大模型企业应用新姿势！“执行行动” 型用法，小白也能轻松入门

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700人浏览 · 2025-09-25 09:25:16

EnjoyEDU · 2025-09-25 09:25:16 发布

在数字化转型浪潮下，大模型为企业带来了全新的价值创造方式。目前，大模型在企业场景中的应用已清晰呈现三大核心方向：内容生成（如营销文案、报告撰写）、智能问答（如内部知识库查询、客户服务咨询）以及执行行动（如业务流程自动化、跨系统数据处理）。这三类应用从基础的信息处理到深度的业务介入，逐步推动企业运营效率升级。

考虑到制造业作为实体经济的核心，业务场景复杂、流程链路长且数据类型多样，是大模型“执行行动”能力落地的典型阵地。为此，我们将通过三期专题内容，结合制造业真实落地案例，逐层拆解大模型三类应用的业务适配策略、技术架构设计及落地成效评估。本文聚焦第三类应用——执行行动，深入剖析其在制造业场景中的实现逻辑与实战价值。

一、执行行动的核心：突破数据与流程边界

与内容生成、智能问答相比，“执行行动”类应用对数据整合与流程闭环的要求更高。在数据层，它不仅需要打通企业内部IT系统（如ERP、MES、SCM）中的结构化数据（如生产台账、库存数据）和文档类非结构化数据（如工艺手册、质检报告），还需接入外部数据资源（如供应链上下游协同数据、行业政策动态）及专业工具（如制造业常用的MCP生产控制工具、CAD设计软件），形成“数据-工具-流程”的联动基础。

从业务本质来看，这类应用的核心目标是替代或辅助人工完成多步骤、跨环节的重复性业务流程，实现“输入信息-中间处理-结果输出-系统回写”的全链路自动化，而非单一的信息生成或查询响应。

二、制造业高频应用场景：聚焦流程痛点

通过对十余家不同规模制造业企业（涵盖汽车零部件、电子设备、机械制造等细分领域）的调研，我们发现，以下三类场景对“工作流+多智能体”的需求最为迫切，也是大模型执行行动能力落地的高频领域：

销售管理：订单信息自动提取
制造业订单常面临“格式杂、数量多、信息散”的问题，如客户通过邮件、微信发送的PDF订单、图像订单（含手写信息）、微信截图订单等，传统模式下需人工逐单录入系统，耗时且易出错。大模型可通过多模态识别与文本解析，自动提取订单中的客户信息、产品型号、数量、交货地址等关键数据，直接同步至ERP系统。
采购管理：交货期动态追踪
制造业采购涉及多家供应商，交货期受原材料价格、物流时效、生产排期等多因素影响，需采购人员频繁与供应商沟通、核对进度，并手动更新采购台账。多智能体系统可模拟采购人员工作逻辑：一方面通过智能对话机器人自动向供应商确认交货进度，另一方面实时抓取物流系统数据，结合生产计划预测交货风险，同步更新至SCM系统并触发预警（如延期时自动通知生产部门调整排期）。
品质管理：质检问题自动分析与改善建议生成
质检环节会产生大量质检报告（含文字描述、缺陷图像、检测数据），传统模式下需质检人员汇总数据、分析问题根源（如原材料缺陷、工艺参数偏差）并撰写改善建议。大模型可通过图像识别定位缺陷类型、结合工艺数据追溯问题原因，再依据历史改善案例和行业标准，自动生成结构化的质检分析报告及针对性改善方案，同步推送至生产部门和供应商协同平台。

这三类场景的共性在于：均超越了“单一信息处理”范畴，需要跨工具、跨系统的协同操作，且对“流程闭环”和“结果准确性”有明确要求——这正是大模型工作流与多智能体系统的核心优势所在。

三、实战案例：某日本制造业龙头的订单自动化改造

为更直观呈现落地效果，我们以某日本制造业龙头企业（全球精密零部件细分领域市占率超30%）的“订单信息提取自动化”项目为例，解析技术方案与实施难点。

1. 企业痛点：订单处理效率瓶颈

该企业主要为汽车、电子行业提供精密零部件，订单具有三大特点：

单笔金额小：平均单笔订单金额不足5000元，属于“小批量、多批次”采购模式；
订单数量庞大：日均接收订单超2000笔，旺季峰值可达3500笔以上；
格式种类繁多：客户订单涵盖PDF标准格式、扫描件（含手写修改痕迹）、Word文档、微信截图等10余种格式，信息布局无统一规范。

在引入大模型前，企业订单处理依赖人工：

仅30%格式标准的订单可通过传统OCR工具实现部分字段自动化提取，仍需人工核对；
剩余70%非标准格式订单需完全人工录入，平均每笔订单处理耗时约8分钟，且日均出错率达3%-5%（如产品型号录入错误、交货期漏填），导致后续生产排期延误、客户投诉等问题。

