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PROFESSIONAL SERVICE

A. Process 광산, 기업 공정 인텔리전스 및 자동화 기회 진단

기업 시스템은 시스템의 로그에 기록되는 표준 프로세스를 설명합니다. 프로세스는 주문, 승인, 작업 주문, 고객, 재고 및 금융 이벤트를 통해 실제 경로 복원에 추출되며 AI 워크플로우, 시스템 적응 및 관리 최적화에 대한 증거를 제공 할 수 있으며, 대기, 백 작업, 디투어, 불규칙성 및 자동화를위한 인터뷰 및 임무 관측 기회를 결합합니다.

과정은 증거에 감각에서 려고합니다.높은 가치 초점으로 입력의 자동화시스템 개조는 명확한 우선 순위가 있습니다선이 측정될 수 있는 후에 전에 개량한 가동은

사전 계획의 제출 공지사항

프로젝트 결정

AI 프로세스가 다이그와 프로세스 인텔리전스가 활성화되어야하는 방법

기업은 프로세스가 느리다는 것을 알고있을 때, 백 작업 또는 시스템은 혼란스럽지만, 실제로 위치를 위해 이유를 사용할 수 없습니다, 프로세스 마이닝은 시스템 개조 및 AI 자동화로 사전 진단에 적합하다. 첫 번째 단계는 안정적인 비즈니스 객체, 명확한 시작점 및 이벤트 데이터를 사용하여 프로세스를 선택하고, 작은 결과와 데이터 및 방법을 검증 한 번에 전체 회사를 덮고있다.

START WITH EVIDENCE

사전 심사에서 합격 및 합격 납품

불확실한 수준은 입력의 가늠자 및 협력의 modalities에 결정하기 전에 단계에 의해 감소됩니다.

단계 1

프로세스 및 데이터 진단

ID 질문은 자료에 의해 설명됩니다.

대상, 출발점, 활동, 시간, 역할 및 대상 지표를 무시하고 소스 데이터를 확인합니다.

단계 2

프로세스 식별 및 루트 검증

실제 경로와 주요 손실을 찾습니다.

분석 변형, 대기, 작업 및 예외로 돌아와 직원 회원과의 재조합적인 작동 이유.

3 단계

파일럿 및 반복기 테스트의 개선

사업 결과에 대한 통찰력

관리, 시스템, 규칙 또는 AI 옵션을 선택하면 닫힌 루프를 구현하고 지표를 오프라인으로 비교합니다.

CLIENT INPUTS

합격에 볼 수 있습니다.

Event data는 소스 시스템 레코드에 대해 샘플링 할 수 있습니다.주요 흐름 경로 및 변종 비율은 복제 될 수 있습니다직장과 목에 돌아와 특정 비즈니스 청중에 맞게문제의 뿌리 원인은 데이터에 의해 확인되고 운영자에 의해개선 기회는 가치, 위험, 신뢰성 및 책임있는 사람 포함파일럿의 앞에 일관된 Calibres와 비교 표시

협력과 책임의 경계

공정 마이닝 결과는 이벤트 데이터의 적용 및 교정에 따라 다루어진 로그에서 아래 부분 동작을 하지 않습니다. 시스템 분석은 관리 책임, 노동 및 준수 판단에 대 한 대용 하지 않으며, 인력 성능은 작업의 상황에 직접 결론에서 방지 해야 합니다.

기업이 일반적으로 직면 한 문제

Flowcharts는 실제 작업과 문제로 일관되게 되지 않습니다 회의에서만 탈락

특정 노드, 역할 및 예외 경로와 더불어 평균 주기만

로컬 자동화는 후속 위치에 backlog를 이동하면서 앞으로의 단계가 빠르게 이동

데이터 이벤트는 균일 한 식별과 시간 semantics가 시스템 전반에 걸쳐 복구를 중단했습니다.

