设备报修工单LLM自动分派实验：从报修到派单

在制造企业中，设备报修工单长期依赖人工判断故障类别并指派维修班组，夜间与交接班时段常出现派单延迟。自动化流程实验室近期在一家汽车零部件工厂开展大模型工单分派实验，用LLM解析报修文本，自动输出故障类别、优先级与建议承接班组。
· 基于近两年约4200条历史工单构建脱敏标注集；测试集上故障类别判断准确率约86%，优先级判断约79%，高于此前关键词规则方案的62%与58%。
· 模型输出仅作为派单建议推送至班组长确认，不直接执行；上线四周，平均派单响应时间由23分钟降至9分钟，人工改派率约12%，集中在描述模糊的电气类工单。
下一步将引入设备台账与维修履历作为上下文，验证多轮追问式信息补全对模糊工单的改善效果，并评估小模型蒸馏后在工控机本地部署的可行性。