流程智能研究報告2024

2 3 4 5 6 6 8 1術(shù)的應(yīng)用效果和價值。最終，我們將探討流程智能技22.企業(yè)流程管理現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)段、流程執(zhí)行階段、流程運(yùn)營階段以及流程優(yōu)化階段。在流程規(guī)劃/流程建模、部門為單位）常常陷入了局部最優(yōu)全局不優(yōu)的瓶頸，以至于IT、業(yè)務(wù)、流程三個部門難以形成合力，企業(yè)常常陷入1+1+1<3的困境。企業(yè)需要解決核心資源企業(yè)在流程執(zhí)行和流程運(yùn)營階段會面臨提升人機(jī)交互與流程理解方面的挑32.1數(shù)據(jù)復(fù)雜性與決策支持的挑戰(zhàn)?流程數(shù)據(jù)質(zhì)量差：流程數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是企業(yè)必須直面的難題?流程層級復(fù)雜：業(yè)務(wù)流程的層級復(fù)雜性為數(shù)據(jù)管理帶來了挑?流程數(shù)據(jù)難以產(chǎn)出業(yè)務(wù)價值：42.2系統(tǒng)整合與資源優(yōu)化的挑戰(zhàn)?數(shù)據(jù)整合困難：數(shù)據(jù)整合困難指的是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的技術(shù)難度大，需?系統(tǒng)使用專業(yè)化程度過高：企業(yè)信?資源配置不合理：資源配置不合理體現(xiàn)在企業(yè)在資金、技術(shù)?外部數(shù)據(jù)獲取困難：外部數(shù)據(jù)對接的挑戰(zhàn)體現(xiàn)在，如響，避免刻舟求劍的錯誤。很多外部數(shù)據(jù)源并未公開標(biāo)準(zhǔn)的API數(shù)據(jù)接口，企流程數(shù)據(jù)分析的工作經(jīng)常被困在企業(yè)內(nèi)部，無法與外部數(shù)52.3流程理解與部署偏差的挑戰(zhàn)?流程表達(dá)不規(guī)范：流程設(shè)計者在將流程圖錄入流程管理平臺?流程理解困難：流程圖的下游使用者在執(zhí)行流程時，面對較不僅增加了參與者的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，還可能導(dǎo)致執(zhí)行錯誤，63.流程智能的出現(xiàn)本章將圍繞流程管理智能化的歷史進(jìn)程和流程智能如何應(yīng)對挑戰(zhàn)兩方面進(jìn)3.1流程智能的歷史進(jìn)程783.2流程智能如何應(yīng)對挑戰(zhàn)?真實流程模型挖掘：識別并分析企業(yè)實際運(yùn)作流?流程與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀：沉淀和整合流9?全面流程洞察：通過數(shù)據(jù)挖掘、一致性分析、瓶頸分析、異?實時監(jiān)控與預(yù)測分析：通過實時監(jiān)控和預(yù)測分析系統(tǒng)鳥瞰端到端流程。另一方面，為企業(yè)管理系統(tǒng)提供被代理式AI?自適應(yīng)流程和資源管理：通過基于大模型?人機(jī)結(jié)合流程理解：基于流程挖掘算法，結(jié)合業(yè)?人機(jī)協(xié)同流程指揮：以流程智能為核心，為每一上引入人工決策，提高決策可靠性，讓人機(jī)場的競爭加劇，智能化流程管理系統(tǒng)將成為4.流程智能的實施在上一章中探討了流程智能如何通過全面的大數(shù)據(jù)分析和自自動化手段來4.1流程智能技術(shù)簡介程要素以及與端到端的業(yè)務(wù)流程相關(guān)的外部數(shù)據(jù)等背后的內(nèi)外因素和當(dāng)時的決基因庫，預(yù)計該技術(shù)將在支持流程分析和決策方面程管理系統(tǒng)能夠接受更豐富的信息，變得更加智能，果把流程中的人員進(jìn)行調(diào)整，是否能夠提升流基于Transformer的語言大模型是一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，專門用于處理基于Transformer的通用語言大模型正在推動流程智能領(lǐng)域的發(fā)展，幫助企目前主流的流程智能垂類大模型中，主要采用PrefixTuning的方式。進(jìn)行流程模型的修改，從而提供流程設(shè)計的優(yōu)化RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）知識庫是一種結(jié)合了檢索機(jī)制和生域，RAG知識庫可以用于提高流程分析RAG模型的亮點在于其檢索增強(qiáng)能力，不僅能依賴內(nèi)部參數(shù)，還能動態(tài)地合的能力，讓RAG在提供流程優(yōu)化建議、解RAG知識庫為流程智能領(lǐng)域提供了一種新的高效解決方案，幫助企業(yè)積累可以被靈活調(diào)用和問答的私域知識庫，推動下的實際情況，建立流程基因庫將為企業(yè)帶來面對任何4.2智能化流程管理生命周期文第二部分中介紹了流程管理全生命周期的五大階段（流程規(guī)劃/流程建模、流規(guī)劃與建模階段，將企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)、制度、規(guī)范等文件轉(zhuǎn)化為流程設(shè)計，現(xiàn)有流程做出改進(jìn)，然后在進(jìn)入下一輪循環(huán)。