사전 라인 기본 없음, AI 또는 자동화 프로젝트 완료 후 아무 값도 입증되지 않음

핵심 서비스

사업 목표, 공정 범위, 지표 및 이벤트 데이터 진단

ERP, CRM, OA, MES, 워크 시트 등

End-to-end 프로세스 발견, 변형, 대기, 백 작업 및 병목 분석

미션 관측, 문서 메일 및 매뉴얼 AI 보조 분류

규정 준수 편차, 중복 승인, 분리 및 데이터 품질 문제 인식

규칙, API, 워크플로우, RPA 및 에이전트 자동화 기회

대상 프로세스, 시스템 책임 및 경로 설계의 단계 개선

사전 및 포스트 라인 사이클, 품질, 매뉴얼 및 작동 결과 재 검사

PROJECT DECISION PATH

현재 프로젝트의 상황에 대한 판단을 계속

서비스 경계, 예산 기지 및 프로젝트의 다른 단계에 대한 구현의 modalities는 동일하지 않으며 다음과 같이 더 평가 될 수 있습니다.

Procurement 주제자동화 엔지니어링의 아웃소싱 및 합격기술적인 노선, 프로젝트의 범위, 공급자 및 생산 납품 기준 예산 가이드AI Workstream 비용 및 사이클프로세스 노드, 시스템 인터페이스, AI 위임 및 관리 범위에 의한 추정된 입력 역할 이해A.I.A. 전문가는 무엇입니까?사업 진단, 건축, 구현, 평가 및 지식 전송 책임 이해

프로젝트 제공

최종 배송 경계는 서비스의 범위에 따라 정의되며 건설 단계 및 협력의 형태는 일반적인 결과로 설명됩니다.

DELIVERABLE프로세스 범위, 이벤트 모델 및 데이터 품질 보고서

DELIVERABLEReal flowchart, 변종 및 병목 분석

DELIVERABLE퇴직 후의 행동 위반 및 결과의 목록

DELIVERABLE우선 순위 위험 매트릭스의 자동화 기회 가치

DELIVERABLE대상 프로세스, 시스템 인터페이스 및 구현 로드 맵

DELIVERABLEPC Job Letters, 지표 및 재조합 및 검사 방법론 벤치 마크

DELIVERABLE스크립트, 데이터 캘리브 및 디스크 분석

프로젝트 예산은 어떻게 평가됩니다.

완료의 첫번째 기간을 위한 서비스 적용 그리고 사업 마감: 사업 목적, 과정 범위, 지시자 및 사건 자료 진단, ERP, CRM, OA, MES, 워크 시트, 등.

기존 코드, 데이터, 시스템, 장비 및 문서의 무결성 수준, 감사 및 재 배치 또는 재설계 될 수있는 범위

제 3 자 인터페이스, 조정 책임, 데이터 품질, 비정상적인 보상 및 외부 공급 협력의 수

성능, 가용성, 보안, 권위, 감사, 준수 및 액세스 창과 같은 비 기능 요구 사항

납품 깊이와 장기 책임: PoC 작업 편지, 지시자 기본 및 합격 방법론, 스크립트의 분석, 자료 캘리브 및 중복 물자, 및 품질 보증, 평화 유지 연속성 범위의 수송

이 상황은 전 개발의 즉각적인 시작을 권장하지 않습니다.

프로젝트 목표, 책임있는 사람 및 합격 기준은 설치되지 않습니다

Key 계정, 데이터, 인터페이스 또는 비즈니스 권한이 없습니다.

최대 가격 또는 매우 짧은 사이클은 찾고 있으며 필요한 테스트 및 품질 관리는 허용되지 않습니다.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

AI 공정 마이닝 및 공정 인텔리전스가 수요에서 결과 수용

다음은 구현 방법론, 데이터 캘리브 및 책임의 경계를 설명하는 데 사용됩니다. 기능 목록에서 프로젝트 판단에 대한 프록시로 사용됩니다.

