近日,全球知名咨詢(xún)調(diào)查機(jī)構(gòu)Quadrant Knowledge Solutions(簡(jiǎn)稱(chēng)QKS)發(fā)布“2021 流程挖掘矩陣”報(bào)告。UiPath、Celonis、Signavio(SAP旗下)、IBM、ABBYY 5家RPA廠商被評(píng)為領(lǐng)導(dǎo)者;Appian、Kofax被評(píng)為挑戰(zhàn)者。
本次共有7家RPA廠商上榜,多數(shù)廠商既是RPA也是流程挖掘領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。這說(shuō)明隨著RPA賽道的深入,流程挖掘已成為智能自動(dòng)化的重要組成部分,是支撐用戶(hù)降低自動(dòng)化使用門(mén)檻,洞察自動(dòng)化需求和提升工作效率的關(guān)鍵點(diǎn),也是RPA廠商打造技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)壁壘的主要功能之一。
未來(lái),會(huì)有越來(lái)越多流程挖掘廠商切入RPA賽道,Celonis便是典型跨界廠商,以流程挖掘起家如今已深度布局RPA賽道。
QKS表示,全球組織正通過(guò)智能自動(dòng)化技術(shù)以推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,流程挖掘技術(shù)在這一過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在流程挖掘加持下,使得大、中、小型企業(yè)降低使用自動(dòng)化的門(mén)檻,并極大提升業(yè)務(wù)效率。廠商們將流程挖掘與各種AI相融合使用,可用于業(yè)務(wù)的建模、發(fā)現(xiàn)、分析等,用智能化方式驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展。此外,流程挖掘廠商為了擴(kuò)大市場(chǎng)滲透率,積極與第三方RPA廠商進(jìn)行技術(shù)合作。
流程挖掘可用于數(shù)字化業(yè)務(wù)的分析、識(shí)別和監(jiān)控,以增強(qiáng)端到端的業(yè)務(wù)流程效率。流程挖掘通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)日志的深度挖掘,將其進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使得數(shù)字業(yè)務(wù)“可視化”。同時(shí)會(huì)生成智能化洞察包括:業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、KPI監(jiān)控、流程識(shí)別、優(yōu)化建議等。流程挖掘有一項(xiàng)重要功能,可識(shí)別低級(jí)、費(fèi)時(shí)、重復(fù)任務(wù)并給出替換建議,這也是RPA廠商集成流程挖掘原因之一。
流程挖掘?yàn)榱藬U(kuò)大市場(chǎng)和覆蓋范圍,還與RPA、AI等技術(shù)相融合使用,簡(jiǎn)化端到端業(yè)務(wù)流程映射,有助于突破業(yè)務(wù)瓶頸和自動(dòng)化決策。
AI是流程挖掘重要組成部分,主要用于多事件日志記錄,冗余評(píng)估,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),跨平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘,時(shí)間戳處理和過(guò)程分析等功能。
流程挖掘可分為性能挖掘和一致性檢查兩大模塊。性能挖掘主要用于評(píng)估業(yè)務(wù)的延遲、時(shí)間處理等,以識(shí)別、改善現(xiàn)有業(yè)務(wù)模型。一致性檢查主要用于實(shí)際業(yè)務(wù)與預(yù)定模型比較,以幫助組織找出業(yè)務(wù)計(jì)劃中弱鏈路流程和實(shí)際偏差的原因。流程挖掘主要由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、流程發(fā)現(xiàn)、一致性檢查、流程監(jiān)控和可視化四大功能組成。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換: 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是流程挖掘主要功能之一,便于提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)以創(chuàng)建日志模型。該功能還起到數(shù)據(jù)連接器的作用,可直接從ERP、BPM、HCM、CRM、SCM等系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。
流程發(fā)現(xiàn): 主要用于發(fā)現(xiàn)和搜集業(yè)務(wù)日志,以創(chuàng)建詳細(xì)的流程圖和流程模型,是數(shù)字業(yè)務(wù)可視化關(guān)鍵技術(shù)。同時(shí)支持多級(jí)流程挖掘,可在單個(gè)綜合模型中映射多個(gè)派生過(guò)程??梢曰ハ啾容^并發(fā)現(xiàn)進(jìn)程,以識(shí)別重復(fù)數(shù)字任務(wù)并找出自動(dòng)化機(jī)會(huì)。
一致性檢查: 該功能將事件日志與參考模型進(jìn)行比較找出業(yè)務(wù)偏差,使組織能夠識(shí)別過(guò)程偏差并從事件日志中消除重復(fù)或冗余業(yè)務(wù)流程,從而提高效率。同時(shí)還會(huì)找出任務(wù)偏差的根本原因。此外,它還能夠檢查業(yè)務(wù)合規(guī)性,保持業(yè)務(wù)鏈條的合法性。
流程監(jiān)控和可視化: 該功能可實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)流程,洞察業(yè)務(wù)發(fā)生的變化以及產(chǎn)生的影響,所有監(jiān)視數(shù)據(jù)以可視化呈現(xiàn)。支持實(shí)時(shí)KPI監(jiān)控功能,使用戶(hù)可以提高流程性能,增強(qiáng)業(yè)務(wù)洞察力。此外,還提供預(yù)測(cè)功能,在用戶(hù)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流程之前,通過(guò)仿真模型完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
流程挖掘與更多AI、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相融合使用: 這些技術(shù)在日志分析、捕獲數(shù)據(jù)、提供見(jiàn)解、業(yè)務(wù)識(shí)別等流程中發(fā)揮重要作用。
流程挖掘是實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)化必備技術(shù): 智能自動(dòng)化想實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模部署,執(zhí)行超復(fù)雜端到端自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程,提升自動(dòng)化效率皆離不開(kāi)流程挖掘的支持。
流程挖掘與RPA、任務(wù)挖掘等技術(shù)進(jìn)行集成和合作: 流程挖掘在RPA項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。業(yè)務(wù)識(shí)別仍然是目前各大組織應(yīng)用RPA主要挑戰(zhàn)之一,經(jīng)?;ㄙM(fèi)大量時(shí)間手動(dòng)找出適合自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程,但效果很不理想。而流程挖掘可有效補(bǔ)充這一缺口。
流程挖掘與數(shù)字孿生: 通過(guò)流程挖掘,組織可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程可視化,這也是構(gòu)建數(shù)字孿生的基本要求。組織正在通過(guò)數(shù)字孿生提升資產(chǎn)管理、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)效率。
隨著RPA、AI、ML等新興技術(shù)的興起,增加了對(duì)流程挖掘的應(yīng)用。流程挖掘可有效幫助組織洞察業(yè)務(wù)流程,使業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)可視化,找出業(yè)務(wù)流程差異等。在流程挖掘的加持下,RPA項(xiàng)目的成功率將大大提升。
此外,AI驅(qū)動(dòng)的流程挖掘?qū)⑻峁┚哂蓄A(yù)測(cè)性、描述性、診斷和規(guī)定分析的功能,有助于提高復(fù)雜組織運(yùn)營(yíng)的效率和透明度,有效減少業(yè)務(wù)的復(fù)雜度。
雖然RPA和任務(wù)挖掘使許多組織受益,但分析層面不足。任務(wù)挖掘、RPA和流程挖掘的技術(shù)整合,使企業(yè)能夠彌合差距以提升整體自動(dòng)化生命周期的效率。未來(lái),隨著中小型市場(chǎng)組織的滲透率增加,流程挖掘市場(chǎng)將迎來(lái)大幅度增長(zhǎng)。
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