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PROFESSIONAL SERVICE

A. Procesos de minería, inteligencia de procesos institucionales y oportunidad de automatización

El sistema empresarial describe procesos estándar, que se registran en los registros del sistema, cómo funciona el negocio. Los procesos se extraen para restaurar caminos reales a través de pedidos, aprobaciones, pedidos de trabajo, clientes, inventarios y eventos financieros, y luego para proporcionar evidencia para los flujos de trabajo AI, adaptaciones del sistema y optimización de la gestión, combinado con entrevistas y oportunidades de observación de misiones para la espera, el trabajo, el des, irregularidades y la automatización.

El proceso va de sentir a la prueba.Automatización de la entrada en el enfoque de alto valorLas mejoras del sistema tienen prioridades clarasSe pueden medir las operaciones mejoradas antes y después de la línea

Presentación de la evaluación preliminar del proyecto View Service

AI análisis de extracción de procesos de incidentes de negocios pendientes de reentradas cuellos de botella y oportunidades para la automatización

Conclusiones de la adopción de decisiones sobre proyectos

Cómo el proceso AI cava y procesa la inteligencia debe ser activado

Cuando una empresa sabe que el proceso es lento, de espalda a trabajo o sistema es confuso, pero no puede utilizar la razón de su ubicación fáctica, la minería de proceso es adecuada para la prediagnóstica como un sistema de retrofit y automatización AI. La primera fase debe seleccionar un proceso con objetos de negocios estables, puntos de partida claros y datos de eventos, y validar datos y métodos con pequeños resultados, en lugar de cubrir toda la empresa.

START WITH EVIDENCE

De la sentencia preliminar a la aceptación y la aceptación

El nivel de incertidumbre se reduce por etapas antes de decidir la escala de insumos y las modalidades de cooperación.

Fase 1

Diagnóstico de procesos y datos

Las preguntas de identificación se explican por los datos.

Define el objetivo, punto de partida, actividad, tiempo, función y indicadores de destino, y comprueba los datos de la fuente.

Fase 2

Identificación de procesos y validación de raíz

Encuentra el camino real y la pérdida principal.

Analizar las variantes, esperar, volver al trabajo y las excepciones y conciliar las razones operacionales con el funcionario.

Fase 3

Mejora de las pruebas piloto y repetidora

Convertir información en resultados de negocios

Seleccione las opciones de gestión, sistemas, reglas o AI, implemente un bucle cerrado y compare los indicadores en y fuera de línea.

CLIENT INPUTS

Recomendación sobre la preparación para el mantenimiento de la paz

Procesos de destino, circunscripciones empresariales y personas responsablesEstructura de gráficos fuente, interfaz o muestra de exportaciónIdentificación única de negocios, como órdenes de aprobación de pedidos de compraSituación activa, tiempo, personas y campos de organizaciónCiclo actual, retrasos, trabajo atrasado y objetivos de calidadFormularios de correo extrasistema e instrucciones manuales

ACCEPTANCE EVIDENCE

Pruebas que se verán en la aceptación.

Los datos de eventos pueden ser muestreados contra los registros del sistema fuenteLos principales caminos de flujo y las ratios de variantes pueden reproducirseEsperar, volver al trabajo y los cuellos de botella se adaptan a los públicos de negocios específicosLa causa raíz del problema es confirmada por los datos y por el operadorEntre las oportunidades de mejora figuran valores, riesgos, dependencia y personas responsablesComparación de indicadores con calibres consistentes antes y después del piloto

Boundary of cooperation and responsibility

Los resultados de la minería del proceso dependen de la cobertura y calibración de los datos de los eventos y no pueden inferir todos los comportamientos de abajo del registro desaparecido. El análisis del sistema no es un sustituto de la responsabilidad de gestión, el juicio de trabajo y cumplimiento, y el desempeño del personal debe evitarse de conclusiones directas en el contexto de las operaciones.

