プロセスとデータ診断
識別質問はデータで説明しています。ターゲットを定義し、ポイント、アクティビティ、時間、ロール、ターゲットインジケーターを始動させ、ソースデータをチェックします。
PROFESSIONAL SERVICE
A. プロセス採掘、企業のプロセス インテリジェンスおよびオートメーションの機会の診断
企業システムは、システムのログに記録されている標準的なプロセス、実際にどのようにビジネスが動作するかを記述しています。 プロセスは、注文、承認、作業注文、顧客、在庫および金融イベントを通じて実際のパスを回復し、AIワークフロー、システム適応および管理最適化の証拠を提供し、待機、バックツーワーク、デトゥール、不規則性および自動化のためのインタビューおよびミッションの観察機会と組み合わせています。
プロセスは、感触から証拠へと向かう。付加価値の高いフォーカスへの入力の自動化システム改装は明確な優先順位を持っていますライン前後の動作を改善
プロジェクト意思決定の結論
AIプロセスの掘る方法およびプロセスの知能は活動化させなければなりません
企業がプロセスが遅く、後から仕事やシステムが混在していることを知っているとき、その事実上の位置の理由を使わないと、プロセスマイニングはシステム改装およびAI自動化として事前診断に適しています。 最初のフェーズは、安定したビジネスオブジェクト、明確な開始点とイベントデータ、そして、一度に会社全体を覆うのではなく、小さな結果を持つデータとメソッドを検証するプロセスを選択する必要があります。
START WITH EVIDENCE
事前審査から受入・受入まで
不確実性のレベルは、入力のスケールと協力のモダリティを決定する前に段階によって減少します。
プロセス識別とルート検証
実際のパスとメインの損失を見つけてください。組織の異様体を分析し、待機、作業と例外への復帰、スタッフの運用上の理由を把握します。
パイロット・リピーターテストの改良
業績へのインサイトを変革する管理、システム、ルール、AIオプションを選択し、クローズドループを実行し、インディケータをオフラインで比較します。
推奨される前約束の準備ができている
ターゲットプロセス、ビジネスの構成員および責任ある人ソース チャートの構造、インターフェイスまたは輸出サンプル購入注文承認作業注文などのビジネスの単身識別活動的な状態、時間、人および組織分野現在のサイクル、バックログ、バックワーク、品質目標余分システム郵便形態および手動指示
受入時に見れる証拠。
ソースシステムレコードに対してイベントデータがサンプル化できます主流の経路と異種比を再現できます作業やボトルネックへの戻りを待ち、特定のビジネスオーディエンスに合わせて調整します問題の根本原因は、データとオペレータによって確認されます改善の機会には、価値観、リスク、依存性、責任ある人が含まれますパイロット前後の一貫性のあるキャリブレスで指標を比較する
協力・責任の境界
プロセスマイニング結果は、イベントデータのカバレッジと校正に依存し、欠落したログからすべての下線動作を妨げることができません。システム分析は、管理責任、労働およびコンプライアンスの判断の代替手段であり、人事パフォーマンスは、操作のコンテキストで直接的な結論から避けるべきです。
企業が普段直面する問題
実際の業務と課題に合致するフローチャートは、会議でのみ解散されることはありません。
特定のノード、ロール、例外パスがない場合、平均サイクルのみ
ローカルオートメーションは、バックログをフォローオン位置に移動しながら、バックログをフォローオン位置に移動しました。
データのでき事はシステムを渡る回復するために均一同一証明および時間の皮下を欠いていました
AIや自動化プロジェクト完了後、プレラインベースライン無し、価値実証なし
コアサービス
01
業務目的、プロセススコープ、インジケータ、イベントデータ診断
02
ERP、CRM、OA、MES、ワークシートなど
03
エンドツーエンドプロセスの発見、変形、待機、バックツーワークとボトルネック分析
04
ミッションの観察、文書のメールおよびマニュアルAIは分類をアシストしました
05
コンプライアンスの逸脱、重複承認、分離およびデータ品質の問題の認識
06
ルール、API、ワークフロー、RPA、エージェントの自動化機会
07
ターゲットプロセス、システム責任、およびルート設計のフェーズド改善
08
プレラインサイクル、品質、マニュアル、運用結果の見直し
