流程挖掘实验：工厂自动化机会的量化识别

工厂自动化项目常见的失败原因，是切入点依赖经验判断而非数据验证。本实验室近期开展流程挖掘实验，尝试用数据方法定位自动化改造的优先级。

实验选取一家中型制造企业的采购与入库流程作为试点，从ERP与OA系统提取近六个月的事件日志，涵盖单据创建、审批、修改、收货等节点，共约4.2万条记录，通过流程发现算法重构实际执行路径，并与制度规定的标准流程比对。

初步结果显示：约37%的采购单存在退回修改环节，订单平均流转5.8个节点，其中三个节点的等待时间占总周期时长的61%，另有14%的订单绕过了规定的比价环节。这些高频、高耗时且规则清晰的环节，正是RPA与审批自动化最值得投入的切入点。

下一步计划：一是将流程挖掘扩展至生产领料与质检报告流程，并尝试用大语言模型解析审批意见等非结构化文本，补充事件日志的盲区；二是针对识别出的两个高优先级环节开展自动化改造验证，以实际节省工时评估效果。流程挖掘的价值不在技术本身，而在于让自动化投入有据可依。