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PROFESSIONAL SERVICE

A. Process Mining, Enterprise Process Intelligence und Automatisierungs-Gelegenheitsdiagnose

Das Enterprise-System beschreibt Standardprozesse, die in den Protokollen des Systems aufgezeichnet werden, wie das Geschäft tatsächlich funktioniert. Prozesse werden extrahiert, um reale Pfade durch Aufträge, Genehmigungen, Arbeitsaufträge, Kunden, Lagerbestände und Finanzereignisse wiederherzustellen und dann Nachweise für AI-Workflows, Systemanpassungen und Managementoptimierung zu erbringen, kombiniert mit Interviews und Missionsbeobachtungsmöglichkeiten für Warten, Back-to-Work, Umweg, Unregelmäßigkeiten und Automatisierung.

Der Prozess geht vom Gefühl zum Beweis.Automatisierung von Input in hochwertigen FokusSystem-Retrofits haben klare PrioritätenVerbesserte Operationen vor und nach der Linie können gemessen werden

Vorlage der vorläufigen Projektbewertung Ansichtsdienst

AI Prozessextraktionsanalyse von Geschäftsvorfällen, die an Wiedereintrittsengpässen und Möglichkeiten zur Automatisierung anhängig sind

Schlussfolgerungen zur Entscheidungsfindung im Rahmen des Projekts

Wie der AI-Prozess ausgrabt und Prozessintelligenz aktiviert werden soll

Wenn ein Unternehmen weiß, dass der Prozess langsam, Back-to-Work oder System verwirrend ist, aber den Grund für seinen tatsächlichen Standort nicht verwenden kann, eignet sich das Process Mining für die Vordiagnose als Systemnachrüstung und AI-Automatisierung. Die erste Phase sollte einen Prozess mit stabilen Geschäftsobjekten, klaren Startpunkten und Ereignisdaten auswählen und Daten und Methoden mit kleinen Ergebnissen validieren, anstatt das gesamte Unternehmen auf einmal abzudecken.

START WITH EVIDENCE

Vom Vorurteil bis zur Annahme und Annahmelieferung

Die Unsicherheit wird schrittweise verringert, bevor über die Größenordnung der Inputs und die Modalitäten der Zusammenarbeit entschieden wird.

Phase 1

Prozess- und Datendiagnose

Identifikationsfragen werden durch die Daten erklärt.

Definiert Ziel, Ausgangspunkt, Aktivität, Zeit, Rolle und Zielindikatoren und überprüft die Quelldaten.

Phase 2

Prozessidentifikation und Root Validation

Finde den wahren Weg und den Hauptverlust.

Analysieren Sie Varianten, Warten, Rückkehr in die Arbeit und Ausnahmen und vereinbaren Sie die operativen Gründe mit dem Mitarbeiter.

Phase 3

Verbesserung der Pilot- und Repeater-Tests

Einblicke in Geschäftsergebnisse

Wählen Sie Management, Systeme, Regeln oder AI-Optionen, implementieren Sie einen geschlossenen Regelkreis und vergleichen Sie die Indikatoren ein- und offline.

CLIENT INPUTS

Bereitschaft zur Empfehlung vor Beginn der Empfehlung

Zielprozesse, Unternehmensgruppen und verantwortliche PersonenStruktur des Quelldiagramms, Schnittstelle oder ExportstichprobeEinzelne Unternehmenskennung, z. B. AuftragsgenehmigungsaufträgeAktiver Status, Zeit, Personen und OrganisationsfelderAktuelle Zyklus-, Backlog-, Backwork- und QualitätszieleExtrasystem-Mailformulare und manuelle Anweisungen

ACCEPTANCE EVIDENCE

Beweise sind in der Annahme zu sehen.

