补偿机制，为小批量试点部署做准备。