Home / Services / AI proses pertambangan, proses perusahaan intelijen dan otomatisasi kesempatan diagnostik

PROFESSIONAL SERVICE

A. Pemandian Proses, perusahaan Proses intelijen dan otomatisasi kesempatan diagnostik

Sistem perusahaan menggambarkan proses standar, yang direkam dalam log sistem, bagaimana bisnis benar-benar bekerja. proses ini diekstraksi untuk mengembalikan jalur nyata melalui perintah, persetujuan, perintah kerja, pelanggan, inventaris dan peristiwa keuangan, dan kemudian untuk menyediakan bukti untuk proses kerja AI, adaptasi sistem dan optimasi manajemen, digabungkan dengan wawancara dan misi kesempatan pengamatan untuk menunggu, kembali bekerja, memutar, irregulasi dan otomatisasi.

Proses ini akan dari perasaan ke bukti.Automasi dari masukan ke dalam fokus nilai-tinggiSistem retrofits memiliki prioritas yang jelasOperasi yang ditingkatkan sebelum dan sesudah baris dapat diukur

Submisi penilaian proyek awal Lihat Layanan

AI analisis ekstraksi proses insiden bisnis tertunda masuk kembali botol dan kesempatan untuk otomatisasi

Keputusan proyek-membuat kesimpulan

Bagaimana proses AI menggali dan proses intelijen harus diaktifkan

Ketika sebuah perusahaan tahu bahwa proses ini lambat, otomatis back- kerja atau sistem membingungkan, tetapi tidak dapat menggunakan alasan untuk lokasi faktual, pertambangan proses cocok untuk pre- diagnosis sebagai sistem retrofit dan otomatisasi AI. Tahap pertama harus memilih sebuah proses dengan objek bisnis yang stabil, jelas mulai dan data peristiwa, dan memvalidasi data dan metode dengan hasil kecil, daripada mencakup seluruh perusahaan sekaligus.

START WITH EVIDENCE

Dari penilaian awal sampai penerimaan dan penerimaan pengiriman

Tingkat ketidakpastian berkurang oleh tahap sebelum memutuskan skala masukan dan modalitas kerjasama.

Tahap 1

Diagnosa proses dan data

Pertanyaan identifikasi dijelaskan oleh data.

Mendefinisikan target, mulai titik, aktivitas, waktu, peran dan indikator target, dan memeriksa sumber data.

Tahap 2

Validasi Proses dan Validasi Root

Temukan jalan yang sebenarnya dan kerugian utama.

Analisa varians, tunggu, kembali bekerja dan pengecualian dan berdamai alasan operasional dengan anggota staf.

Tahap 3

Penghancuran pilot dan pengujian repeater

Mengubah wawasan menjadi hasil bisnis

Pilih manajemen, sistem, aturan, atau pilihan AI, mengimplementasikan loop tertutup dan bandingkan indikator pada dan offline.

CLIENT INPUTS

Rekomendasi kesiapan sebelum-pendahuluan

Proses sasaran, bisnis konstituensi dan orang-orang yang bertanggung jawabStruktur bagan sumber, antar muka atau sampel eksporSatu-satunya identifikasi bisnis, seperti perintah kerja pembelian.Status aktif, waktu, orang dan bidang organisasiSiklus saat ini, backlog, back- kerja dan target berkualitasFormulir surat dan instruksi manual extrasistem

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bukti yang akan dilihat dalam penerimaan.

Data kejadian dapat diuraikan terhadap catatan sistem sumberAsio aliran utama dan varian dapat direplikasiMenunggu, kembali bekerja dan botol disesuaikan dengan penonton bisnis tertentuPenyebab akar dari masalah dikonfirmasi oleh data dan oleh operatorKesempatan untuk perbaikan termasuk nilai, resiko, ketergantungan dan orang yang bertanggung jawabMembandingkan indikator dengan kaliber konsisten sebelum dan sesudah pilot

Batas kerja sama dan tanggung jawab

Hasil proses pertambangan tergantung pada cakupan dan kalibrasi data peristiwa dan tidak dapat menyimpulkan semua perilaku garis bawah dari log yang hilang. Analisis sistem bukan pengganti untuk tanggung jawab manajemen, buruh dan kepatuhan penilaian, dan kinerja personil harus dihindari dari kesimpulan langsung dalam konteks operasi.

Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan

Flowcharts tidak konsisten dengan operasi yang sebenarnya dan masalah yang diperdebatkan hanya dalam pertemuan

Hanya siklus rata-rata, tanpa node spesifik, peran dan jalur pengecualian

Automasi lokal telah memindahkan backlog ke posisi yang diikuti, ketika memindahkan langkah maju lebih cepat

Kejadian data tidak memiliki identifikasi seragam dan semantik waktu untuk memulihkan seluruh sistem

Tidak ada awal garis dasar, tidak ada nilai yang ditunjukkan setelah penyelesaian proyek AI atau otomatisasi

Layanan utama kami

Tujuan bisnis, lingkup proses, indikator dan diagnostik data acara

ERP, CRM, OA, MES, Worksheet, dll.

End- to-end proses penemuan, varian, menunggu, back- to-work dan analisis bottlenecks

Pengamatan misi, surat dokumen dan manual AI- klasifikasi bantuan

Kepicik deviasi, perizinan duplikat, isu-isu yang terpisah dan kualitas data

Aturan, API, alur kerja, RPA dan Oportment Agen Automatications

Proses sasaran, tanggung jawab sistem dan perbaikan phased desain rute

Sebelumnya dan siklus post- line, kualitas, manual dan hasil operasional ulang-check

PROJECT DECISION PATH

Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini

Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.

Topik pengadaanOutsourcing dan penerimaan otomatis rekayasaRute teknis, lingkup dari projek, pemasok dan kriteria pengiriman produksi Panduan anggaranUkurannya AI Workstream dan SiklusPerkiraan masukan oleh proses node, antar muka sistem, mandat AI dan lingkup pemerintahan Persegi pemahamanApa ahli A.I.A. pada?Memahami diagnosis bisnis, arsitektur, implementasi, evaluasi dan pengetahuan Mentransfer tanggung jawab

Provitables

Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.

DELIVERABLEPemeriksaan proses, model acara dan laporan kualitas data

DELIVERABLEBagan bunga, varian dan analisis bottleneck yang sebenarnya

DELIVERABLEMending back- to-work pelanggaran dan daftar dari bukti yang mendasarinya

DELIVERABLEAutomatisasi dari prioritas risiko matriks nilai kesempatan

DELIVERABLEProses target, antarmuka sistem dan peta jalan implementasi

DELIVERABLEPC Job Letters, Benchmarks dari Indicators dan Menerima dan Inspeksi Methodology

DELIVERABLEAnalisis skrip, data kaliber dan cakram

Bagaimana anggaran proyek dinilai

Penutupan layanan dan penutupan bisnis untuk periode pertama penyelesaian: obyektif bisnis, lingkup proses, indikator dan diagnostik data acara, ERP, CRM, OA, MES, lembar kerja, dll.

Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa

Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: PoC surat tugas, indikator baseline dan metodologi penerimaan, analisis script, kaliber data dan bahan duplikat, dan jaminan kualitas, transportasi Kelangsungan Kesinambungan

Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.

Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan

Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia

Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Bagaimana proses pertambangan dan intelijen AI bergerak dari permintaan ke hasil penerimaan

Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian projek dengan daftar fungsional.

Tingkat dasar 01 Operasional

Pertama, kita merekam negara nyata sebelum modifikasi.

Ketika proyek ini diluncurkan, rantai bisnis yang membutuhkan banyak perbaikan dipilih, wawancara dengan pengguna yang sebenarnya dan sampel terbaru diambil. Volume pemrosesan, rata-rata waktu makan, waktu menunggu, angka-angka untuk kembali - kerja, angka-angka yang tidak biasa dan titik kontak manual direkam di sekitar Objects Bisnis, Proses Scope, Indictors, dan Diagnostik Data Insvostik; jika data yang tersedia tidak lengkap, baseline dan tagihan manual untuk satu minggu dalam satu baris.

