制造业工厂的车间工人通过企业微信、钉钉、Slack进行日常沟通，但采购申请、库存查询、生产工单等业务数据全部存储在ERP系统（SAP、Oracle或自研系统）中。
两个系统之间存在信息孤岛：工人提交采购需求后，文员需要手动将消息内容逐字录入ERP，效率低下且易出错，高峰期单个工厂每日手工录入工单可达数百条。本项目旨在彻底打通"消息"与"ERP操作"之间的壁垒。
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制造业AI协同平台 AutoFlow产品系统Vibe Coding
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作品详情
行业场景
功能介绍
核心功能模块：
1. 多平台消息接入网关：支持企业微信、钉钉、Slack、Teams的Webhook消息接收，统一处理后进入AI意图识别流程。
2. AI意图识别与结构化解析：基于LLM对自然语言消息进行意图分类（采购申请/库存查询/价格查询），提取物料编号、数量、用途等结构化字段，准确率高。
3. 自动生成采购单：解析结果自动写入PostgreSQL数据库，生成规范采购单编号（如PR-20260608-001），全程无需人工干预。
4. RPA浏览器机器人：企业版包含基于Playwright的RPA模块，可自动打开浏览器、登录ERP系统、填写表单、提交申请，实现从消息到ERP录入的完整自动化。
5. 实时库存查询：工人发消息询问库存，系统秒级返回当前可用数量，支持供应商安全视图隔离。
6. 向量数据库知识检索：集成向量数据库，支持针对企业内部文档的语义搜索，辅助业务决策。
项目实现
我的角色：独立完成系统架构设计，主导技术选型、编码与交付。
技术架构：Python FastAPI构建核心API层，Docker Compose编排多服务（消息网关、AI服务、RPA机器人、PostgreSQL），企业微信/Slack Webhook接入后经LLM解析，结果写库并触发RPA执行。
核心亮点：
- 社区版（MIT开源）：提供消息接入网关，可快速验证场景可行性
- 企业版：包含完整AI调度引擎、RPA机器人、生产监控（Prometheus+Grafana）、商业授权
核心难点：自然语言中的物料编号识别（A001/B002等简称与全称映射），以及RPA在不同ERP界面结构下的适配稳定性。
开源地址：https://github.com/gunxueqiu6/AutoFlow-Enterprise-OS
示例图片
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