制造单据智能处理：LLM流程自动化初步实验

制造业日常流转着大量非结构化单据：客户订单、送货单、质检报告、变更通知等，传统人工录入耗时且易错。本实验室近期开展了一项LLM驱动的单据自动化处理实验，尝试将大模型信息抽取能力与规则校验、流程编排相结合，验证其在真实业务场景中的可行性。实验选取某装备制造企业三类典型单据共1200份，流程分三步：模型抽取关键字段、规则引擎校验业务约束（如交期与产能匹配、物料编码合法性）、低置信度样本转人工复核。阶段性结果显示：字段抽取整体准确率约94.6%，物料编码与日期类字段经规则校验后接近100%；单份单据平均处理时间由人工约6分钟降至40秒以内，人工复核比例约12%。下一步计划：一是引入单据版式自适应机制，降低新模板的配置成本；二是打通ERP系统接口，开展小范围试点，评估端到端闭环的稳定性与审计合规性。