Home / Services AI процесс майнинга, анализ корпоративных процессов и возможность автоматизации диагностики

PROFESSIONAL SERVICE

A. Процесс добычи, интеллект бизнес-процессов и возможность автоматизации диагностики

Система предприятия описывает стандартные процессы, которые записываются в журналах системы, как на самом деле работает бизнес. Процессы извлекаются для восстановления реальных путей через заказы, утверждения, рабочие заказы, клиентов, запасы и финансовые события, а затем для предоставления доказательств для рабочих процессов AI, системной адаптации и оптимизации управления в сочетании с интервью и возможностями наблюдения за миссиями для ожидания, обратной связи, обхода, неровностей и автоматизации.

Процесс идет от ощущения к доказательству.Автоматизация ввода в высокоценный фокусСистемные обновления имеют четкие приоритетыУлучшенные операции до и после линии можно измерить

Представление предварительной оценки проекта Посмотреть сервис

AI анализ процессов извлечения бизнес-инцидентов в ожидании узких мест для повторного входа и возможностей для автоматизации

Выводы по принятию решений по проектам

Как активировать процесс AI и процессный интеллект

Когда предприятие знает, что процесс медленный, обратный к работе или система запутанная, но не может использовать причину своего фактического местоположения, процесс майнинга подходит для предварительной диагностики в качестве системной модернизации и автоматизации AI. На первом этапе следует выбрать процесс со стабильными бизнес-объектами, четкими отправными точками и данными о событиях и проверить данные и методы с небольшими результатами, а не охватывать всю компанию сразу.

START WITH EVIDENCE

От предварительного решения до принятия и принятия поставки

Уровень неопределенности снижается поэтапно, прежде чем принимать решение о масштабах вводимых ресурсов и условиях сотрудничества.

Фаза 1

Процесс и диагностика данных

Вопросы идентификации объясняются данными.

Определяет цель, начальную точку, активность, время, роль и целевые показатели, а также проверяет исходные данные.

Фаза 2

Идентификация процесса и корневая валидация

Найдите реальный путь и основную потерю.

Анализ вариантов, ожидание, возвращение к работе и исключения и согласование оперативных причин с сотрудником.

Фаза 3

Улучшение пилотного и повторного тестирования

Превращение идей в результаты бизнеса

Выберите опции управления, системы, правила или AI, внедрите замкнутый цикл и сравните показатели в режиме онлайн и офлайн.

CLIENT INPUTS

Доказательства, которые следует увидеть в принятии.

Данные о событиях могут быть отобраны по записям исходной системыОсновные пути потока и варианты соотношений могут быть воспроизведеныОжидание, возвращение к работе и узкие места адаптированы к конкретной бизнес-аудитории.Корневая причина проблемы подтверждается данными и оператором.Возможности для улучшения включают ценности, риски, зависимость и ответственных лиц.Сравнение показателей с показателями калибров до и после пилотного испытания

Граница сотрудничества и ответственности

Результаты процесса добычи зависят от охвата и калибровки данных о событиях и не могут вывести все нижеследующие модели поведения из недостающего журнала. Системный анализ не заменяет управленческую ответственность, трудовые и комплаенс-оценки, а производительность персонала следует избегать из прямых выводов в контексте операций.

Проблемы, с которыми обычно сталкиваются предприятия

Флуочарты не согласуются с реальными операциями, и вопросы обсуждаются только на совещаниях.

Только средний цикл, без конкретных узлов, ролей и путей исключения.

Местная автоматизация переместила отставание в последующую позицию, одновременно двигая шаг вперед быстрее.

Событиям данных не хватало единой идентификации и семантики времени для восстановления по всей системе.

Нет предварительной линии, нет значения, продемонстрированного после завершения проектов AI или автоматизации.

Наши основные услуги

Бизнес-цели, объем процессов, показатели и диагностика данных о событиях

ERP, CRM, OA, MES, Рабочий лист и т.д.