Problemas que las empresas suelen enfrentar

Los diagramas de flujo no son compatibles con las operaciones reales y las cuestiones se debaten sólo en las reuniones

Sólo ciclo medio, sin nodos específicos, roles y caminos de excepción

La automatización local ha trasladado el atraso a una posición de seguimiento, mientras que el avance más rápido

Los eventos de datos carecían de identificación uniforme y tiempo de recuperación en todo el sistema

No hay línea de referencia previa, ningún valor demostrado después de la terminación de los proyectos de AI o automatización

Nuestros servicios básicos

Objetivos empresariales, alcance de proceso, indicadores y diagnóstico de datos de eventos

ERP, CRM, OA, MES, Worksheet, etc.

Final a extremo proceso descubrimiento, variante, espera, análisis de trabajo y cuellos de botella

Misión de observación, correo de documentos y clasificación manual AI

Desviaciones de cumplimiento, aprobaciones duplicadas, desprendidos y reconocimiento de cuestiones de calidad de datos

Reglas, API, flujo de trabajo, RPA y oportunidades de automatización de agentes

Procesos de destino, responsabilidades de los sistemas y mejora gradual del diseño de las rutas

Re-comprobación del ciclo pre y post-line, calidad, manual y resultados operacionales

PROJECT DECISION PATH

Continuar juzgando en el contexto de los proyectos actuales

Los límites de servicios, las bases presupuestarias y las modalidades de ejecución para las distintas fases del proyecto no son idénticos y pueden evaluarse más a fondo conjuntamente con los siguientes.

Temas de adquisiciónContratación y aceptación de ingeniería automatizadaRuta técnica, alcance de los criterios de proyecto, proveedor y entrega de la producción Directrices presupuestariasAI Recursos de trabajo Costos y ciclosEntradas estimadas por nodos de proceso, interfaz de sistemas, mandato AI y alcance de gobernanza Comprensión de la función¿Cuál es el experto en A.I.A.?Comprensión de las responsabilidades de diagnóstico, arquitectura, ejecución, evaluación y transferencia de conocimientos

Entrega de proyectos

Los límites finales de la prestación se definen según el alcance de los servicios, la fase de construcción y las modalidades de cooperación, y se describen a continuación como resultados comunes.

DELIVERABLEAlcance de procesos, modelos de eventos e informes de calidad de datos

DELIVERABLEReal diagrama de flujo, variante y análisis de cuello de botella

DELIVERABLEA la espera de violaciones de la espalda al trabajo y lista de pruebas subyacentes

DELIVERABLEAutomatización de la matriz de riesgo prioritario del valor de oportunidad

DELIVERABLEProcesos de destino, interfaces de sistema y hoja de ruta de aplicación

DELIVERABLECartas de empleo de PC, parámetros de indicadores y metodología de recepción e inspección

DELIVERABLEAnálisis de scripts, calibres de datos y discos

Cómo se evalúa el presupuesto del proyecto

Cobertura de servicio y cierre de negocios para el primer período de terminación: objetivo de negocio, alcance de proceso, indicadores y diagnóstico de datos de eventos, ERP, CRM, OA, MES, hoja de trabajo, etc.

Nivel de integridad de los códigos, datos, sistemas, equipo y documentos existentes y alcance de la cobertura que se audite, se reubique o vuelva a instalar

Número de interfaces de terceros, responsabilidades de coordinación, calidad de los datos, compensación inusual y cooperación con proveedores externos

Necesidades no funcionales como el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad, la autoridad, la auditoría, el cumplimiento y las ventanas de acceso

Profundidad de la ejecución y responsabilidad a largo plazo: carta de tareas PoC, metodología de referencia y aceptación de indicadores, análisis de scripts, material duplicado y de calibre de datos, y garantía de calidad, transporte de los rangos de continuidad de las operaciones de mantenimiento de la paz

Estas circunstancias no recomiendan el inicio inmediato del pleno desarrollo.

No se establecen los objetivos de los proyectos, las personas responsables y los criterios de aceptación

Cuentas clave, datos, interfaces o autorizaciones de negocio no disponibles

Sólo se busca el precio máximo o ciclo muy corto, y no se aceptan las pruebas necesarias y el control de calidad

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Cómo el proceso de AI de la minería y la inteligencia de procesos se mueve de la demanda a los resultados de aceptación

Se utilizan los siguientes métodos para explicar la metodología de aplicación, el calibre de datos y los límites de responsabilidad, y no se utilizan como un proxy para el juicio de proyecto por listas funcionales.