今後も、現在のプロジェクトを振り返って検討を進めていきます。
プロジェクトの異なるフェーズの実装のサービスの境界、予算ベース、およびモダリティは同一ではなく、次の組み合わせでさらに評価することができます。
プロジェクト成果物
最終配達境界は、サービスの範囲、建設段階、協力の商品に応じて定義され、共通の結果として以下に記述されます。
DELIVERABLEプロセススコープ、イベントモデル、データ品質レポート
DELIVERABLE実質のフローチャート、変形およびネックの分析
DELIVERABLEバックエンドに作業違反と証拠の根本的なリストを保留
DELIVERABLE機会価値の優先リスク行列の自動化
DELIVERABLEターゲットプロセス、システムインターフェイス、実装ロードマップ
DELIVERABLEPCのジョブレター、インジケータと受信および検査方法のベンチマーク
DELIVERABLEスクリプト、データキャリブ、ディスクの解析
プロジェクト予算の評価方法
業務目的、プロセススコープ、インジケータ、イベントデータ診断、ERP、CRM、OA、MES、ワークシートなど、完了後の最初の期間のサービスカバレッジとビジネスクロージャ。
既存のコード、データ、システム、機器、文書の完全性、およびカバレッジの範囲の整合性のレベルを監査、再配置または再設計
サードパーティのインタフェース、調整の責任、データ品質、異常な補償および外部のサプライヤーの協力の数
性能、可用性、セキュリティ、権限、監査、コンプライアンス、アクセスウィンドウなどの機能不全な要件
配信深さと長期責任:PoCタスクレター、インジケータベースラインと受諾方法論、スクリプトの分析、データキャリバーと重複材料、品質保証、平和維持継続範囲の輸送
これらは、開発の即時開始をお勧めしません。
プロジェクトの目的、責任ある人および受諾の基準は確立されません
主要アカウント、データ、インターフェイス、またはビジネスの許可が利用できていない
最大の価格や非常に短いサイクルのみが求められ、必要なテストと品質管理は受け入れられません
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
AIプロセスマイニングとプロセスインテリジェンスが要求から受諾結果に移行する方法
実装方法論、データキャリブレーション、責任の境界を説明するために、以下のとおりに、機能リストによるプロジェクト判断のプロキシとして使用されていません。
まず、修正前の実態を記憶します。
プロジェクトが起動すると、ほとんどの改善が必要なビジネスチェーンが選択され、実際のユーザーと最近のサンプルとのインタビューが行われます。処理量、平均時間消費量、待機時間、バックツーワーク数、異常な数、マニュアル接点がビジネスオブジェクト、プロセススコープ、インジケータ、およびインシデントデータ診断の周りに記録されます。利用可能なデータが不完全な場合は、ベースラインは、列の1〜2週間の手動請求書として使用されます。ベースラインがなければ、プロジェクトはZMを判断し、ZMを完全に確認できるかどうかを判断できる限り、ZMとZMは、ZMを判断できる限りではありません。
ベースラインは、統計と除外のスコープも示します。例えば、処理時間は、情報の利用可能性やクライアントによる最初の投稿で始まり、例外はサードパーティのインタフェースを含むことができません。手動修正は、マイナーな校正または再処理です。
利用可能な最小限のスコープでキーの仮定を検証
第一号は、すべてのセクターをカバーすることを求めない、ERP、CRM、OA、MES、ワークシートなどについて、リアルタイムで操作できるクローズドループを抽出およびリンクする。 明確に入力、処理ルール、システムアクション、責任あるロール、異常な動きおよび最終出力を定義します。 主な役割は、少なくともビジネス所有者、実際のユーザー、テクニカルインターフェイス、および別のグループ管理およびグループ管理の要求事項を回避することによって、必要な作業を把握することを含む。
必要性の評価はビジネスシーン、ユーザー ロールおよびサンプル受け入れに各能力を対応します。正当なデータ、インターフェイスまたは意思決定者に事前条件またはその後の段階として含まれているべきではないこと、そして固定範囲の提供で静かに含まれるべきではないことの無事に。
プロセスをリバーシブルでリバーシブルなステージ結果に
