Home / Services / AI processo minerario, intelligenza processo aziendale e automazione opportunità diagnostica

PROFESSIONAL SERVICE

A. Estrazione di processi, intelligenza di processo aziendale e automazione opportunità diagnostica

Il sistema aziendale descrive i processi standard, che vengono registrati nei registri del sistema, come funziona il business. I processi vengono estratti per ripristinare i percorsi reali attraverso ordini, approvazioni, ordini di lavoro, clienti, inventari e eventi finanziari, e poi per fornire prove per i flussi di lavoro AI, adattamenti di sistema e ottimizzazione della gestione, combinati con interviste e opportunità di osservazione della missione per l'attesa, il back-to-work, la deviazione, le irregolarità e l'automazione.

Il processo sta passando dalla sensazione alla prova.Automazione dell'ingresso in focus ad alto valoreI rettifiche di sistema hanno priorità chiareLe operazioni migliorate prima e dopo la linea possono essere misurate

Presentazione della valutazione preliminare dei progetti Servizio di assistenza

Analisi di processo AI degli incidenti aziendali in attesa di rientro strozzature e opportunità di automazione

Conclusioni del processo decisionale del progetto

Come si attiva l'intelligenza di processo AI e l'intelligenza di processo

Quando un'impresa sa che il processo è lento, back-to-work o sistema è confusa, ma non può utilizzare la ragione per la sua posizione di fatto, l'estrazione di processo è adatto per la pre-diagnosi come retrofit di sistema e l'automazione AI. La prima fase dovrebbe selezionare un processo con oggetti aziendali stabili, punti di partenza chiari e dati degli eventi, e convalidare i dati e metodi con piccoli risultati, piuttosto che coprire l'intera azienda in una volta.

START WITH EVIDENCE

Dal giudizio preliminare alla consegna di accettazione e accettazione

Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.

Fase 1

Diagnosi dei processi e dei dati

Le domande di identificazione sono spiegate dai dati.

Definisce l'obiettivo, punto di partenza, attività, tempo, ruolo e indicatori di destinazione, e controlla i dati di origine.

Fase 2

Identificazione del processo e convalida delle radici

Trova il vero percorso e la perdita principale.

Analizzare le varianti, attendere, tornare al lavoro e le eccezioni e riconciliare le ragioni operative con il membro del personale.

Fase 3

Miglioramento dei test pilota e ripetitore

Trasformare le informazioni sui risultati aziendali

Selezionare la gestione, i sistemi, le regole o le opzioni AI, implementare un loop chiuso e confrontare gli indicatori su e offline.

CLIENT INPUTS

Raccomandazione prontezza precompetitiva

Processi mirati, costituzioni aziendali e persone responsabiliStruttura del grafico sorgente, interfaccia o campione di esportazioneIdentificazione singola delle imprese, come gli ordini di lavoro di approvazione dell'ordine di acquistoStato attivo, tempo, persone e settori organizzativiObiettivi attuali del ciclo, del backlog, del back-work e della qualitàForme di posta extrasistema e istruzioni manuali

ACCEPTANCE EVIDENCE

Prove da vedere nell'accettazione.

I dati degli eventi possono essere campionati contro i record del sistema sorgenteI principali flussi e i rapporti di variante possono essere replicatiAspettare, tornare al lavoro e strozzature sono su misura per il pubblico di affari specificiLa causa principale del problema è confermata dai dati e dall'operatoreLe opportunità di miglioramento includono valori, rischi, dipendenza e persone responsabiliIndicatori di comparazione con calibri coerenti prima e dopo il pilota

Boundario di cooperazione e responsabilità

I risultati delle estrazione minerarie di processo dipendono dalla copertura e dalla calibrazione dei dati degli eventi e non possono dedurre tutti i comportamenti di base del registro mancante. L'analisi del sistema non è un sostituto della responsabilità di gestione, del giudizio sul lavoro e sulla conformità, e le prestazioni del personale dovrebbero essere evitate da conclusioni dirette nel contesto delle operazioni.

Problemi che le imprese di solito affrontano

I diagrammi di flusso non sono coerenti con le operazioni effettive e le questioni sono discusse solo in riunioni

Solo ciclo medio, senza nodi specifici, ruoli e percorsi di eccezione

L'automazione locale ha spostato il backlog in una posizione di follow-on, spostando il passo avanti più velocemente

Gli eventi di dati mancavano di identificazione uniforme e semantica del tempo per recuperare attraverso il sistema

Nessuna linea di base pre-linea, nessun valore dimostrato dopo il completamento di AI o progetti di automazione

I nostri servizi principali

Obiettivi aziendali, portata di processo, indicatori e diagnostica dei dati degli eventi

ERP, CRM, OA, MES, Foglio di lavoro, ecc.