01 Base operacional

Primero, grabamos el estado real antes de la modificación.

Cuando se lanza el proyecto, se selecciona una cadena de negocios que necesita la mayor mejora, se realizan entrevistas con los usuarios reales y las muestras recientes. El volumen de procesamiento, el tiempo medio de consumo, el tiempo de espera, el número de back-to-works, números inusuales y puntos de contacto manual se registran en torno a objetivos de negocio, alcance de proceso, indicadores y datos de incidentes; si los datos disponibles se completan, el juez de referencia se utiliza como un proyecto completo de dos semanas para una facturación sostenible para una fila.

La base de referencia también debe indicar el alcance de las estadísticas y exclusiones. Por ejemplo, el tiempo de procesamiento comienza con la disponibilidad de información o con la primera presentación del cliente, la excepción no incluye interfaces de terceros, y las modificaciones manuales son la corrección de pruebas menores o el procesamiento.

02 Primer anillo cerrado

Validar hipótesis clave con alcance mínimo disponible

El primer número, que no busca cubrir todos los sectores, es sobre “ERP, CRM, OA, MES, Worksheet, etc., extracción y vinculación” un bucle cerrado que puede ser operado en tiempo real: define claramente la entrada, reglas de procesamiento, acciones del sistema, roles responsables, movimientos anormales y interfaces de salida descritos.

La evaluación de necesidades corresponde a cada competencia a la escena empresarial, el papel de usuario y la aceptación de muestras. Las cuestiones que no proporcionan datos legítimos, interfaces o tomadores de decisiones deben incluirse como una condición previa o una etapa posterior, y no deben incluirse en forma silenciosa en una oferta de rango fijo.

• Ejecución de proyectos

Hacer que el proceso sea un resultado de etapa reversible y reversible

Las trayectorias típicas son la determinación del objetivo de negocio y el límite de proceso, la extracción y verificación de datos de eventos, la identificación de variables de proceso y cuellos de botella, y entrevistas de negocios para validar causas de raíz. Cada etapa debe dar lugar a resultados identificables, como diagramas de flujo, prototipos, interfaces, registros de pruebas, declaraciones de despliegue o demostraciones de ejecución.

La demostración de escenario no es “apto para trabajar”. Una muestra representativa debe utilizarse para cubrir procesos normales, campos desaparecidos, solicitudes de repetición, autoridad inadecuada, sobrecostos de tiempo y anomalías históricas de datos de servicios externos, e identificar problemas que surgen sólo en el entorno de producción en una etapa temprana.

04 Operaciones de recepción e inspección

Aceptación y aceptación comunes con entrega, pruebas e indicadores

El proyecto debe al menos reconciliar el alcance del proceso, el modelo de evento y el informe de calidad de datos, el verdadero diagrama de flujo, la variante y el análisis de cuellos de botella, la lista de espera de violaciones de espalda a trabajo y las pruebas de causa raíz, y confirmar el código fuente o la asignación de configuración, la gestión de cuentas, el despliegue, la copia de seguridad de datos, la respuesta de fallos y las responsabilidades de mantenimiento posteriores.

Asumiendo una línea de referencia de proceso de 800 artículos al mes, una media de 18 minutos por unidad, y una tasa de retorno del 12%, esto es sólo un ejemplo, no el rendimiento de un cliente. La línea de actualización debe ser seguida de cuatro a ocho semanas consecutivas de observación continua al mismo calibre, antes de juzgar si el proceso se está logrando de la percepción a la evidencia, la entrada automatizada centrada en enlaces de alto valor, y la adaptación del sistema tiene claras prioridades.