企业核心目标：通过大模型技术，将剩余70%非标准订单的处理自动化率提升至90%以上，降低人工成本与出错率，缩短订单处理周期。

2. 技术方案架构：三层联动实现闭环

针对企业需求，项目采用“数据输入-多步处理-结果输出”的三层架构，结合多模态大模型与工作流引擎，构建端到端自动化流程：

架构层级	核心组件	功能说明
数据输入层	多源订单采集接口	支持自动抓取邮件附件、微信文件传输助手、FTP服务器中的订单文件，涵盖PDF/文本/图像/微信截图等格式
处理流程层	多模态大模型（图像识别）、文档解析工具、文本处理模块	1. 图像类订单（扫描件、截图）：通过多模态大模型识别文字、手写痕迹，转化为可编辑文本； 2. 文档类订单（PDF/Word）：通过专业文档解析工具提取文本与表格信息，避免格式错乱； 3. 统一文本处理：对不同来源的文本进行清洗（如去除冗余字符、统一日期格式）
后处理层	提示词模板引擎、LLM结构化抽取模块、结果确认界面、ERP对接接口	1. 文本填充：将清洗后的文本按订单字段（客户ID、产品型号、数量等）填充至预设提示词模板； 2. 结构化抽取：通过LLM提取关键信息，生成标准JSON格式数据； 3. 人工确认：高风险字段（如大额订单金额、特殊交货要求）在管理界面展示，供人工二次确认； 4. 系统回写：确认无误后，自动将数据录入ERP系统，生成订单编号并同步至生产计划模块

3. 三大技术难点与突破方案

项目实施过程中，针对制造业订单处理的特殊性，团队解决了三大核心技术难题：

难点一：订单格式异构导致的处理适配性问题

问题表现：不同客户的订单格式差异大（如部分客户将“产品型号”放在表头，部分放在表格内；手写订单存在字迹模糊、涂改痕迹），单一工具无法覆盖所有场景。
解决方案：采用“多模态大模型+文档解析工具”融合策略。对图像类订单，优先使用多模态大模型（如基于ViT-L/14的视觉-语言模型）识别文本与布局；对标准文档类订单，通过文档解析工具（如Apache Tika、PDFBox）精准提取结构化信息；同时构建“格式特征库”，记录不同客户订单的格式规律，后续同类订单可自动匹配最优处理工具，异构数据统一转化为标准化文本。

难点二：关键信息提取精度不足（如产品型号混淆、数量错漏）

问题表现：部分产品型号仅差1-2个字符（如“ABC-123”与“ABC-132”），传统OCR易识别错误；部分订单存在“数量单位未标注”（如仅写“500”，未注明“个”或“件”），导致数据无效。
解决方案：采用“上下文语义理解+主数据匹配”双校验机制。一方面，通过LLM分析订单上下文（如产品描述、客户历史采购记录），判断模糊信息的真实含义；另一方面，对接企业主数据系统，将提取的“产品型号、客户ID”与官方字典库（含10万+产品信息、5000+客户信息）实时匹配，不匹配的数据自动标记并触发人工核验，确保提取精度从初始的82%提升至98%以上。

难点三：大模型缺乏制造业行业知识，输出不符合业务规范

问题表现：通用大模型对制造业术语（如“公差等级IT7”“表面粗糙度Ra0.8”）理解不足，偶尔出现“将‘交货期’误判为‘生产日期’”“产品规格描述不规范”等问题，影响后续业务流程。
解决方案：构建“行业知识+历史数据”双驱动的模型微调体系。一方面，整理企业内部的工艺手册、订单规范、行业标准等资料，构建专属行业知识库，通过RAG（检索增强生成）技术让模型实时调用；另一方面，每周使用5000+笔历史订单数据（含人工标注的正确结果）对模型进行增量微调，让模型逐步学习企业的业务规范与术语习惯，输出符合实际需求的结构化数据，行业适配性显著提升。

四、总结：执行行动类应用的核心价值

大模型的“执行行动”类应用，区别于基础的内容生成与问答，其核心价值在于：通过工作流引擎串联多环节业务逻辑，借助多智能体协同处理跨系统、跨工具的复杂任务，最终实现“端到端的业务自动化闭环”。

对企业而言，这类应用不仅能大幅降低人工成本（如案例企业订单处理人工成本降低60%）、提升业务效率（订单处理周期从8分钟/笔缩短至1分钟/笔），更能减少人为差错、优化业务流程，将员工从重复性劳动中解放出来，聚焦于创新、决策等更高价值的工作，真正推动大模型从“技术工具”转化为“生产力引擎”。

五、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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