Ereignisdaten können gegen Quellsystemdatensätze abgetastet werdenHauptströmungspfade und Variantenverhältnisse können repliziert werdenWarten, Rückkehr zur Arbeit und Engpässe sind auf bestimmte Geschäftspublikum zugeschnittenDie Ursache des Problems wird durch Daten und durch den Betreiber bestätigtVerbesserungsmöglichkeiten umfassen Werte, Risiken, Abhängigkeit und verantwortliche PersonenVergleich von Indikatoren mit konsistenten Kalibern vor und nach dem Piloten

Grenzen der Zusammenarbeit und Verantwortung

Die Ergebnisse des Process-Mining hängen von der Erfassung und Kalibrierung von Ereignisdaten ab und können nicht alle untenstehenden Verhaltensweisen aus dem fehlenden Protokoll ableiten.Die Systemanalyse ersetzt nicht die Verantwortung des Managements, die Beurteilung von Arbeit und Compliance, und die Leistung des Personals sollte aus direkten Schlussfolgerungen im Rahmen des Betriebs vermieden werden.

Probleme, mit denen Unternehmen normalerweise konfrontiert sind

Flussdiagramme sind nicht konsistent mit den tatsächlichen Operationen und Probleme werden nur in Besprechungen diskutiert

Nur durchschnittlicher Zyklus ohne spezifische Knoten, Rollen und Ausnahmepfade

Die lokale Automatisierung hat den Backlog auf eine Folgeposition gebracht, während der Vorwärtsschritt schneller vorangetrieben wurde

Datenereignisse fehlten einheitliche Identifikation und Zeitsemantik, um sich im gesamten System zu erholen

Keine Vorlinien-Baseline, kein Wert nach Abschluss von AI oder Automatisierungsprojekten nachgewiesen

Unsere Kerndienstleistungen

Geschäftsziele, Prozessumfang, Indikatoren und Ereignisdatendiagnose

ERP, CRM, OA, MES, Arbeitsblatt, etc.

End-to-End-Prozessfindung, Variante, Warten, Back-to-Work und Engpässe Analyse

Missionsbeobachtung, Dokumentenpost und manuelle AI-unterstützte Klassifikation

Abweichungen bei der Einhaltung, Doppelgenehmigungen, Displaced- und Datenqualitätsprobleme

Regeln, API, Workflow, RPA und Möglichkeiten zur Agentenautomatisierung

Zielprozesse, Systemverantwortlichkeiten und schrittweise Verbesserung der Routengestaltung

Vor- und Nach-Line-Zyklus, Qualität, manuelle und operative Ergebnisse erneut überprüfen

PROJECT DECISION PATH

Weiter im Kontext aktueller Projekte urteilen

Die Leistungsgrenzen, die Budgetgrundlagen und die Durchführungsmodalitäten für die verschiedenen Projektphasen sind nicht identisch und können im Zusammenhang mit den folgenden Punkten weiter bewertet werden.

BeschaffungsthemenOutsourcing und Akzeptanz des Automated EngineeringTechnischer Weg, Projektumfang, Lieferanten- und Lieferkriterien für die Produktion HaushaltsleitlinienAI Workstream Kosten und ZyklenGeschätzte Inputs nach Prozessknoten, Systemschnittstelle, AI-Mandat und Governance-Bereich RollenverständnisWorauf ist der A.I.A. Experte?Verständnis von Business Diagnostik, Architektur, Implementierung, Evaluation und Wissenstransfer-Verantwortlichkeiten

Projektergebnisse

Die endgültigen Liefergrenzen werden nach dem Leistungsumfang, der Bauphase und den Modalitäten der Zusammenarbeit definiert und im Folgenden als gemeinsame Ergebnisse beschrieben.

DELIVERABLEProzessumfang, Ereignismodelle und Datenqualitätsberichte

DELIVERABLEReales Flussdiagramm, Variante und Flaschenhalsanalyse

DELIVERABLEAusstehende Verstöße gegen die Arbeit und Liste der zugrunde liegenden Beweise

DELIVERABLEAutomatisierung der Prioritätsrisikomatrix des Opportunity Value

DELIVERABLEZielprozesse, Systemschnittstellen und Umsetzungsfahrplan

DELIVERABLEPC Job Letters, Benchmarks von Indikatoren und Empfangs- und Inspektionsmethodik

DELIVERABLEAnalyse von Skripten, Datenkalibern und Discs

Wie das Projektbudget bewertet wird

Serviceabdeckung und Geschäftsabschluss für den ersten Abschlusszeitraum: Geschäftsziel, Prozessumfang, Indikatoren und Ereignisdatendiagnose, ERP, CRM, OA, MES, Arbeitsblatt usw.