梳理業(yè)務(wù)板塊和流程架構(gòu)。確保流程運(yùn)營與企業(yè)戰(zhàn)略一致流程有效地部署到ERP、BPM等業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，完成必要的系統(tǒng)之前，流程設(shè)計者會在UAT環(huán)境中親身體驗流程的使用情況，進(jìn)行系統(tǒng)性的。將流程設(shè)計部署到流程管理平臺。流程測試驗收和反饋調(diào)整及的不同系統(tǒng)和應(yīng)用，實現(xiàn)從流程設(shè)計方案到流程上線。流程業(yè)務(wù)指標(biāo)實時監(jiān)控和風(fēng)險預(yù)警智能化流程查詢能夠為流程使用者提供全面的與流程有關(guān)的相關(guān)信息的對自動化流程執(zhí)行與輔助對接能夠幫助用戶減少流程運(yùn)行過程中的機(jī)械性工。流程和業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析的洞察，支持戰(zhàn)略決策的制定，應(yīng)對了數(shù)據(jù)復(fù)雜智能化流程管理工具能夠智能評估單一流程變更的部署對整體流程系統(tǒng)架構(gòu)的影響，確保每一次變更能夠帶來整體優(yōu)化而非局部改善，減少"牽一發(fā)而動全身"的風(fēng)險。這種全面的影響評估能力，幫助企業(yè)在變革中保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性，應(yīng)對了數(shù)據(jù)復(fù)雜性與決策支持以及人機(jī)5.流程智能對企業(yè)運(yùn)營的重要意義5.1制定流程數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)前企業(yè)在流程和大數(shù)據(jù)治理中的痛點在于無序的數(shù)據(jù)環(huán)境導(dǎo)致時間戳錯程指標(biāo)的準(zhǔn)確性，最終對決策制定和業(yè)務(wù)流配公司數(shù)智強(qiáng)企戰(zhàn)略的流程治理方法論，提升流程5.2建立流程管理的數(shù)據(jù)循環(huán)借助這些成熟的AI模型和算法，我們能夠全面賦能流程管理的每一個環(huán)節(jié)經(jīng)過AI技術(shù)加持的業(yè)務(wù)和流程數(shù)據(jù)，將再次沉淀為企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，與原5.3智能化流程治理的方法論1.選場景：選擇適合進(jìn)行流程治理的場景或用數(shù)據(jù)挖掘和根因分析，深入分析不同場景的2.查問題：在選定的場景中識別和分析存在的問題。在查問題的步驟中，3.做設(shè)計：針對發(fā)現(xiàn)的問題，設(shè)計解決方案和改進(jìn)措施。在做設(shè)計的步驟設(shè)計解決方案。人機(jī)結(jié)合流程理解，結(jié)合業(yè)務(wù)人員的專業(yè)知識，輔助AI更4.定方案：確定最終的改進(jìn)方案，并制定實施計劃。在定方案的步驟中，5.促實施：推動方案的實施，確保各項改進(jìn)措施得到執(zhí)行。在促實施的步力，建立能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)自動調(diào)整的流程管理系6.評效果：評估實施后的效果，檢查是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。在評效果的步驟流程管理，確保業(yè)務(wù)流程的持續(xù)優(yōu)化，將改5.4調(diào)整流程參與者的工作方式者、流程部門、IT部門、業(yè)務(wù)部門的工作方式的轉(zhuǎn)變，以及他們?nèi)绾瓮ㄟ^智能。數(shù)據(jù)驅(qū)動的全面洞察：企業(yè)決策者將依賴流程智能系統(tǒng)所提供的實時數(shù)。敏捷響應(yīng)市場變化：在市場環(huán)境不斷演變的今天，企業(yè)決策者必須能夠態(tài)，及時調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略，確保企業(yè)能夠靈活地調(diào)整市。智能決策與人工決策的協(xié)調(diào)：流程部門需要平衡自動化流程智能系統(tǒng)的?；跀?shù)據(jù)反饋的持續(xù)改進(jìn)：流程部門依據(jù)智能系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)反饋，升，以及對外部變化的快速適應(yīng)，確保流程的。供應(yīng)鏈管理的優(yōu)化：采購部門運(yùn)用流程智能技術(shù)來監(jiān)控和優(yōu)化供應(yīng)鏈。。全局調(diào)度資源：利用流程智能技術(shù)，決策者能夠全面地實時監(jiān)控和分析。分配智能調(diào)度優(yōu)先級：流程部門首先需要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行徹底的。