Analisi di collane, varianti, attesa, back-to-work e collane di processo end-to-end

Osservazione della missione, posta dei documenti e classificazione manuale AI-assisted

Conseguenze di conformità, doppio riconoscimento delle autorizzazioni, riconoscimento dei problemi di qualità distaccati e dati

Regole, API, flusso di lavoro, RPA e Opportunità di automazione agente

Processi mirati, responsabilità del sistema e miglioramento graduale del design del percorso

Ricontrollare i risultati di qualità, manuale e operativo del ciclo pre-linea e post-linea

PROJECT DECISION PATH

Continua a giudicare nel contesto dei progetti attuali

I limiti di servizio, le basi di bilancio e le modalità di attuazione per diverse fasi del progetto non sono identici e possono essere ulteriormente valutati in combinazione con le seguenti.

Argomenti di appaltiOutsourcing e accettazione dell'ingegneria automatizzataItinerario tecnico, portata del progetto, criteri di consegna del fornitore e della produzione Linee guida per il bilancioAI Costi e cicli a monteIngressi stimati tramite nodi di processo, interfaccia di sistemi, mandato AI e portata di governance Competenza del ruoloSu cosa sta l'esperto dell'A.I.A.?Comprensione delle responsabilità di diagnosi, architettura, implementazione, valutazione e trasferimento di conoscenze

Progetti di consegna

I confini finali di consegna sono definiti secondo la portata dei servizi, la fase di costruzione e le modalità di cooperazione, e sono descritti di seguito come risultati comuni.

DELIVERABLECampo di applicazione del processo, modelli di eventi e report sulla qualità dei dati

DELIVERABLEReal flussochart, variante e analisi collo di bottiglia

DELIVERABLEIn attesa di violazioni di back-to-work e elenco delle prove sottostanti

DELIVERABLEAutomazione della matrice di rischio prioritaria di valore di opportunità

DELIVERABLEProcessi mirati, interfacce di sistema e mappa stradale di implementazione

DELIVERABLEPC Job Letters, Benchmarks of Indicators and Riceve and Inspection Methodology

DELIVERABLEAnalisi di script, calibri di dati e dischi

Come viene valutato il bilancio del progetto

Copertura del servizio e chiusura aziendale per il primo periodo di completamento: obiettivo aziendale, portata di processo, indicatori e dati degli eventi diagnostici, ERP, CRM, OA, MES, foglio di lavoro, ecc.

Livello di integrità dei codici, dei dati, dei sistemi, delle attrezzature e dei documenti esistenti e di portata di copertura da controllare, rilocalizzare o ri-progettare

Numero di interfacce di terze parti, responsabilità di coordinamento, qualità dei dati, insolita compensazione e cooperazione dei fornitori esterni

Requisiti non funzionali quali prestazioni, disponibilità, sicurezza, autorità, audit, conformità e accesso a finestre

Profondità di consegna e responsabilità a lungo termine: lettera di compito PoC, metodologia di base di indicatori e accettazione, analisi di script, data calibre e materiale duplicato, e garanzia di qualità, trasporto di continuità di mantenimento della pace gamme

Queste circostanze non raccomandano l'iniziazione immediata di pieno sviluppo.

Obiettivi del progetto, persone responsabili e criteri di accettazione non sono stabiliti

Conti chiave, dati, interfacce o autorizzazioni aziendali non disponibili

Solo il prezzo massimo o il ciclo molto breve è ricercato, e le prove necessarie e il controllo di qualità non sono accettate

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Come l'estrazione e l'intelligenza di processo di AI si muovono dalla domanda ai risultati dell'accettazione

I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.

01 Linea di base operativa

Prima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.

Quando il progetto viene lanciato, viene selezionata una catena di affari che necessita di maggior miglioramento, vengono effettuate interviste con gli utenti reali e i campioni recenti. Il volume di elaborazione, il tempo medio di attesa, il numero di back-to-works, numeri insoliti e punti di contatto manuali sono registrati intorno agli obiettivi aziendali, il Campo di processo, gli Indicatori e la Diagnostica dei dati incidenti; se i dati disponibili sono incompleti, la linea di base viene utilizzata come un processo di calcolo manuale per una sola settimana di giudizio.

La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.

02 Primo anello chiuso

Convalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile

Il primo numero, che non cerca di coprire tutti i settori, è di circa “ERP, CRM, OA, MES, Worksheet, ecc, estrazione e collegamento” un ciclo chiuso che può essere gestito in tempo reale: definisce chiaramente l’ingresso, le regole di elaborazione, le azioni di sistema, i ruoli responsabili, i movimenti anormali e l’output finale.

La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.

• Realizzazione di progetti

Rendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile

I percorsi tipici sono la determinazione del confine tra obiettivi e processi aziendali, l'estrazione e la verifica dei dati degli eventi, l'identificazione delle variabili di processo e dei colli di bottiglia, e le interviste di business corrispondenti per convalidare le cause radice.