01 운영 기준

첫째, 수정하기 전에 실제 상태를 기록합니다.

프로젝트가 시작될 때, 가장 개선이 선택되고, 실제 사용자와 최근 샘플과 인터뷰가 진행되고 있는 비즈니스 체인이 진행됩니다. 처리량, 평균 시간 소모, 대기 시간, 백 투 - 웍스 수, 특이한 번호 및 수동 접촉점은 비즈니스 목표, 프로세스 범위, 지표 및 사용 데이터 진단에 관한 기록입니다. 사용 가능한 데이터가 불완전한 경우, 기본은 하나의 수동 청구서로 사용되며, 2주간의 비즈니스 목표가 완료될 수 있습니다. 지멘트가 완료된 경우, ZXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXFXF

기본 설정은 통계 및 배당 범위를 나타냅니다. 예를 들어, 처리 시간은 정보의 가용성 또는 클라이언트의 첫 번째 제출으로 시작되며 예외는 타사 인터페이스를 포함하지 못하며, 수동 수정은 미성년자 교정 또는 재 처리입니다.

02 첫 번째 닫힌 링

최소 사용 가능한 범위로 키 가정을 검증

모든 부문을 커버하지 않는 첫 번째 문제는 ERP, CRM, OA, MES, Worksheet 등, 추출 및 링크"실행 루프에서 실시간으로 작동 할 수 있습니다. 명확하게 입력, 처리 규칙, 시스템 작업, 책임있는 역할, 이상한 운동 및 최종 출력을 정의합니다. 키 역할은 최소 비즈니스 소유자, 실제 사용자, 기술 인터페이스 및 그룹 관리에 의해 다른 그룹 관리에 의해 사용되며 다른 그룹 관리 부서에 의해 다른 그룹 관리 작업을 수행 할 수 있습니다.

필요한 평가는 비즈니스 장면, 사용자 역할 및 샘플 수용에 각 역량에 대응합니다. 합법적 인 데이터, 인터페이스 또는 결정 제작자를 제공하지 않는 매트는 사전 조건 또는 후속 단계로 포함되어야하며 고정 범위 제공에서 조용히 포함되지 않아야합니다.

• 프로젝트 구현

역방향 및 역방향 단계 결과를 확인

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단계 데모는 "일하기에 적합"하지 않습니다. 대표 샘플은 일반 프로세스, 누락 된 필드, 반복 요청, inadequate 권위, 시간 오버런 및 역사적인 데이터는 외부 서비스에서 영향을 미치며 초기 단계에서 생산 환경에서만 발생하는 문제를 식별하는 데 사용됩니다.

04 재조합 및 검사 운영

납품, 증거 및 지표와 공동 수용 및 합격

이 프로젝트는 적어도 프로세스의 범위를 재구성해야, 이벤트 모델 및 데이터 품질 보고서, 진정한 흐름 차트, 변종 및 목 분석, 백 작업 위반 및 루트 원인 증거의 대기 목록, 소스 코드 또는 구성 특성, 계정 관리, 구축 배포, 데이터 백업, 실패 응답 및 후속 유지 보수 책임. 기능 수용 외에도, 그것은 또한 권한을 확인해야합니다, 보안, 성능, 로그, 복구, 사용자의 훈련을 이해하는 데 필요한 시스템을 유지하고, 클라이언트를 이해하는 데 필요한 시스템을 이해하는 데 필요한.

한 달에 800 항목의 프로세스 기반을 모시고, 단위 당 평균 18 분, 그리고 12 퍼센트의 반환 비율은 클라이언트의 성능이 아닌 예입니다. 업라인은 4 ~ 8 연속 연속 관측의 연속 주에 따라야하며 프로세스가 증명에 따라 달성되기 전에, 자동 입력은 고가치 링크에 초점을 맞추고 시스템 복부는 분명 우선 순위를 갖습니다.

