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龙图腾网获悉北京谦润和科技有限公司申请的专利基于流程编排引擎的自动化工单处理方法、系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121526242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511893078.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于流程编排引擎的自动化工单处理方法、系统是由高枫设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流程编排引擎的自动化工单处理方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术服务管理领域，公开了基于流程编排引擎的自动化工单处理方法、系统，所述方法包括以下步骤：S1、对进行语义解析，并获取特征信息；S2、基于特征信息进行处理流程的构建；S3、对处理流程进行资源调度并自动化执行；S4、进行案例记录；S5、对所述第一预设模型、第二预设模型及第三预设模型中的至少一个进行迭代优化，所述系统包括工单解析模块、流程编排引擎、流程执行模块、案例记录模块和模型优化模块。本发明通过预训练语言模型进行工单语义解析，结合贝叶斯网络模型动态评估原子操作效用，以此能够自动识别业务意图、提取关键实体，并推理选择最优执行路径。

本发明授权基于流程编排引擎的自动化工单处理方法、系统在权利要求书中公布了：1.基于流程编排引擎的自动化工单处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、响应接收到的工单，采用第一预设模型对所述工单进行语义解析，并获取结构化的特征信息； S2、基于所述特征信息，通过流程编排引擎针对处理流程中的决策节点，利用第二预设模型评估多个候选原子操作的综合效用，并选择效用满足预设条件的多个候选原子操作，进行处理流程的构建； S2步骤中，所述流程编排引擎针对所述处理流程中的决策节点具体包括以下步骤： S211、根据当前决策节点的上下文状态，从所述原子操作库中筛选出逻辑上所有可行的候选原子操作，形成一候选集合； S212、对于所述候选集合中的每一个候选原子操作，并行地调用所述第二预设模型，计算其各自的综合效用得分； S213、将计算出的各综合效用得分进行比较，选择得分最高的候选原子操作，作为所述决策节点的确定执行操作； 所述第二预设模型为贝叶斯网络模型； 所述处理流程的构建采用序贯决策的方式、以逐节点增量添加的形式完成的，具体包括以下步骤： S221、创建一个包含起始节点的有向无环图作为处理流程的初始状态； S222、以所述处理流程的当前末端节点作为决策起点，重复执行步骤S211至步骤S213，选择出最优的下一节点； S223、将所述最优的下一节点添加到所述有向无环图中，并建立其与当前末端节点的连接关系； S224、判断新添加的节点是否为预定义的终态节点；若是，则流程构建完成；若否，则返回上一步骤重新执行； S3、基于第三预设模型对未来资源需求的预测，对所述处理流程进行资源调度并自动化执行； S3步骤中，所述第三预设模型为长短期记忆网络模型； 所述基于第三预设模型对未来资源需求的预测，具体包括以下步骤： S311、收集历史工单数据和与之对应的系统资源使用数据，形成时间序列数据集； S312、将所述时间序列数据集输入至所述第三预设模型，生成未来预定时间段内的资源需求预测结果； 所述处理流程进行资源调度并自动化执行，具体包括以下步骤： S321、基于所述资源需求预测结果和所述工单的预设优先级，为所述处理流程中的一个和多个任务进行排队和资源分配，生成一调度策略； S322、根据所述调度策略，将所述任务分派至多个流程执行器； S323、所述流程执行器调用与所述任务对应的原子操作，与多个目标IT系统进行交互，完成所述任务的自动化执行； S311步骤中，所述历史工单数据包括工单类型和发生时间，所述系统资源使用数据包括CPU利用率、内存使用量和网络IO； S4、在所述处理流程执行完毕后，记录包含处理过程与处理结果的案例记录； S5、基于所述案例记录，对所述第一预设模型、第二预设模型及第三预设模型中的至少一个进行迭代优化。

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