Сквозное обнаружение процесса, вариант, ожидание, обратный анализ и анализ узких мест

Наблюдение за полетом, документооборот и ручная классификация AI

Отклонения в соответствии, дублирование утверждений, признание отдельных и проблем качества данных

Правила, API, рабочий процесс, RPA и возможности автоматизации агентов

Целевые процессы, системные обязанности и поэтапное совершенствование конструкции маршрута

Предварительный и послелинейный цикл, качество, ручные и эксплуатационные результаты перепроверить

PROJECT DECISION PATH

Продолжайте оценивать в контексте текущих проектов

Границы обслуживания, бюджетные основы и условия реализации на различных этапах проекта не идентичны и могут быть дополнительно оценены в сочетании со следующими.

Темы закупокАутсорсинг и принятие автоматизированной инженерииТехнический маршрут, сфера применения проекта, критерии поставки поставщиков и продукции Бюджетные руководящие принципыAI Стоимость и циклы рабочего потокаОценка входных данных по узлам процессов, интерфейсу систем, мандату AI и сфере управления Понимание ролиНад чем работает эксперт по ИИ?Понимание бизнес-диагностики, архитектуры, реализации, оценки и ответственности за передачу знаний

Результаты проекта

Окончательные границы поставки определяются в соответствии с объемом услуг, этапом строительства и условиями сотрудничества и описываются ниже как общие результаты.

DELIVERABLEОбъем процесса, модели событий и отчеты о качестве данных

DELIVERABLEРеальная блок-схема, вариант и анализ узких мест

DELIVERABLEДо рассмотрения нарушений, связанных с выполнением работы, и перечня основных доказательств

DELIVERABLEАвтоматизация матрицы приоритетных рисков ценности возможностей

DELIVERABLEЦелевые процессы, системные интерфейсы и дорожная карта реализации

DELIVERABLEПисьма о работе ПК, ориентиры показателей и методология приема и проверки

DELIVERABLEАнализ скриптов, калибров данных и дисков

Как оценивается бюджет проекта

Покрытие услуг и закрытие бизнеса на первый период завершения: бизнес-цель, объем процесса, показатели и диагностика данных о событиях, ERP, CRM, OA, MES, рабочий лист и т. д.

Уровень целостности существующих кодов, данных, систем, оборудования и документов, а также объем охвата, подлежащий аудиту, перемещению или реинжинирингу

Количество сторонних интерфейсов, координационные обязанности, качество данных, необычная компенсация и сотрудничество с внешними поставщиками

Нефункциональные требования, такие как производительность, доступность, безопасность, авторитет, аудит, соответствие и окна доступа

Глубина доставки и долгосрочная ответственность: задание PoC, базовые показатели и методология принятия, анализ сценариев, калибр данных и дублирующий материал, а также обеспечение качества, транспортировка диапазонов непрерывности миротворческих операций

Эти обстоятельства не рекомендуют немедленного начала полного развития.

Цели проекта, ответственные лица и критерии принятия не установлены.

Ключевые учетные записи, данные, интерфейсы или разрешения на деятельность недоступны

Ищут только максимальную цену или очень короткий цикл, а необходимые тесты и контроль качества не принимаются.

Применять сцену

Эти условия являются подходящими для начала этой услуги.

Долгие сроки для утверждения, заказа, поставки, закупки или после продажи, но по причинам, основанным на субъективном суждении
ERP, CRM, OA и т.д. имеют данные, но они не знают, с чего начать автоматизацию.
Существует ряд исключений, обратная связь, напоминания и офлайн-записи для одного и того же процесса.
Были развернуты инструменты RPA или AI, но операционные показатели существенно не улучшились.
Подготовка к модификациям системы, преобразованию AI или стандартизации процесса, требующей установления фактического исходного уровня

Представление предварительной оценки проекта

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Как AI-процессы майнинга и анализа процессов переходят от спроса к результатам принятия

Ниже приводится описание методологии осуществления, калибра данных и границ ответственности, а также не используется в качестве прокси для оценки проекта по функциональным спискам.