典型的なパスは、ビジネスの目的とプロセス境界の決定であり、イベントデータを抽出し、検証し、プロセス変数とボトルネックを識別し、根本原因を検証するためのビジネスインタビューをマッチングします。各ステージは、フローチャート、プロトタイプ、インターフェイス、テストレコード、デプロイメントステートメント、または実行されたデモなどの識別可能な結果をもたらすはずです。
ステージのデモは「仕事に合致する」ではありません。 代表的なサンプルは、通常のプロセス、欠落したフィールド、繰り返しの要求、不十分な権限、時間オーバーラン、外部サービスからの履歴データ異常をカバーし、初期段階での生産環境でのみ発生する問題を特定するために使用する必要があります。
配送、証拠、インジケーターによる一般的な受諾と受諾
プロジェクトのプロセスの範囲、イベントモデル、データ品質レポート、真のフローチャート、バリアント、ボトルネック分析、バックツーワーク違反の待機リスト、およびルート原因の証拠、およびソースコードまたは構成アトリビューション、アカウント管理、ビルド展開、データバックアップ、失敗応答、およびその後のメンテナンスの責任を確認する必要があります。機能的な受け入れに加えて、それはまた、クライアントがシステムとチームを独立して理解できるようにするために、権限、セキュリティ、パフォーマンス、ログ、回復およびキーユーザートレーニングをチェックする必要があります。
1 ヶ月あたりの 800 個の項目のプロセスベースラインを仮定し、平均 1 単位の 18 分、およびリターン率 1 セントのこれは、クライアントのパフォーマンスではなく、例えばです。 アップラインは、同じ口径での連続観察の 4 から 8 週に続くべきです、プロセスが認識から証拠まで達成されるかどうかを判断する前に、高値リンクに焦点を当てた自動入力、システム レトロフィットは、明確な優先順位を持っています。
キーワードとコンテンツの説明
このページには、AIプロセスの発掘、ビジネスプロセスの発掘、プロセスインテリジェンス、プロセス最適化コンサルティングなどの実際のサービスの問題に関する組織的コンテンツが含まれています。 キーワードは、固定効果に対するコミットメントを暗示することなく、ユーザーと検索システムがテーマを特定するのを助けるために使用されています。 最終的なスコープ、サイクル、予算およびインジケータは、プロジェクト診断、契約および受諾ベースラインに基づいています。
DELIVERY PATH
導入・納品経路
各段階は明確な目的、参加型ロールおよび評価可能な結果を持ち、重要な決定はプロジェクトの最後に残っていない。
01運用目的とプロセス境界を定義する
02イベントデータの抽出と検証
03プロセスバリエーションとボトルネックが検出される
04業務上のインタビューに関連した根本原因の検証
05選別システムとAI改善機会
06運用実績の実証・再検証
FAQ
FAQs
協力前の最も一般的な問題は、事前に明示されています。
プロセスの掘削と通常のプロセスの櫛の間にどのような違いがありますか?+
一般的なコンボは、主にインタビューやシステムファイルに基づいています。プロセスマイニングは、イベントの実際のパスと時刻を記録するためにシステムを使用しています。ログが何が起こったのかを説明すると、作業員がなぜ説明できるので、2つは組み合わせるべきです。
ERPのデータが完成せずにプロセスの掘り下げをしても大丈夫ですか?+
第一の結果は、データが真剣に欠落したときにイベントとデータガバナンスプログラムの場所である可能性があります。
プロセスについて調べるときにAIを使用する必要がありますか?+
必ずしもそうではありません。責任、規則、マスターデータ、または承認設定は、管理調整と一般的なソフトウェアによって修復される場合があります。文書の理解、言語判断、複雑な例外、または動的タスクのみがAIへの導入に適しています。
プロセスの発掘プロジェクトはどのように受け入れ、受け入れますか?+
データカバレッジ、イベントキャリブレーション、プロセスパス、サイクル、およびバリアントは、ソースシステムから再エマージするためにチェックされ、操作の頭と優先順位が改善された重要な問題が確認されます。 その後のパイロットは、ラインの前と後にある実際の指標を比較します。
DECISION FAQ
265 件の質問をすべて表示する現在のプロジェクトに関する一般的な問題
企業コンテキストエンジニアリング、モデルマイグレーション、プロセスインテリジェンス
AIプロセスの発掘のために企業が準備する必要があるデータは何ですか?