Integritätsgrad bestehender Codes, Daten, Systeme, Ausrüstung und Dokumente und Umfang des zu prüfenden, zu verlagernden oder zu überarbeitenden Erfassungsbereichs

Anzahl der Schnittstellen von Drittanbietern, Koordinationsverantwortung, Datenqualität, ungewöhnliche Vergütung und externe Lieferantenkooperation

Nichtfunktionale Anforderungen wie Leistung, Verfügbarkeit, Sicherheit, Autorität, Audit, Compliance und Zugangsfenster

Liefertiefe und langfristige Verantwortung: PoC-Aufgabenschreiben, Indikator-Baseline- und Akzeptanzmethodik, Analyse von Skripten, Datenkaliber und Duplikatmaterial sowie Qualitätssicherung, Transport von Peacekeeping-Kontinuitätsbereichen

Diese Umstände empfehlen keine sofortige Einleitung der vollständigen Entwicklung.

Projektziele, Verantwortliche und Akzeptanzkriterien werden nicht festgelegt

Key Accounts, Daten, Schnittstellen oder Geschäftsberechtigungen nicht verfügbar

Es wird nur der maximale Preis oder ein sehr kurzer Zyklus gesucht, und die notwendigen Tests und Qualitätskontrollen werden nicht akzeptiert

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Wie sich AI Process Mining und Process Intelligence von der Nachfrage zu Akzeptanzergebnissen bewegen

Die folgenden werden zur Erläuterung der Umsetzungsmethodik, des Datenkalibers und der Zuständigkeitsgrenzen verwendet und nicht als Stellvertreter für die Projekturteilsfindung durch funktionale Listen verwendet.

01 Betriebsbezugsgrundlage

Zuerst zeichnen wir den realen Zustand vor der Modifikation auf.

Beim Start des Projekts wird eine Geschäftskette ausgewählt, die am meisten verbessert werden muss, Interviews mit den tatsächlichen Benutzern und aktuelle Proben werden entnommen. Verarbeitungsvolumen, durchschnittliche Zeit, Wartezeit, Anzahl der Back-to-Works, ungewöhnliche Zahlen und manuelle Kontaktpunkte werden um Geschäftsziele, Prozessumfang, Indikatoren und Vorfalldatendiagnosen erfasst. Sind die verfügbaren Daten unvollständig, wird die Baseline für ein bis zwei Wochen hintereinander als manuelle Rechnung verwendet. Ohne Baseline kann das Projekt nur durch die Bewertung abgeschlossen werden, ob die Schnittstelle vollständig ist und es ist nicht möglich zu beurteilen, ob die Prozessausgrabung und Prozessintelligenz nachhaltige Geschäftsänderungen bewirken.

In der Baseline sollte auch der Umfang der Statistiken und Ausschlüsse angegeben werden: So beginnt die Bearbeitungszeit mit der Verfügbarkeit von Informationen oder mit der ersten Einreichung durch den Kunden, die Ausnahme umfasst keine Schnittstellen von Drittanbietern, und manuelle Änderungen sind geringfügige Korrekturlesen oder Neuverarbeitungen.

02 erster geschlossener Ring

Validierung der wichtigsten Annahmen mit verfügbarem Mindestumfang

Die erste Ausgabe, die nicht alle Sektoren abdecken soll, betrifft „ERP, CRM, OA, MES, Arbeitsblatt usw., Extrahieren und Verknüpfen eines geschlossenen Kreislaufs, der in Echtzeit betrieben werden kann: definiert eindeutig die Eingabe, Verarbeitungsregeln, Systemaktionen, verantwortliche Rollen, abnormale Bewegungen und Endausgabe. Schlüsselrollen umfassen mindestens Geschäftsinhaber, tatsächliche Benutzer, technische Schnittstellen und Empfangs- und Inspektionsmanager, um zu vermeiden, dass die Nachfrage vom Management beschrieben und von einer anderen Gruppe verwendet wird.

