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流程智能教程
流程智能，也称为业务流程智能，是一种通过系统地收集和分析业务流程或工作流程中每个步骤的数据来进行实践的方法。
流程智能 (PI) 主要用于识别组织中的问题并提高运营效率。PI 为企业组织提供关于组织中存在哪些工作、谁在做这项工作、完成这项工作需要多少时间以及问题出在哪里等准确数据。流程智能软件分析这些数据，并帮助组织实时改进其流程管理。
流程智能是组织中一种变革性的实践，它使组织能够深入了解其流程、运营工作流程，并有助于提高效率并做出数据驱动的决策。
在本综合教程中，我们将学习有关流程智能的一切，从其基础知识到其未来趋势以及与AI和ML的集成。本教程采用易于理解的语言编写，对初学者和经验丰富的专业人士都同样有益。
什么是流程智能 (PI)？
流程智能 (PI)是一种收集和分析流程数据以识别组织运营中问题的实践。它有助于确定主要问题、低效率和业务组织中改进的潜在领域。PI 使组织能够做出数据驱动的决策并提高其运营效率。
因此，流程智能充当组织中流程数据和运营改进之间的缓冲区。
流程智能的重要性
现代企业组织每天都会产生大量数据。尽管如此，由于缺乏工具，这些数据通常未被充分利用。在这里，流程智能发挥作用，将这些原始数据转化为可作为行动基础的见解。因此，它允许企业组织提高组织内的效率、生产力和成本效益。
流程智能可以被视为组织中业务价值的关键驱动力。它提供了对工作流程和流程如何进行的清晰了解，这有助于组织通过识别改进领域来保持竞争力。
流程智能分析的工作步骤
流程智能分析中涉及以下五个步骤，以将原始数据转化为可操作的见解：
步骤 1：流程和任务发现
这是第一步，企业组织绘制其当前流程和任务图，按现状进行。这使组织能够了解并识别改进的潜在领域。
步骤 2：流程映射
在此步骤中，使用流程图和软件对流程进行可视化表示，以了解其工作流程、问题和低效率。
步骤 3：流程再造
改进阶段从此步骤开始。在此，记录了如何改进流程以产生更好的结果。
步骤 4：流程实施
在此步骤中，在再造阶段概述的必要更改将在整个系统和团队中进行，以推动改进。
步骤 5：流程监控
应持续监控和评估流程，以确保它们按预期运行并符合预期的业务结果。
流程智能中用于数据收集的工具
从流程中收集数据是流程智能的基础。流程智能中使用以下工具和技术来收集准确的流程数据：
- ERP 系统——ERP（企业资源计划）系统（如 SAP 或 Oracle）用于生成事件日志并提供有关组织中业务运营的数据。
- 任务挖掘——这是一个直接从员工系统中收集数据以确定其日常任务的过程。
- 流程挖掘软件——这些是专门用于从组织的 IT 系统中提取流程数据并使用它们生成可视化流程流的专用软件应用程序。Celonis 和 UiPath 是流程挖掘工具的常见示例。
流程智能中的数据分析和可视化
数据分析和可视化是将流程数据转化为可操作的见解的一个非常重要的步骤，其工作原理如下：
步骤 1：数据转换
首先，将原始流程数据清理、去重并转换为标准格式以进行分析。
步骤 2：创建仪表板
仪表板使决策更容易。使用转换后的数据创建仪表板，以提供流程性能的实时概述。
步骤 3：模式识别
使用算法分析流程数据，以检测模式并识别流程中的问题。
在业务中集成流程智能的优势
在业务运营中集成流程智能具有多种优势，包括以下优势：
- 它有助于识别和消除业务工作流程和流程中的低效率，从而提高运营效率。
- 它提供来自流程数据的实时见解，并有助于做出更好的决策。
- 它检测并降低流程中的风险。
- PI 改进流程，使其符合行业标准和法规。
- PI 有助于简化运营，从而降低业务成本。
流程智能的实际示例
以下是流程智能在实际应用中的一些常见示例：
- 会计公司使用流程智能来识别其流程中浪费的精力，并通过自动化重复性任务来减少这些精力。
- 保险公司使用流程智能来减少其索赔处理并提高客户满意度。它还可以降低索赔处理的成本。
与流程智能相关的术语
本节定义了一些与流程智能 (PI) 相关的关键术语，这些定义将对掌握本教程非常有帮助。
流程挖掘
流程挖掘可以定义为通过将算法应用于流程数据来分析业务流程的技术。流程挖掘的主要目标是确定流程的执行方式并识别问题。
业务流程管理 (BPM)
