流程智能研究报告2024

2 3 4 5 6 6 8 1术的应用效果和价值。最终，我们将探讨流程智能技22.企业流程管理现状与挑战段、流程执行阶段、流程运营阶段以及流程优化阶段。在流程规划/流程建模、部门为单位）常常陷入了局部最优全局不优的瓶颈，以至于IT、业务、流程三个部门难以形成合力，企业常常陷入1+1+1<3的困境。企业需要解决核心资源企业在流程执行和流程运营阶段会面临提升人机交互与流程理解方面的挑32.1数据复杂性与决策支持的挑战•流程数据质量差：流程数据质量问题是企业必须直面的难题•流程层级复杂：业务流程的层级复杂性为数据管理带来了挑•流程数据难以产出业务价值：42.2系统整合与资源优化的挑战•数据整合困难：数据整合困难指的是跨系统数据整合的技术难度大，需•系统使用专业化程度过高：企业信•资源配置不合理：资源配置不合理体现在企业在资金、技术•外部数据获取困难：外部数据对接的挑战体现在，如响，避免刻舟求剑的错误。很多外部数据源并未公开标准的API数据接口，企流程数据分析的工作经常被困在企业内部，无法与外部数52.3流程理解与部署偏差的挑战•流程表达不规范：流程设计者在将流程图录入流程管理平台•流程理解困难：流程图的下游使用者在执行流程时，面对较不仅增加了参与者的认知负担，还可能导致执行错误，63.流程智能的出现本章将围绕流程管理智能化的历史进程和流程智能如何应对挑战两方面进3.1流程智能的历史进程783.2流程智能如何应对挑战•真实流程模型挖掘：识别并分析企业实际运作流•流程与业务数据资产沉淀：沉淀和整合流9•全面流程洞察：通过数据挖掘、一致性分析、瓶颈分析、异•实时监控与预测分析：通过实时监控和预测分析系统鸟瞰端到端流程。另一方面，为企业管理系统提供被代理式AI•自适应流程和资源管理：通过基于大模型•人机结合流程理解：基于流程挖掘算法，结合业•人机协同流程指挥：以流程智能为核心，为每一上引入人工决策，提高决策可靠性，让人机场的竞争加剧，智能化流程管理系统将成为4.流程智能的实施在上一章中探讨了流程智能如何通过全面的大数据分析和自自动化手段来4.1流程智能技术简介程要素以及与端到端的业务流程相关的外部数据等背后的内外因素和当时的决基因库，预计该技术将在支持流程分析和决策方面程管理系统能够接受更丰富的信息，变得更加智能，果把流程中的人员进行调整，是否能够提升流基于Transformer的语言大模型是一种先进的人工智能技术，专门用于处理基于Transformer的通用语言大模型正在推动流程智能领域的发展，帮助企目前主流的流程智能垂类大模型中，主要采用PrefixTuning的方式。进行流程模型的修改，从而提供流程设计的优化RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）知识库是一种结合了检索机制和生域，RAG知识库可以用于提高流程分析RAG模型的亮点在于其检索增强能力，不仅能依赖内部参数，还能动态地合的能力，让RAG在提供流程优化建议、解RAG知识库为流程智能领域提供了一种新的高效解决方案，帮助企业积累可以被灵活调用和问答的私域知识库，推动下的实际情况，建立流程基因库将为企业带来面对任何4.2智能化流程管理生命周期文第二部分中介绍了流程管理全生命周期的五大阶段（流程规划/流程建模、流规划与建模阶段，将企业的战略目标、制度、规范等文件转化为流程设计，现有流程做出改进，然后在进入下一轮循环。梳理业务板块和流程架构。确保流程运营与企业战略一致流程有效地部署到ERP、BPM等业务信息系统，完成必要的系统之前，流程设计者会在UAT环境中亲身体验流程的使用情况，进行系统性的。将流程设计部署到流程管理平台。流程测试验收和反馈调整及的不同系统和应用，实现从流程设计方案到流程上线。流程业务指标实时监控和风险预警智能化流程查询能够为流程使用者提供全面的与流程有关的相关信息的对自动化流程执行与辅助对接能够帮助用户减少流程运行过程中的机械性工。流程和业务运营数据分析的洞察，支持战略决策的制定，应对了数据复杂智能化流程管理工具能够智能评估单一流程变更的部署对整体流程系统架构的影响，确保每一次变更能够带来整体优化而非局部改善，减少"牵一发而动全身"的风险。这种全面的影响评估能力，帮助企业在变革中保持系统的稳定性和可持续性，应对了数据复杂性与决策支持以及人机5.流程智能对企业运营的重要意义5.1制定流程数据标准当前企业在流程和大数据治理中的痛点在于无序的数据环境导致时间戳错程指标的准确性，最终对决策制定和业务流配公司数智强企战略的流程治理方法论，提升流程5.2建立流程管理的数据循环借助这些成熟的AI模型和算法，我们能够全面赋能流程管理的每一个环节经过AI技术加持的业务和流程数据，将再次沉淀为企业的数据资产，与原5.3智能化流程治理的方法论1.