設(shè)計系統(tǒng)自動化調(diào)度方案：在確定了自動化的優(yōu)先級之后，流程部門負(fù)數(shù)據(jù)源、以及確保自動化流程的無縫銜接。IT部門需要確保自動化系統(tǒng)的穩(wěn)定。簡化流程培訓(xùn)工作：擬人化流程助手能夠代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工培訓(xùn)，為新員。提供企業(yè)流程知識庫：流程助手背后連接的企業(yè)流程知識庫，包含了企題。這種集成確保了助手能夠訪問最新的數(shù)據(jù)，并提。建店過程中的流程查詢：在建店過程中，建店人員可以快速查詢流程細(xì)。建店后的運(yùn)營狀況了解：建店完成后，建店人員可通過流程助手快速獲5.5流程智能實施的挑戰(zhàn)。智能決策的可靠性：智能決策的可靠性依賴于算法的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)的完。算力資源的局限性：智能分析依賴于企業(yè)的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施，訓(xùn)練人工。端到端自動化的復(fù)雜性：實現(xiàn)端到端自動化需要跨多個系統(tǒng)和模塊的無縫集成，這涉及到技術(shù)選型、系統(tǒng)集成和流。個性化交互體驗與用戶信任建立：系統(tǒng)需根據(jù)用戶需求和偏好提供定制。成本與技術(shù)革新的平衡：在投資新技術(shù)和維護(hù)現(xiàn)有人力資源之間尋找平。企業(yè)內(nèi)部利益受損：利益受損部門將成為變革的阻礙，企業(yè)流程智能轉(zhuǎn)。變革管理和持續(xù)改進(jìn)文化：推動組織文化適應(yīng)變革，持續(xù)尋求流程和管。員工培訓(xùn)和教育：對員工進(jìn)行必要的培訓(xùn)，以幫助他們適應(yīng)新的流程和。企業(yè)核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護(hù)：在使用公有云服務(wù)時，確保企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資避免偏見和不公正，同時合理分配人工與系統(tǒng)的權(quán)6.流程智能的未來展望平臺。最終，依托策控行一體化平臺，實現(xiàn)流6.1流程智能的未來形態(tài)行決策支持，從而在沒有人工干預(yù)的情況下合協(xié)同指揮的方式完成分析決策到調(diào)度編排再到6.2流程智能的價值變現(xiàn)于員工的指導(dǎo)和培訓(xùn)，從而提升整個組織的分析，捕捉市場和政策變化、并結(jié)合企業(yè)整體業(yè)將能夠在競爭中保持領(lǐng)先，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的全球化擴(kuò)張和7.行業(yè)案例分析7.1通信行業(yè)的數(shù)智化流程治理。流程分析：深入研究流程數(shù)據(jù)，評估流程效率和效果，識別瓶頸和改進(jìn)），。流程模擬仿真：利用計算機(jī)模擬技術(shù)模擬業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行，預(yù)測不同條?？仫L(fēng)險：訂單與合同關(guān)聯(lián)率實現(xiàn)了接近翻倍的提升，這一成就極大地增7.2連鎖餐飲企業(yè)新店流程的優(yōu)化與復(fù)用推廣。還原實際流程：利用流程智能技術(shù)，挖掘歷史開店數(shù)據(jù)，精確還原實際和潛在瓶頸，為后續(xù)的動態(tài)流程資產(chǎn)沉淀和流程。輔助優(yōu)化流程：利用流程智能技術(shù)，深入分析流程，識別流程瓶頸和風(fēng)。流程智能助手：通過實時監(jiān)控系統(tǒng)和實施分析系統(tǒng)，輔助業(yè)務(wù)人員及時答疑問并提供指導(dǎo)，減少資源浪費(fèi)，提高開店效。流程透明度增強(qiáng)：還原流程實際行情況，地提高了流程的透明度。這使。精益化高效擴(kuò)張：利用流程智能的輔助，企業(yè)實現(xiàn)了開店流程最佳實踐的快速復(fù)制。在新地區(qū)開設(shè)分店的時間縮短了50%以上，成本降低30%，新店7.3快消&制造業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化根因分析，并結(jié)合AI和時序分析技術(shù)，顯著提高了預(yù)測準(zhǔn)確性，特別是在大體。瓶頸識別：通過分析不同運(yùn)輸路線的勝率和案例數(shù)量，識別出影響供應(yīng)。根因分析：利用歷史數(shù)據(jù)和外部因素（如天氣、節(jié)假日等）分析，找出。預(yù)測準(zhǔn)確性：相較于傳統(tǒng)預(yù)測方法，無論是從案例數(shù)量交付還是路線數(shù)。預(yù)測模型驗證：通過過去6個月的總計判斷單線最終的輸贏，展示了預(yù)。影響因子分析：識別了降水量和能見度對不同運(yùn)輸路線的影響，并將其。交付方案：提供了歷史數(shù)據(jù)分析、未來預(yù)測、影響因子實驗室以及模型7.4化工業(yè)現(xiàn)金流預(yù)測與優(yōu)化