业务流程管理 (BPM) 是一种方法，其中使用各种技术来发现、建模、分析、优化和自动化组织内的业务流程。
关键绩效指标 (KPI)
KPI 是评估业务组织或其参与的流程的绩效或成功类型的绩效衡量指标。
数据驱动型决策
数据驱动型决策定义为根据数据分析结果做出业务决策的过程。
事件日志
事件日志只不过是数字记录，其中记录了业务流程中发生的动作的顺序和时间。
瓶颈分析
瓶颈分析是一种精益管理工具，用于识别业务流程中未按预期执行的领域。
流程优化
流程优化可以定义为调整业务流程的一种方式，以便它能够产生最佳结果并提供最大效率。
任务挖掘
任务挖掘是一种记录和分析用户交互以确定业务流程中任务的性能和效率的技术。它有助于识别改进和自动化的领域。
工作流程自动化
工作流程自动化是一个过程，其中使用任务管理软件来自动化组织中的重复性任务和业务工作流程。这有助于减少人工干预并提高流程效率。
预测分析
预测分析定义为通过分析历史数据来预测未来结果的过程。为此，它使用数据分析技术、人工智能、机器学习和统计模型。
流程自动化
流程自动化是使用软件和技术来自动化业务流程和运营的一种方式。其主要目标是自动化业务组织中的手动任务。
业务流程建模
业务流程建模 (BPM) 是记录和表示业务组织流程以进行分析和改进的技术。
您将在流程智能中学习什么？
在本流程智能教程中，您将学习以下基本概念：
- PI 简介——教程的这一部分将解释流程智能 (PI) 的基础知识及其在现代企业组织中的意义。
- 流程挖掘与流程智能——本章将对流程挖掘和流程智能进行比较研究。
- 流程智能的数据收集——在本节中，您将学习有关用于流程智能分析的数据收集的不同工具和技术，以及数据收集中的关键挑战。
- 流程智能工具——本节将描述一些用于将流程智能实施到企业中的常用工具和平台。
- 流程智能的应用——在本部分中，我们将学习流程智能在各种业务运营中的用例。
- 流程智能的益处——本章将重点介绍流程智能在企业中的主要优势。
- 流程智能的挑战——在本教程的这一部分中，您将了解流程智能实施和持续改进中的关键挑战和障碍。
- 流程智能的未来——本节将解释流程智能领域的未来新兴趋势。
- PI 与 AI 和 ML 的集成——在本章中，我们将学习如何将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 与流程智能 (PI) 集成，以提高流程智能的能力。
谁应该学习流程智能？
本流程智能教程专为初学者和专业人士而设计，他们正在或希望从事以下工作：
- 学生和培训师
- 业务分析师和数据科学家
- 流程和运营经理
- IT 专业人员和顾问
- 高级管理人员和决策者
学习流程智能的先决条件
我们为绝对初学者设计了本流程智能教程。但是，对基本概念（如业务流程基础知识、数据分析、商业智能 (BI) 工具、机器人流程自动化 (RPA)、ERP 系统和解决问题的能力）的基本了解将非常有助于充分利用本教程。
关于流程智能的常见问题
在本节中，我们收集了一些关于流程智能 (PI) 的最常见问题 (FAQ)及其答案。
在企业组织中，流程智能 (PI) 很重要，因为它有助于识别运营和流程中的低效率、问题和冗余。通过提供所有这些见解，PI 有助于优化工作流程和流程，并简化组织内的业务运营。
流程智能工具在提升流程绩效方面发挥着重要作用。它们使企业能够监控其端到端流程，并提供必要的洞察力，以优化流程，提高效率和生产力。
流程智能是一种用于监控、分析和优化业务流程的综合技术，而流程挖掘是一种识别业务流程改进领域的方法。
使用流程智能的关键好处包括：
- 提高流程效率
- 改进决策
- 降低运营成本
- 获得更好的业务成果
流程智能广泛应用于各个行业，例如金融机构、医疗保健、客户服务、人力资源等等。
实施流程智能的一些关键挑战包括：
- 数据准确性保证
- 数据安全管理
- 与现有系统的集成
- 与组织目标的协调问题等。
将AI集成到流程智能中的目的是：
- 预测性数据分析
- 实时监控流程
- 预测潜在挑战
- 识别流程中重复出现的问题
- 自动化决策等。
一些流行的流程智能实施工具包括Celonis、UiPath流程挖掘、IBM流程挖掘、Automation Anywhere、Software AG和Microsoft Minit。