Die Bedarfsbeurteilung entspricht jeder Kompetenz der Geschäftsszene, der Rolle des Nutzers und der Musterakzeptanz. Angelegenheiten, die keine legitimen Daten, Schnittstellen oder Entscheidungsträger liefern, sollten als Vorbedingung oder Folgestufe aufgenommen werden und nicht stillschweigend in ein Angebot mit fester Reichweite aufgenommen werden.

• Projektdurchführung

Machen Sie den Prozess zu einem reversiblen und reversiblen Bühnenergebnis

Typische Wege sind die Bestimmung der Geschäftsziele und der Prozessgrenzen, die Extraktion und Überprüfung von Ereignisdaten, die Ermittlung von Prozessvariablen und Engpässen sowie die Abgleichung von Geschäftsinterviews zur Validierung der Ursachen. Jede Phase sollte zu identifizierbaren Ergebnissen führen, wie Flussdiagrammen, Prototypen, Schnittstellen, Testaufzeichnungen, Bereitstellungserklärungen oder laufenden Demonstrationen.

Die Bühnendemonstration ist nicht „funktionstüchtig, sondern sollte eine repräsentative Stichprobe verwenden, um normale Prozesse, fehlende Felder, Wiederholungsanforderungen, unzureichende Autorität, Zeitüberschreitungen und historische Datenanomalien von externen Diensten abzudecken und Probleme, die erst in der Produktionsumgebung auftreten, frühzeitig zu identifizieren.

04 Annahme- und Inspektionsvorgänge

Gemeinsame Annahme und Annahme mit Lieferung, Nachweisen und Indikatoren

Das Projekt sollte zumindest den Umfang des Prozesses, das Ereignismodell und den Datenqualitätsbericht, das wahre Flussdiagramm, die Varianten- und Engpassanalyse, die Warteliste der Verstöße gegen die Arbeit und die Ursachennachweise in Einklang bringen und die Quellcode- oder Konfigurationszuweisung, die Kontoverwaltung, die Buildbereitstellung, die Datensicherung, die Fehlerreaktion und die anschließenden Wartungsverantwortungen bestätigen. Zusätzlich zur funktionalen Akzeptanz sollte es auch die Berechtigung, die Sicherheit, die Leistung, die Protokolle, die Wiederherstellbarkeit und die wichtigsten Benutzerschulungen überprüfen, um sicherzustellen, dass das Kundenteam in der Lage ist, die Systemgrenzen unabhängig zu nutzen und zu verstehen.

Angenommen, es wird eine Prozess-Baseline von 800 Items pro Monat, durchschnittlich 18 Minuten pro Einheit und eine Rückgabequote von 12 Prozent angenommen, ist dies nur ein Beispiel, nicht die Leistung eines Kunden. Auf die Upline sollten vier bis acht aufeinanderfolgende Wochen kontinuierliche Beobachtung mit dem gleichen Kaliber folgen, bevor beurteilt wird, ob der Prozess von der Wahrnehmung bis zur Evidenz, automatisierter Eingabe mit Schwerpunkt auf hochwertigen Links und der Systemnachrüstprozess erreicht wird klare Prioritäten.

Keywords und Beschreibung des Inhalts

Diese Seite enthält organisatorische Inhalte zu echten Service-Themen wie AI Prozessausgrabung, Business-Prozessausgrabung, Prozessintelligenz, Prozessoptimierungsberatung. Keywords werden verwendet, um Benutzern und Suchsystemen zu helfen, Themen zu identifizieren, ohne dass sie die Bindung an Fixeffekte implizieren; Endumfang, Zyklus, Budget und Indikatoren basieren auf Projektdiagnose, Vertrags- und Akzeptanz-Baseline.

DELIVERY PATH

Umsetzungs- und Umsetzungspfade

Jede Phase hat klare Ziele, partizipative Rollen und bewertbare Ergebnisse, und wichtige Entscheidungen werden nicht bis zum Ende des Projekts gelassen.