01 Оперативная базовая линия

Во-первых, мы фиксируем реальное состояние перед модификацией.

При запуске проекта отбирается бизнес-цепочка, требующая наибольшего улучшения, берутся интервью с реальными пользователями и последние образцы. Объем обработки, среднее время, время ожидания, количество обратных работ, необычные числа и ручные точки контакта регистрируются вокруг бизнес-целей, объема процессов, показателей и диагностики данных инцидентов; если доступные данные неполны, базовый уровень используется в качестве ручного счета в течение одной-двух недель подряд. Без базового уровня проект может быть завершен только путем оценки того, завершен ли интерфейс, и невозможно судить о том, приводят ли раскопки процесса AI и технологический интеллект к устойчивым изменениям в бизнесе.

В исходном положении также следует указать объем статистических данных и исключений. Например, время обработки начинается с наличия информации или с первого представления клиентом, исключение не включает сторонние интерфейсы, а ручные модификации представляют собой незначительную корректуру или повторную обработку.

02 Первое закрытое кольцо

Проверка ключевых предположений с минимальным объемом

Первый вопрос, который не направлен на охват всех секторов, касается «ERP, CRM, OA, MES, Worksheet и т.д., извлечение и связывание» замкнутого цикла, который может работать в режиме реального времени: четко определяет ввод, правила обработки, системные действия, ответственные роли, ненормальные движения и конечный результат. Ключевые роли включают, по крайней мере, владельцев бизнеса, фактических пользователей, технических интерфейсов и менеджеров приема и проверки, избегая спроса, описанного руководством и используемого на линии другой группой.

Оценка потребностей соответствует каждой компетенции бизнес-сцены, роли пользователя и принятию выборки.Вопросы, которые не предоставляют законных данных, интерфейсов или лиц, принимающих решения, должны быть включены в качестве предварительного условия или последующего этапа и не должны быть включены тихо в предложение фиксированного диапазона.

• Реализация проекта

Сделайте процесс обратимым и обратимым результатом этапа.

Типичными путями являются определение бизнес-цели и границ процесса, извлечение и проверка данных о событиях, выявление переменных процессов и узких мест и сопоставление бизнес-интервью для проверки коренных причин. Каждый этап должен приводить к идентифицируемым результатам, таким как блок-схемы, прототипы, интерфейсы, тестовые записи, заявления о развертывании или запуска демонстраций.

Репрезентативная выборка должна использоваться для охвата нормальных процессов, отсутствующих полей, повторных запросов, неадекватных полномочий, перерасхода времени и аномалий исторических данных от внешних служб и для выявления проблем, которые возникают только в производственной среде на ранней стадии.

04 Приемные и инспекционные операции

Общее принятие и принятие с доставкой, доказательствами и показателями

Проект должен, по крайней мере, согласовать объем процесса, модель события и отчет о качестве данных, истинную диаграмму потока, анализ вариантов и узких мест, список ожидания нарушений обратной связи и доказательств первопричины и подтвердить атрибуцию исходного кода или конфигурации, управление учетными записями, развертывание сборки, резервное копирование данных, ответ на сбои и последующие обязанности по обслуживанию. Помимо функционального принятия, он должен также проверять разрешение, безопасность, производительность, журналы, восстанавливаемость и ключевое обучение пользователей, чтобы убедиться, что команда клиентов может использовать и понимать границы системы независимо.

Если исходный уровень процесса составляет 800 единиц в месяц, в среднем 18 минут на единицу и коэффициент доходности 12 процентов, то это лишь пример, а не результативность клиента. За этим следует четыре-восемь последовательных недель непрерывного наблюдения на одном и том же калибре, прежде чем судить, достигается ли процесс от восприятия до доказательств, автоматизированного ввода, ориентированного на высокоценные ссылки, и модернизация системы имеет четкие приоритеты.