最小限に、ビジネスオブジェクト識別子、アクティビティ名と対応する時間(注文番号、注文ステータス、および発生時間など)が必要です。組織を分析するには、待機、バックツーワーク、およびクロスシステムコラボレーションを分析するには、ユーザーロール、部門、金額、チャネル、および関連するオブジェクトも必要です。データには初期に完璧ではありませんが、ソースシステムに戻って確認できるようにする必要があります。イベントログがない場合、最初のフェーズはサイトまたはタスクを埋めることができます。
完全な回答を見る企業コンテキストエンジニアリング、モデルマイグレーション、プロセスインテリジェンスプロセスの掘削機とAIの自動化との間にはどのような違いがありますか? 最初にすべきですか?
プロセスマイニングは、作業が待っていて、どのような変化が損失を引き起こすのか、実際に動作する方法を発見するために使用されます。 AIの自動化は、マシンに合ったステップを変更するために使用されます。 問題の原因が企業に明らかでないとき、それはベースラインを診断し、確立する必要があります。 プロセスがクリアなとき、タスクは安定してサンプルが利用可能であり、小規模な自動化されたPoCは直接行うことができます。 すべてのプロセスの問題は、AIを必要とし、および効果的な調整が必要である可能性があります。
完全な回答を見るオートメーションエンジニアリング、自動化アウトソーシング、AI自動化スペシャリストAIAスペシャリストの主な責任は何ですか?
手動インテリジェンス自動化スペシャリストは、単に設定ツールやヒントの準備ではなく、操作タスクを操作、評価可能な自動化システムに変える責任があります。通常、作業には、プロセス診断、景観優先順位付け、サンプルおよび評価、ルールとモデル選択、エージェントとワークフロー設計、API統合、能力監査、異常な買収、デプロイメント監視、継続的な運用が含まれます。
完全な回答を見るオートメーションエンジニアリング、自動化アウトソーシング、AI自動化スペシャリストAIオートメーションにアクセスするにはどうすればよいですか?
ほとんどの企業は、ERP、CRM、RPA、またはRPAを、ビジネスプライマリとして使用できる既存のAIワークフロー、ニュース、読み取り専用データサービス、ファイル交換、または管理されたRPAを接続する必要はありません。 AIは、文書の理解、分類、要約、推奨、フィールド検証とステータスの確実な手順、および既存のシステムが公式な維持されます。
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アドバイスをいただくサービス、案内、事例
導入の自動化
AIワークフロー構築とプロセス自動化
診断機会を制御可能でリバーシブルな生産プロセスに翻訳
詳しくはお問い合わせください。プロジェクトデリバリースマートオートメーションエンジニアリングとアウトソーシング
組み合わせルール、API、RPA、AI、エージェントのポートツーエンド実装
詳しくはお問い合わせください。システム接続APIとエンタープライズシステム統合
相互システムイベント、ステータス、データ、自動アクションを接続
詳しくはお問い合わせください。プロジェクトの診断AIプロジェクト情報を収集し、予備審査を受ける
運用タスク、データ、システム、リスク、予算、および最初の認証スコープを最初に確認
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