키워드 및 내용 설명

이 페이지는 AI 공정 발굴, 비즈니스 프로세스 발굴, 프로세스 인텔리전스, 프로세스 최적화 컨설팅과 같은 실제 서비스 문제의 조직 내용이 포함되어 있습니다. 키워드는 사용자가 도움이되고 검색 시스템은 수정 효과에 대한 헌신을 식별하지 않고 테마를 식별하는 데 사용됩니다. 최종 범위, 사이클, 예산 및 지표는 프로젝트 진단, 계약 및 기본 합격 기반을 기반으로합니다.

DELIVERY PATH

구현 및 납품 경로

각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.

01Operational 목표 및 프로세스 경계는 정의됩니다.

02이벤트 데이터를 추출하고 검증

03프로세스 변이 및 병목 감지

04사업 면접과 관련하여 루트의 유효성 검사

05분류 시스템 및 AI 개선 기회

06파일럿 구현 및 작업 결과의 재 테스트

FAQ

FAQs

협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.

어떤 차이는 가공 excavation과 일반 프로세스 빗질을 만들 수 있습니까?+

Common combo는 인터뷰 및 시스템 파일에 주로 근거합니다. 프로세스 마이닝은 실제 경로와 이벤트의 시간을 기록하는 시스템을 사용합니다. 로그가 무슨 일이 있었는지 설명하고 운영 직원은 왜 설명 할 수 있기 때문에 두 가지가 결합되어야합니다.

ERP 데이터를 완료하지 않고도 프로세스를 파업 할 수 있습니까?+

첫 번째 결과는 이벤트의 위치가 될 수 있으며 데이터가 심각하게 누락 될 때 데이터 관리 프로그램.

AI을 사용해야 할 때 당신은 프로세스에 대해 알아낼 수 있습니까?+

반드시. 책임, 규칙, 마스터 데이터 또는 승인 설정은 관리 조정 및 일반적인 소프트웨어를 통해 수리 될 수 있습니다. 문서 이해, 언어 판단, 복잡한 예외 또는 동적 작업은 AI에 소개에 적합하다.

프로세스 발굴 프로젝트는 어떻게 받아 들일까요?+

데이터 적용, 이벤트 캘리브, 프로세스 경로, 사이클 및 변형은 소스 시스템에서 재 출현을 확인해야하며, 작업 및 우선 순위가 향상 된 주요 문제로 식별됩니다. 이후 파일럿은 또한 선 전후 실제 지표를 비교합니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.

Enterprise context Engineering, 모델 마이그레이션 및 프로세스 인텔리전스

어떤 데이터는 AI 프로세스 excavations에 대비해야 합니까?

전체 답변보기Enterprise context Engineering, 모델 마이그레이션 및 프로세스 인텔리전스

프로세스의 발굴과 AI 자동화 사이에 어떤 차이를 만들 수 있습니까? 먼저 수행해야 할 점?

Process mining is used to discover how operations actually work, where work is waiting and what variations cause losses; AI automation is used to change the steps that fit the machine. When the cause of the problem is not clear to the enterprise, it should diagnose and establish a baseline. When the process is clear, the task is stable and a sample is available, a small-scale automated PoC can be done directly. Not all process issues require AI, and rules, interfaces or management adjustments may be more effective.

전체 답변보기자동화 엔지니어링, 자동화 아웃소싱 및 AI 자동화 전문업체

AIA 전문가의 주요 책임은 무엇입니까?

수동 지능 자동화 전문가는 작업의 작업, 특히 구성 도구 또는 팁의 준비보다 자동화 된 시스템으로 작업 작업을 변환하는 역할을 담당합니다. 일반적으로 작업은 프로세스 진단, 조경 우선화, 샘플 및 평가, 규칙 및 모델 선택, 에이전트 및 워크플로우 디자인, API 통합, 능력 감사, 특이한 takeover, 배포 모니터링 및 지속적인 작동을 포함합니다.