选场景：选择适合进行流程治理的场景或用数据挖掘和根因分析，深入分析不同场景的2.查问题：在选定的场景中识别和分析存在的问题。在查问题的步骤中，3.做设计：针对发现的问题，设计解决方案和改进措施。在做设计的步骤设计解决方案。人机结合流程理解，结合业务人员的专业知识，辅助AI更4.定方案：确定最终的改进方案，并制定实施计划。在定方案的步骤中，5.促实施：推动方案的实施，确保各项改进措施得到执行。在促实施的步力，建立能够根据实时数据自动调整的流程管理系6.评效果：评估实施后的效果，检查是否达到预期目标。在评效果的步骤流程管理，确保业务流程的持续优化，将改5.4调整流程参与者的工作方式者、流程部门、IT部门、业务部门的工作方式的转变，以及他们如何通过智能。数据驱动的全面洞察：企业决策者将依赖流程智能系统所提供的实时数。敏捷响应市场变化：在市场环境不断演变的今天，企业决策者必须能够态，及时调整企业战略，确保企业能够灵活地调整市。智能决策与人工决策的协调：流程部门需要平衡自动化流程智能系统的。基于数据反馈的持续改进：流程部门依据智能系统所提供的数据反馈，升，以及对外部变化的快速适应，确保流程的。供应链管理的优化：采购部门运用流程智能技术来监控和优化供应链。。全局调度资源：利用流程智能技术，决策者能够全面地实时监控和分析。分配智能调度优先级：流程部门首先需要对现有的业务流程进行彻底的。设计系统自动化调度方案：在确定了自动化的优先级之后，流程部门负数据源、以及确保自动化流程的无缝衔接。IT部门需要确保自动化系统的稳定。简化流程培训工作：拟人化流程助手能够代替传统的人工培训，为新员。提供企业流程知识库：流程助手背后连接的企业流程知识库，包含了企题。这种集成确保了助手能够访问最新的数据，并提。建店过程中的流程查询：在建店过程中，建店人员可以快速查询流程细。建店后的运营状况了解：建店完成后，建店人员可通过流程助手快速获5.5流程智能实施的挑战。智能决策的可靠性：智能决策的可靠性依赖于算法的准确性和数据的完。算力资源的局限性：智能分析依赖于企业的软硬件基础设施，训练人工。端到端自动化的复杂性：实现端到端自动化需要跨多个系统和模块的无缝集成，这涉及到技术选型、系统集成和流。个性化交互体验与用户信任建立：系统需根据用户需求和偏好提供定制。成本与技术革新的平衡：在投资新技术和维护现有人力资源之间寻找平。企业内部利益受损：利益受损部门将成为变革的阻碍，企业流程智能转。变革管理和持续改进文化：推动组织文化适应变革，持续寻求流程和管。员工培训和教育：对员工进行必要的培训，以帮助他们适应新的流程和。企业核心数据资产保护：在使用公有云服务时，确保企业的核心数据资避免偏见和不公正，同时合理分配人工与系统的权6.流程智能的未来展望平台。最终，依托策控行一体化平台，实现流6.1流程智能的未来形态行决策支持，从而在没有人工干预的情况下合协同指挥的方式完成分析决策到调度编排再到6.2流程智能的价值变现于员工的指导和培训，从而提升整个组织的分析，捕捉市场和政策变化、并结合企业整体业将能够在竞争中保持领先，实现业务的全球化扩张和7.行业案例分析7.1通信行业的数智化流程治理。流程分析：深入研究流程数据，评估流程效率和效果，识别瓶颈和改进），。流程模拟仿真：利用计算机模拟技术模拟业务流程的执行，预测不同条。控风险：订单与合同关联率实现了接近翻倍的提升，这一成就极大地增7.2连锁餐饮企业新店流程的优化与复用推广。还原实际流程：利用流程智能技术，挖掘历史开店数据，精确还原实际和潜在瓶颈，为后续的动态流程资产沉淀和流程。辅助优化流程：利用流程智能技术，深入分析流程，识别流程瓶颈和风。流程智能助手：通过实时监控系统和实施分析系统，辅助业务人员及时答疑问并提供指导，减少资源浪费，提高开店效。流程透明度增强：还原流程实际行情况，地提高了流程的透明度。这使。精益化高效扩张：利用流程智能的辅助，企业实现了开店流程最佳实践的快速复制。在新地区开设分店的时间缩短了50%以上，成本降低30%，新店7.3快消&制造业的供应链优化根因分析，并结合AI和时序分析技术，显著提高了预测准确性，特别是在大体。瓶颈识别：通过分析不同运输路线的胜率和案例数量，识别出影响供应。根因分析：利用历史数据和外部因素（如天气、节假日等）分析，找出。预测准确性：相较于传统预测方法，无论是从案例数量交付还是路线数。预测模型验证：通过过去6个月的总计判断单线最终的输赢，展示了预。影响因子分析：识别了降水量和能见度对不同运输路线的影响，并将其。交付方案：提供了历史数据分析、未来预测、影响因子实验室以及模型7.4化工业现金流预测与优化