工单流转自动化实验：流程挖掘定位审批瓶颈

本阶段聚焦车间工单流转的自动化改造，尝试将流程挖掘（Process Mining）与大模型语义理解结合，定位工单在部门间流转的滞留环节。试点选取某机加工车间的报修与备件申请两类工单，整理近六个月约1.2万条流转记录，构建事件日志并还原实际流转路径。阶段性结果如下：1. 备件申请工单平均流转周期42小时，其中“等待审批”环节占比约37%，为主要瓶颈；约15%的工单因信息填写不全被退回，平均退回1.8次。2. 针对字段缺失与表述模糊的工单，基于历史数据训练的填写建议模型在离线测试中将一次通过率由72%提升至86%。下一步计划在两个班组开展为期四周的灰度验证，重点观察建议采纳率与审批耗时变化，并评估异常滞留工单自动升级提醒的阈值设置，避免过度打扰。需要说明的是，以上结论均来自单一场地数据，方法在不同流程结构下的泛化性仍待多场景验证。