一、总论

随着现代医院管理对信息化、自动化的要求不断提高，传统的人工操作和手工记录已经无法满足高效、精确、及时的需求，尤其在医院后勤的故障报修处理中，人工操作不仅耗时且容易出错。因此，构建一个智能化、自动化的故障报修工单管理系统显得尤为重要。而DeepSeek R1作为一款具备强大自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）能力的核心引擎，为医院后勤故障报修工单的自动化处理提供了切实可行的解决方案。

本章将从系统需求出发，深入探讨DeepSeek R1在医院后勤故障报修工单处理中的具体应用，详细分析从报修工单生成到处理闭环的全流程，实现如何借助智能化工具提升医院后勤管理效率、提高资源利用率，确保医院后勤故障处理的及时性、准确性和高效性。

1.1 医院后勤故障报修的现状与挑战

在传统的医院后勤管理中，尤其是设备维修、基础设施故障等问题的报修，通常需要通过人工操作完成。报修员或医院员工通过电话、电子邮件、纸质单据等方式提交故障报修请求，而后勤部门工作人员接到报修信息后，再根据情况手动分配相关人员进行处理。这个过程中，往往存在以