Dasarnya juga harus menunjukkan lingkup statistik dan pengecualian. Sebagai contoh, waktu pemrosesan dimulai dengan ketersediaan informasi atau dengan penyerahan pertama oleh klien, pengecualian gagal untuk menyertakan antarmuka pihak ketiga, dan modifikasi manual adalah proofreading atau pemrosesan ulang kecil.

Cincin Pertama ditutup 02

Asumsi kunci validasi dengan lingkup minimum yang tersedia

Masalah pertama, yang tidak mencakup semua sektor, adalah tentang "ERP, CRM, OA, MES, Worksheet, dll.., mengekstrak dan menghubungkan" loop tertutup yang dapat dioperasikan secara langsung: jelas mendefinisikan masukan, aturan pemrosesan, sistem, peran yang bertanggung jawab, gerakan abnormal dan keluaran terakhir. Peran kunci termasuk setidaknya pemilik bisnis, pengguna sebenarnya, antar-muka dan menerima dan penerimaan, dan penerimaan, yang diwakili oleh grup yang diwakili oleh grup yang lain oleh permintaan.

Penilaian yang dibutuhkan berhubungan dengan setiap kompetensi pada bisnis, peran pengguna dan penerimaan contoh. Hal yang tidak menyediakan data yang sah, antar-muka atau pembuat keputusan harus dimasukkan sebagai kondisi awal atau tahap berikutnya, dan tidak boleh disertakan diam-diam dalam penawaran jangkauan tetap.

implementasi Projek OnexName

Membuat proses hasil panggung dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan

Jalur khas adalah penentuan dari batas tujuan bisnis dan proses, mengekstrak dan memverifikasi data peristiwa, mengidentifikasi proses variabel dan bottlenecks, dan mencocokkan wawancara bisnis untuk memvalidasi akar menyebabkan. Setiap tahap harus menghasilkan hasil yang dapat diidentifikasi, seperti grafik flow, prototipe, antarmuka, catatan tes, pernyataan penyebaran atau demonstrasi yang berjalan.

Demonstrasi panggung tidak "tampak cocok untuk bekerja". Sebuah sampel perwakilan harus digunakan untuk menutupi proses normal, bidang yang hilang, permintaan berulang, otoritas yang tidak memadai, overran waktu dan kelainan data sejarah dari layanan eksternal, dan untuk mengidentifikasi masalah yang muncul hanya dalam lingkungan produksi pada tahap awal.

Operasi penerimaan dan inspeksi 04

Penerimaan dan penerimaan umum dengan pengiriman, bukti dan indikator

Proyek ini setidaknya harus mendamaikan ruang lingkup proses, model acara dan laporan kualitas data, grafik aliran yang benar, analisis variasi dan bottlenecks, daftar tunggu dari pelanggaran-ke-kerja dan akar-root menyebabkan bukti, dan mengkonfirmasi kode sumber atau konfigurasi atgraming, manajemen akun, penyebaran data, respon gagal dan selanjutnya pemeliharaan tanggung jawab. Selain itu juga harus memeriksa izin, keamanan, kinerja, log, recoversibility, dan kunci untuk memastikan sistem yang dapat digunakan untuk memastikan.

Asumsikan sebuah dasar proses 800 item per bulan, rata-rata 18 menit per unit, dan tingkat pengembalian 12 persen, ini hanya sebuah contoh, bukan kinerja klien. usline harus diikuti oleh empat sampai delapan minggu berturut-turut pengamatan pada kalibrasi yang sama, sebelum menilai apakah proses sedang dicapai dari persepsi ke bukti, masukan otomatis terfokus pada link-nilai tinggi, dan sistem retrofit memiliki prioritas yang jelas.

Kata kunci dan deskripsi dari isi

Halaman ini berisi konten organisasi di sekitar masalah layanan nyata seperti AI proses penggalian, proses bisnis penggalian, proses intelijen, proses optimasi konsultasi. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, tanpa menyiratkan komitmen untuk efek tetap; lingkup akhir, siklus, anggaran dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak, dan penerimaan dasar.