01Betriebliche Ziele und Prozessgrenzen werden definiert

02Extrahieren und Verifizieren von Ereignisdaten

03Prozessvariationen und festgestellte Engpässe

04Validierung von Ursachen im Zusammenhang mit Business-Interviews

05Sortiersystem und AI Verbesserungsmöglichkeiten

06Pilotdurchführung und erneute Prüfung der Betriebsergebnisse

FAQ

FAQs

Die häufigsten Fragen vor der Zusammenarbeit werden im Voraus klar angegeben.

Welchen Unterschied macht es zwischen Prozessausgrabung und gewöhnlichem Prozesskämmen?+

Die gemeinsame Combo basiert in erster Linie auf Interviews und Systemdateien; Process Mining verwendet das System, um den tatsächlichen Weg und die Zeit des Ereignisses aufzuzeichnen.

Können Sie Prozessgräber auch ohne vollständige ERP-Daten durchführen?+

Das erste Ergebnis kann der Ort des Ereignisses und das Data Governance-Programm sein, wenn Daten ernsthaft fehlen.

Müssen Sie AI verwenden, wenn Sie sich über den Prozess informieren?+

Nicht unbedingt: Verantwortlichkeiten, Regeln, Stammdaten oder Genehmigungseinstellungen können durch Managementanpassungen und gemeinsame Software repariert werden.

Wie akzeptiert und akzeptiert das Prozessausgrabungsprojekt?+

Datenerfassung, Ereigniskaliber, Prozesspfad, Zyklus und Variante sollten auf Wiedererscheinen aus dem Quellsystem überprüft werden, wobei die wichtigsten vom Leiter der Operationen ermittelten Probleme und Prioritäten verbessert werden sollten.

DECISION FAQ

Gemeinsame Themen im Zusammenhang mit aktuellen Projekten

Schauen Sie sich alle 265 Fragen an.

Enterprise Context Engineering, Modellmigration und Process Intelligence

Welche Daten benötigen Unternehmen, um sich auf die Prozessausgrabungen von AI vorzubereiten?

Um Organisation, Warten, Back-to-Work und systemübergreifende Zusammenarbeit zu analysieren, sind auch Benutzerrollen, Abteilungen, Beträge, Kanäle und zugehörige Objekte erforderlich. Daten müssen zunächst nicht perfekt sein, aber sie müssen in der Lage sein, zum Quellsystem zurückzuproben, um zu überprüfen. In Abwesenheit eines Ereignisprotokolls kann die erste Phase mit einer Standort- oder Aufgabenbeobachtung gefüllt werden.

Vollständige Antwort ansehenEnterprise Context Engineering, Modellmigration und Process Intelligence

Was macht es zwischen Prozessausgrabung und AI Automatisierung? Was sollte zuerst gemacht werden?

Process Mining wird verwendet, um herauszufinden, wie Operationen tatsächlich funktionieren, wo Arbeit wartet und welche Variationen Verluste verursachen; AI-Automatisierung wird verwendet, um die Schritte zu ändern, die zur Maschine passen. Wenn die Ursache des Problems für das Unternehmen nicht klar ist, sollte es eine Basislinie diagnostizieren und festlegen. Wenn der Prozess klar ist, die Aufgabe stabil ist und eine Probe verfügbar ist, kann ein kleines automatisiertes PoC direkt durchgeführt werden. Nicht alle Prozessprobleme erfordern AI und Regeln, Schnittstellen oder Managementanpassungen können effektiver sein.

Vollständige Antwort ansehenAutomatisierungstechnik, Automatisierungs-Outsourcing und AI Automatisierungsspezialisten

Was ist die Hauptverantwortung des AIA Spezialisten?

Der Spezialist für die Automatisierung manueller Intelligenz ist für die Umwandlung von Betriebsaufgaben in operative, auswertbare automatisierte Systeme verantwortlich, anstatt einfach nur Konfigurationstools oder die Vorbereitung von Tipps. Die Arbeit umfasst in der Regel Prozessdiagnose, Landschaftspriorisierung, Stichprobe und Bewertung, Regeln und Modellauswahl, Agenten- und Workflow-Design, API-Integration, Kompetenzaudit, ungewöhnliche Übernahme, Bereitstellungsüberwachung und kontinuierlichen Betrieb.