Palabras clave y descripción del contenido

Esta página contiene contenido organizativo sobre temas de servicio real como la excavación de procesos AI, excavación de procesos empresariales, inteligencia de procesos, consultoría de optimización de procesos. Las palabras clave se utilizan para ayudar a los usuarios y sistemas de búsqueda a identificar temas, sin implicar compromiso con efectos fijos; alcance final, ciclo, presupuesto e indicadores se basan en el diagnóstico de proyecto, contrato y la base de aceptación.

DELIVERY PATH

Pautas de aplicación y entrega

Cada etapa tiene objetivos claros, funciones participativas y resultados evaluables, y no se deja una decisión importante al final del proyecto.

01Se definen los objetivos operacionales y los límites de los procesos

02Extraer y verificar datos de eventos

03Variaciones de procesos y cuellos de botella detectados

04Validación de causas profundas en relación con entrevistas comerciales

05Sistema de clasificación y oportunidades de mejora de AI

06Ejecución piloto y reexamen de los resultados operacionales

FAQ

FAQs

Las cuestiones más comunes antes de la cooperación se señalan claramente con antelación.

¿Qué diferencia hay entre la excavación de proceso y la combing de proceso ordinario?+

Combo común se basa principalmente en entrevistas y archivos de sistema; la minería de procesos utiliza el sistema para registrar el camino real y el tiempo del evento. Los dos deben combinarse, ya que los registros explican lo que pasó y el personal operativo puede explicar por qué.

¿Aún puedes hacer excavación de procesos sin datos ERP completos?+

El primer resultado puede ser la ubicación del evento y el programa de gobernanza de datos cuando los datos se encuentran gravemente desaparecidos.

¿Tiene que usar AI cuando se entere del proceso?+

No necesariamente. Las responsabilidades, reglas, datos maestros o ajustes de aprobación pueden ser reparados mediante ajustes de gestión y software común. Sólo la comprensión de documentos, el juicio de idiomas, excepciones complejas o tareas dinámicas son adecuadas para la introducción en AI.

¿Cómo acepta y acepta el proyecto de excavación de procesos?+

La cobertura de datos, el calibre de eventos, la trayectoria de proceso, el ciclo y la variante deben ser verificadas para la reemergencia del sistema de fuentes, con cuestiones clave identificadas por el jefe de operaciones y prioridades mejoradas.

DECISION FAQ

Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso

Echa un vistazo a las 265 preguntas.

Ingeniería de contexto empresarial, migración modelo e inteligencia de procesos

¿Qué datos necesitan las empresas para prepararse para las excavaciones de procesos AI?

Para analizar la organización, la espera, la colaboración entre el trabajo y el sistema, también requiere funciones de usuario, departamentos, cantidades, canales y objetos asociados. Los datos no deben ser inicialmente perfectos, pero deben poder mostrar el sistema fuente de verificación. En ausencia de un registro de tareas, el sitio de observación de eventos puede ser completado, el primero de los datos no debe ser posible inicialmente, pero deben ser capaces de volver a probar el sistema fuente de verificación.

Ver respuesta completaIngeniería de contexto empresarial, migración modelo e inteligencia de procesos

¿Qué diferencia hay entre la excavación de procesos y la automatización AI? ¿Qué debe hacerse primero?

La minería de procesos se utiliza para descubrir cómo funcionan las operaciones, dónde está esperando el trabajo y qué variaciones causan pérdidas; la automatización AI se utiliza para cambiar los pasos que se ajusten a la máquina. Cuando la causa del problema no está clara para la empresa, debe diagnosticar y establecer una base de referencia. Cuando el proceso está claro, la tarea es estable y una muestra está disponible, se puede hacer una interfaz PoC más eficaz.

Ver respuesta completaIngeniería de automatización, subcontratación de automatización y especialistas en automatización AI

¿Cuál es la responsabilidad principal del especialista en AIA?

El especialista en automatización de inteligencia manual se encarga de transformar las tareas operacionales en sistemas automatizados operativos y evaluables, en lugar de simplemente herramientas de configuración o preparación de consejos. La labor suele incluir diagnóstico de procesos, priorización de paisajes, muestra y evaluación, reglas y selección de modelos, diseño de agentes y flujos de trabajo, integración API, auditoría de competencias, toma inusual, monitoreo de despliegue y operación continua.