Ключевые слова и описание контента

Эта страница содержит организационный контент по реальным вопросам обслуживания, таким как раскопки процесса AI, раскопки бизнес-процессов, анализ процессов, консалтинг по оптимизации процессов. Ключевые слова используются, чтобы помочь пользователям и поисковым системам идентифицировать темы, не подразумевая приверженность фиксированным эффектам; окончательный объем, цикл, бюджет и показатели основаны на диагностике проекта, контракте и базовой линии принятия.

DELIVERY PATH

Пути осуществления и доставки

Каждый этап имеет четкие цели, роли участия и поддающиеся оценке результаты, а важные решения не оставляют на конец проекта.

01Определены операционные цели и границы процесса

02Извлекать и проверять данные о событиях

03Обнаружены вариации процессов и узкие места

04Валидация коренных причин в связи с деловыми интервью

05Сортировка и возможности улучшения AI

06Пилотное внедрение и повторная проверка оперативных результатов

FAQ

FAQs

Наиболее распространенные вопросы перед сотрудничеством четко излагаются заранее.

Какая разница между процессом раскопки и обычным процессом расчесывания?+

Общая комбинация основана в первую очередь на интервью и системных файлах; процесс майнинга использует систему для записи реального пути и времени события.Два должны быть объединены, так как журналы объясняют, что произошло, и оперативный персонал может объяснить, почему.

Можно ли продолжать процесс копания без полных данных ERP?+

Первым результатом может быть местоположение события и программа управления данными, когда данные серьезно отсутствуют.

Нужно ли использовать AI, чтобы узнать о процессе?+

Необязательно. Ответственность, правила, основные данные или настройки утверждения могут быть исправлены с помощью корректировок управления и общего программного обеспечения. Для внедрения в AI подходят только понимание документов, языковое суждение, сложные исключения или динамические задачи.

Как проект по раскопкам принимает и принимает?+

Для повторного появления из исходной системы следует проверить охват данных, калибр событий, путь процесса, цикл и вариант, с улучшением ключевых вопросов, выявленных руководителем операций и приоритетов. В последующем пилотном проекте также сравниваются реальные показатели до и после линии.

DECISION FAQ

Общие вопросы, связанные с текущими проектами

Проверить 265 вопросов.

Инженерия контекста предприятия, миграция моделей и интеллект процессов

Какие данные нужны компаниям для подготовки к раскопкам в процессе AI?

Как минимум, нужен идентификатор бизнес-объекта, группа имен деятельности и соответствующее время, например, номер заказа, статус заказа и время возникновения. Для анализа организации, ожидания, обратной связи и кросс-системного взаимодействия также требуются роли пользователей, отделы, суммы, каналы и связанные с ними объекты. Данные не обязательно должны быть изначально совершенными, но они должны быть в состоянии отобразить обратно в исходную систему для проверки. При отсутствии журнала событий первый этап может быть заполнен сайтом или наблюдением за задачей.

Смотреть полный ответИнженерия контекста предприятия, миграция моделей и интеллект процессов

Какая разница между экскавацией и автоматизацией AI? Что нужно сделать в первую очередь?

Процессный майнинг используется для обнаружения того, как на самом деле работают операции, где работа ждет и какие вариации вызывают потери; автоматизация AI используется для изменения шагов, которые подходят машине. Когда причина проблемы не ясна для предприятия, она должна диагностировать и установить базовый уровень. Когда процесс ясен, задача стабильна и выборка доступна, можно сделать непосредственно мелкомасштабный автоматизированный PoC. Не все проблемы процесса требуют AI, а правила, интерфейсы или корректировки управления могут быть более эффективными.

Смотреть полный ответИнженерия автоматизации, аутсорсинг автоматизации и специалисты по автоматизации AI

В чем основная ответственность специалиста AIA?

Специалист по автоматизации ручного интеллекта отвечает за преобразование оперативных задач в оперативные, оценочные автоматизированные системы, а не просто инструменты конфигурации или подготовку советов. Работа обычно включает в себя диагностику процесса, приоритизацию ландшафта, выборку и оценку, правила и выбор модели, проектирование агентов и рабочих процессов, интеграцию API, аудит компетентности, необычный захват, мониторинг развертывания и непрерывную работу.