近日，全球流程挖掘領域的領導者Celonis在其年度客戶大會Celosphere上推出了流程智能領域的一項創新，即流程智能圖Process Intelligence Graph™（PI Graph）。

PI Graph 是一個與具體系統無關的、豐富的業務數字孿生體，它建立了一個統一的流程智能層，為所有應用程序的升級、自動化和系統轉型提供支持。該技術創新采集并整合了組織內的流程數據，利用過去十年中從眾多客戶實施案例中獲得的機器學習以及深厚的流程分析知識對數據進行增強。PI Graph 作為Celonis平臺的核心，對諸如生成式人工智能等新興技術發揮著至關重要的推動作用。

在企業內部，不同部門往往因分工不同而設定不同目標、采用不同術語，并且依賴的系統間缺乏有效互通，這種分散式的運作模式造成數據孤島，進而拖慢整體效率。要解決這一問題，關鍵在于創造一種統一的交流機制，它能夠使組織內部的行動與決策實現同步，從而統籌優化流程，釋放價值。PI Graph便提供了這樣一種流程智能語言，希望成為企業為其人工智能模型尋求訓練數據的通用數據模型。
眾所周知，OpenAI 在構建 ChatGPT 時使用了維基百科作為其訓練數據的來源。作為全球用戶可接觸到的資源，PI Graph 在Celonis的生態系統內不斷豐富其流程改進的知識庫，希望建立首個世界級的“流程智能維基百科”，也就是說希望成為想要部署人工智能（特別是生成式 AI）的企業的基礎層。通過其提供的流程智能API，PI Graph 將這一智能資源有效地推廣至世界各地，便于用戶獲取與應用。

流程智能圖（PI Graph）

PI Graph 旨在促進企業以更高效率實現價值增長。它不僅支撐著人工智能等尖端技術，而且構成了流程優化及整個價值鏈優化的根基。
Celonis 的產品營銷副總裁Divya Krishnan在闡述PI Graph如何借助Celonis技術平臺加速價值落地時強調了其三大優勢：

首先，PI Graph 能夠快速對流程數據進行建模，實現一次部署后的無限擴展；

其次，通過Celonis深入的流程知識，PI Graph 能提出優先改進機會的推薦，供用戶審視；

最終，用戶可以借助預設的應用程序迅速實現價值。
PI Graph 的核心設計原則在于其對各類系統的中立性，確保其應用程序可以無縫對接包括Infor、SAP、Oracle等主流系統，以及各種定制化系統。這使得PI Graph 可以方便地在現有技術架構之上進行部署，實現其功能的廣泛融合與利用。
PI Graph 提供的即插即用的對象與事件定義，大幅降低了團隊在對流程數據建模時對SQL的依賴。這種定義還支持模型的可重用性，使得一次部署后能夠持續擴展到未來的流程中，極大地提高了客戶的部署效率。同時，PI Graph 利用其標準化且即插即用的流程知識，為客戶數據分析提供優化建議，識別出優先級高的改進機遇。

PI Graph 能夠幫助企業實現：

• 跨流程、系統和部門生成自動化、可操作的見解；
• 更快地識別和刪除重復的流程；
• 構建由整個生態系統增強的應用程序；
• 以降低排放和實現可持續供應鏈為支撐，致力于提升客戶體驗；
• 使流程智能成為企業技術堆棧中的必要層，以便人工智能最有效地工作。

PI Graph 的核心特征是其以對象為中心的數據模型和綜合流程知識層，這兩者共同構成了精準的業務流程分析和優化工具。
對象中心數據模型（OCDM）首次在Celonis World Tour 2023上亮相，它是一個可伸縮的業務數據表征方式，覆蓋了對象類型、事件類型、對象間關系以及事件與對象間的關聯，旨在模擬企業運營中的各種場景。作為數字孿生構建的基礎，OCDM不僅是組織數字映射的核心，還推動了Celonis平臺上以對象為核心的流程挖掘創新，比如為Process Explorer和端到端交付周期應用程序提供了強大的數據支持。
流程知識層則是流程知識的集中數據庫，它使得用戶可以在統一的平臺上探索和管理流程知識，并通過機器學習增強功能，自動充實和完善數據。這種集成化的知識管理不僅簡化了Celonis平臺工具的使用，還有效促進了深入的業務洞見派生和價值實現的加速。

