大模型+RPA：制造工单流转自动化实验

在制造企业的售后与品质环节，工单流转长期依赖人工录入、分类与转派，链条长且易出错。本实验室近期开展一项实验性探索：将大语言模型与RPA流程机器人结合，构建工单自动流转流水线，验证其在真实业务中的可用性。技术路线上，大模型负责非结构化信息理解，从客户描述与现场记录中提取故障现象、产品型号与紧急程度；RPA承接结构化动作，完成系统录入、工单分派与状态回写。两者通过中间校验层衔接，关键字段抽取结果须通过规则校验后方可写入，以降低模型幻觉带来的风险。阶段性结果：一是试点近两个月累计处理工单约1200条，关键字段抽取准确率约94%，单条工单平均处理时长由8分钟降至2分钟以内；二是约6%的工单因描述模糊触发人工复核，复核样本已回流用于提示词与校验规则迭代。下一步将样本扩展至多产品线，重点验证跨系统场景下的稳定性，并评估异常兜底机制的人机协作成本。我们的判断是：此类流程自动化改造的价值在于释放重复劳动而非替代判断，落地宜小步验证、逐步放量。