La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.

04 Operazioni di ricezione e di ispezione

Accettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori

Il progetto dovrebbe almeno conciliare la portata del processo, il modello di eventi e il rapporto qualità dati, il vero grafico di flusso, l'analisi delle varianti e dei colli di bottiglia, l'elenco di attesa delle violazioni back-to-work e le prove di causa di root, e confermare il codice sorgente o l'attribuzione di configurazione, la gestione del conto, la distribuzione di dati, il backup dei dati, la risposta di guasto e le responsabilità di manutenzione successive.

Supponendo una linea di base di processo di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, questo è solo un esempio, non una prestazione del cliente.

Parole chiave e descrizione del contenuto

Questa pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come lo scavo di processo AI, lo scavo di processo, l'intelligenza di processo, la consulenza di ottimizzazione dei processi. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza implicare l'impegno per gli effetti fissi; la portata finale, il ciclo, il budget e gli indicatori sono basati sulla diagnosi di progetto, contratto e sulla base di accettazione.

DELIVERY PATH

Attuazione e modalità di consegna

Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.

01Obiettivi operativi e confini di processo sono definiti

02Estrarre e verificare i dati degli eventi

03Variazioni di processo e colli di bottiglia rilevati

04Validazione delle cause di radice in relazione alle interviste aziendali

05Sistema di selezione e opportunità di miglioramento AI

06Attuazione pilota e riesame dei risultati operativi

FAQ

FAQs

Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.

Che differenza fa tra lo scavo di processo e la pettinatura di processo ordinaria?+

La combinazione comune si basa principalmente su interviste e file di sistema; l'estrazione di processo utilizza il sistema per registrare il percorso reale e l'ora dell'evento. I due dovrebbero essere combinati, come i registri spiegano cosa è successo e lo staff operativo può spiegare perché.

Puoi ancora effettuare lo scavo senza dati ERP completi?+

Il primo risultato può essere la posizione dell'evento e il programma di governance dei dati quando i dati sono gravemente mancanti.

Devi usare AI quando scopri il processo?+

Non necessariamente. Responsabilità, regole, dati master o impostazioni di approvazione possono essere riparati attraverso regolazioni di gestione e software comune. Solo la comprensione dei documenti, il giudizio linguistico, le eccezioni complesse o le attività dinamiche sono adatte per l'introduzione in AI.

Come accetta e accetta il progetto di scavo di processo?+

La copertura dei dati, il calibro degli eventi, il percorso di processo, il ciclo e la variante devono essere controllati per la riemergenza dal sistema sorgente, con le questioni chiave identificate dalla testata delle operazioni e delle priorità migliorate.

DECISION FAQ

Questioni comuni relative ai progetti attuali

Controlla tutte le 265 domande.

Ingegneria del contesto aziendale, migrazione dei modelli e intelligenza dei processi

Quali dati devono preparare le aziende per gli scavi di processo AI?

Per analizzare l'organizzazione, l'attesa, la collaborazione tra back-to-work e cross-system, è necessario anche ruoli utente, dipartimenti, importi, canali e oggetti associati. I dati non devono essere inizialmente perfetti, ma devono essere in grado di campionare nuovamente al sistema sorgente per controllare. In assenza di un registro eventi, il primo sito può essere inserito.

Visualizza risposta completaIngegneria del contesto aziendale, migrazione dei modelli e intelligenza dei processi

Che differenza fa tra lo scavo di processo e l'automazione AI? Che cosa dovrebbe essere fatto prima?

L'estrazione di processo viene utilizzata per scoprire come funzionano le operazioni, dove il lavoro è in attesa e quali variazioni causano perdite; l'automazione AI viene utilizzata per modificare i passaggi che si adattano alla macchina. Quando la causa del problema non è chiara per l'impresa, deve diagnosticare e stabilire una linea di base. Quando il processo è chiaro, il compito è stabile e un campione è disponibile, un piccolo-scala automatizzato PoC12 può essere fatto direttamente.

Visualizza risposta completaAutomazione ingegneristica, automazione e specialisti dell'automazione AI

Qual è la responsabilità principale dello specialista AIA?

Lo specialista dell'automazione dell'intelligenza manuale è responsabile della trasformazione delle attività operative in sistemi automatizzati operativi, evalubili, piuttosto che semplicemente degli strumenti di configurazione o della preparazione di punte. Il lavoro di solito include la diagnosi di processo, la priorità del paesaggio, il campione e la valutazione, la selezione delle regole e dei modelli, il progetto del flusso di lavoro, l'integrazione API, l'audit di competenze, l'acquisizione insolita, il monitoraggio della distribuzione e il funzionamento continuo.