Celonis的聯合首席執行官兼聯合創始人AlexRinke在談及流程智能圖（PI Graph）時，將其比喻為現代企業版的羅塞塔石碑——一個至關重要的組織結構。他指出，通過融合數據、知識和生態系統的力量，構建了一個擴展性強的模塊化結構，Celonis正在為客戶打造一套基礎架構，旨在優化流程和價值鏈，實現為更廣泛用戶群服務的目標。這種跨流程、跨系統的智能水平是獨特的，僅通過Celonis平臺及其流程智能圖的核心技術才能實現。PI Graph不僅為人工智能和自動化技術賦能，提供支撐流程運行的數據，還結合相關知識，以便用戶理解流程的運作方式及其改進路徑。

案例

在過去兩年中，利潔時（Reckitt）在應付賬款、采購和訂單管理等關鍵業務流程中創造了3150萬美元的價值。公司通過優化付款周期和實施非接觸式訂單處理等措施，成功解決了多個挑戰。現在，利潔時設立了新的財務目標，計劃在下一財年末實現高達1億美元的商業價值。
為了達成這一遠大目標，利潔時計劃擴展Celonis的應用范圍，將其技術應用于應收賬款和庫存管理流程。此外，公司將部署Celonis的特定應用程序，例如處理開放信用備忘錄的Open Credit Memo應用程序，以及旨在減少運輸排放的Shipping Emissions Reduction應用程序。
利潔時強調了建立正確技術基礎的重要性，以便支持人工智能等新興技術的集成和應用。公司表示，Celonis提供了獨特的流程智能平臺，這不僅助力實現了利潔時的目標，而且還促進了企業內部各部門間的協同合作。
借助PI Graph支持的Celonis平臺，利潔時能夠深入分析和優化業務流程，這是公司實現財務目標和推動持續運營改進的關鍵。

Celonis首先對利潔時的業務流程數據進行捕獲，并將其整合成數字孿生模型。憑借以對象為核心的數據架構，Celonis能夠將各種對象（比如發票、銷售訂單和物料）及相關事件（如發票的生成、銷售訂單的修改或取消）匯集一處，這些數據跨越利潔時不同的系統，展現出它們之間的相互作用。
在數據建模完成后，Celonis將其龐大的流程知識庫（這一知識庫建立在數千次實際部署的基礎上，包含了成百上千的流程改進機遇、關鍵績效指標（KPI）和戰略目標）應用于其流程智能層。
這樣做使得利潔時的Celonis卓越中心（CoE）分析師能夠迅速發現價值創造的機會，并據此確定行動的優先級。以新工具Celonis Process CoPilot為例，分析師能利用它來在利潔時的現金轉換周期中挖掘價值并設定改進的優先級。
當分析師訪問CoPilot時，他們將面對Celonis集成的四大核心流程：從采購到付款、從訂單到現金、生產以及庫存管理。這些流程的可視化展示幫助他們洞察整個業務運作，提升決策效率和執行力。

CoPilot的直觀聊天界面使得分析師能夠輕松啟動分析，例如，他們可以通過查詢利潔時當前的現金轉換周期（CCC）的時間長度開始。Celonis 動態展示了影響此關鍵指標的三個核心流程：應付賬款（AP）、應收賬款（AR）和庫存（Inventory）。在分析師深入點擊具體計算時，Celonis 便會展現三個流程的并行運作情況，以及應收賬款天數（DSO）、庫存周轉天數（DIO）和應付賬款天數（DPO）的詳細計算。

進一步點擊后，分析師便能看到Celonis推薦的改善機會列表。對于每一項改善機會，Celonis不僅提供了深入探究的途徑，還給出了具體行動步驟的建議。例如，在審視DSO機會時，分析師會發現，在北美地區有31%的發票延遲是由于交貨延遲引起的。借助Process Explorer，分析師能夠追溯到導致應收賬款問題的上游根本原因。Celonis 還建議利用其預設的應用程序來處理該案例。

此外，Celonis還揭示了利潔時有85個客戶同時也是供應商的情況，并指出這些客戶對利潔時的付款周期比利潔時對他們的付款周期要長。通過重新談判付款條款，縮短應收賬款（AR）周期并延長應付賬款（AP）周期，利潔時具有實現相當于3000萬美元自由現金流改善的潛力。分析師只需簡單幾步操作，就能將這些關鍵信息與CoE的領導層分享，進一步與財務團隊協作，采取相應的策略行動。
這種跨流程、跨系統的深度分析和智能洞察，僅在搭載Process Intelligence Graph的Celonis平臺上才得以實現。

關于Celonis

Celonis的流程智能平臺運用行業內領先的流程挖掘技術和人工智能，為企業構建了一個全面覆蓋端到端業務流程的動態數字孿生模型。這是企業內部每位成員首次能夠基于一個共通的業務運作語言，明確看到價值潛藏之處，并且具備實現價值捕獲的能力。

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