DELIVERY PATH

Jalur pengiriman dan implementation

Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.

01Objek operasional dan batas proses didefinisikan

02Ekstrak dan verifikasi data peristiwa

03Variasi proses dan bottlenecks terdeteksi

04Validasi akar menyebabkan hubungan dengan wawancara bisnis

05Menurutkan sistem dan kesempatan perbaikan AI

06Pilot implementasi dan re- pengujian hasil operasional

FAQ

FAQs

Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.

Apa bedanya antara proses penggalian dan proses biasa menyisir?+

Kombo bersama terutama berdasarkan pada wawancara dan berkas sistem; proses pertambangan menggunakan sistem untuk merekam jalur dan waktu kejadian yang sebenarnya. Keduanya harus digabungkan, sebagai log menjelaskan apa yang terjadi dan staf operasional dapat menjelaskan mengapa.

Dapatkah Anda masih melakukan proses menggali tanpa lengkap data ERP?+

Hasil pertama mungkin lokasi acara dan program tata data pemerintahan ketika data benar-benar hilang.

Apakah Anda harus menggunakan AI ketika Anda mencari tahu tentang proses?+

Belum tentu. Tanggung jawab, aturan, data master atau pengaturan persetujuan dapat diperbaiki melalui penyesuaian manajemen dan perangkat lunak umum. Hanya dokumen pemahaman, penilaian bahasa, pengecualian kompleks atau tugas dinamis yang cocok untuk diperkenalkan ke AI.

Bagaimana proses penggalian proyek menerima dan menerima?+

Lipatan data, kaliber peristiwa, jalur proses, siklus, dan varian harus diperiksa untuk kemunculan kembali dari sistem sumber, dengan masalah kunci yang diidentifikasi oleh kepala operasi dan prioritas ditingkatkan. Pilot berikutnya juga membandingkan indikator nyata sebelum dan sesudah baris.

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.

Insinyur konteks Enterprise, migrasi model dan proses intelijen

Data apa yang perusahaan butuhkan untuk mempersiapkan penggalian AI?

Pada minimal, seseorang membutuhkan sebuah identifier objek bisnis, sekelompok nama aktivitas dan waktu yang sesuai, seperti nomor urutan, status urutan dan waktu kejadian. Untuk menganalisis organisasi, menunggu, kerja, kerja dan kerja-kerja-kerja sistem, juga membutuhkan peran pengguna, departemen, jumlah, departemen, dan objek yang terkait. Data perlu tidak secara awalnya sempurna, tetapi mereka harus dapat sampel kembali ke sistem sumber untuk memeriksa. Dalam ketiadaan sebuah catatan peristiwa, fase pertama dapat diisi dengan situs tugas atau situs.

Lihat jawaban lengkapInsinyur konteks Enterprise, migrasi model dan proses intelijen

Apa bedanya antara proses penggalian dan otomatisasi AI? Mana yang harus dilakukan pertama kali?

Pemandian Proses digunakan untuk menemukan bagaimana operasi ini bekerja, dimana pekerjaan menunggu dan variasi apa yang menyebabkan kerugian; bila proses tersebut jelas, tugas tersebut akan digunakan untuk mengubah langkah-langkah yang sesuai dengan mesin. Ketika penyebab dari masalah tersebut tidak jelas kepada perusahaan, maka akan didiagnosis dan membangun sebuah baseline.

Lihat jawaban lengkapTeknik otomatisasi, otomatisasi outsourcing dan spesialis otomatisasi AI

Apa tanggung jawab utama spesialis AIA?

Ahli otomasi intelegensi manual bertanggung jawab untuk mengubah tugas operasional menjadi sistem operasional, dievaluasi otomatis, bukan hanya alat konfigurasi atau persiapan tips. Pekerjaan biasanya mencakup diagnosis proses, prioritas lansekap, sampel dan evaluasi, aturan dan seleksi model, desain Agen dan alur kerja, integrasi API, audit kompetensi, pengambilalihan yang tidak biasa, pemantauan penyebaran, pemantauan dan operasi terus menerus.