大型语言模型(LLM)接受了大量文本培训,以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具,如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统(ABPMS)餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性(SAX),它与生成因果关系且人性化解释的解释有关,这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中,我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中,我们将框架与LLM集成在一起,以利用其功能来合成各种输入成分,以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX,还伴随着一定程度的疑问,与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关,我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标,我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明,呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫,从而产生了萨克斯的解释,具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是,这种改进是以解释的可解释性为代价。
能源社区 (EC) 通过实现可再生能源的分散生产和分配,在能源系统中发挥着重要作用。本文应用业务流程建模来增强和协调各种 EC 成员的业务模型。使用业务流程模型和符号 (BPMN),它映射了主要参与者的运营工作流程,包括生产消费者、存储所有者、电动汽车充电站、聚合器以及参与本地能源市场 (LEM) 和本地灵活性市场 (LFM) 的实体。提出的 BPMN 模型提供了对能源市场中基本任务、决策点和交互的结构化视角,捕捉了能源预测、交易、灵活性交易和日常运营等流程。通过流程可视化,这些模型为优化能源使用、增强电网稳定性和最大化经济效益提供了宝贵的见解。这种方法突出了 BPMN 在分散系统中支持更高效、可持续和弹性的 EC 的能力。关键词:能源社区、商业模式、业务流程模型、BPMN
摘要评估业务流程的环境影响是组织为面对气候变化做出贡献的重要因素。但是,现有的贡献和框架通常是相当概念性的,并且没有统一和用户友好的实现退出。为此,我们借鉴了以前的研究并扩展了现有工具Simubridge,该工具允许过程分析师可以创建,管理和执行业务流程仿真方案。我们结合了SOPA的概念,SOPA是一个以可持续性为导向的过程分析的框架,该过程使用生命周期评估作为环境影响的整体指标。这样做,我们可以对业务流程进行基于仿真的分析,并允许分析师开发过程重新设计方案,并将其与它们的环境影响进行比较。
我们客户业务和 IT 主管的两大优先事项是改善客户和公民体验以及实现 IT 平台现代化。然而,优先事项也在不断变化,因为业务领导者关注日益严重的网络攻击威胁,并通过网络安全保护客户和公民,而 IT 领导者则强调通过提高自动化程度实现业务流程数字化的重要性。
摘要 大型语言模型 (LLM) 和其他生成式人工智能方法的持续成功凸显了大型信息语料库相对于严格定义的符号模型的优势,但也证明了纯基于统计的方法在安全性和可信度方面所面临的挑战。作为一个将 LLM 和其他基于基础模型的技术的潜力和局限性情境化的框架,我们提出了大型流程模型 (LPM) 的概念,它将 LLM 的关联能力与基于知识的系统和自动推理方法的分析精度和可靠性相结合。LPM 有望直接利用专家积累的丰富流程管理经验,以及具有不同特征(例如规模、地区或行业)的组织的流程绩效数据。在这一愿景中,拟议的 LPM 将使组织能够接收特定于上下文的(定制的)流程和其他业务模型、深入分析和改进建议。因此,它可以大大减少业务转型所需的时间和精力,同时还能获得比以前更深入、更有影响力、更具可操作性的见解。我们认为实施 LPM 是可行的,但也强调了实施 LPM 愿景的特定方面需要解决的限制和研究挑战。
摘要:在当今竞争激烈的商业环境中,组织越来越需要对灵活且经济高效的业务流程进行建模和部署。在这种情况下,可配置流程模型用于通过以通用方式表示流程变体来提供灵活性。因此,类似变体的行为被分组到包含可配置元素的单个模型中。然后根据特定需求定制和配置这些元素。但是,配置元素的决策可能不正确,从而导致严重的行为错误。最近,流程配置已扩展到包括云资源分配,以通过允许访问按需 IT 资源来满足业务可扩展性的需求。在这项工作中,我们提出了一个基于命题可满足性公式的形式化模型,允许找到正确的元素配置,包括资源分配配置。此外,我们建议根据云资源成本选择最佳配置。这种方法可以为设计人员提供正确且经济高效的配置决策。
摘要:近年来,数字化转型研究(DT)和业务流程管理(BPM)在业务和管理领域引起了极大的关注。本文旨在对2007年至2022年对DT和BPM的全球研究进行全面的文献计量分析。从科学和Scopus的Web of Science和Scopus中选择了总共326篇论文进行分析。使用文献计量方法,我们评估了DT和BPM的当前状态和未来研究趋势。我们的分析表明,随着时间的流逝,DT和BPM上的出版物数量显着增长,业务流程管理期刊是最活跃的。对这一领域做出最大贡献的国家是德国(有四所大学)和美国。业务流程管理期刊是发表数字化转型和业务流程管理研究中最活跃的。分析表明,“人工智能”是一项已进行了广泛研究的技术,并越来越多地宣称要影响公司的业务流程。此外,该研究还提供了共同引文网络分析的宝贵见解。根据我们的发现,我们为DT和BPM的未来研究方向提供了建议。这项研究有助于更好地了解DT和BPM的当前研究状态,并为未来的研究提供见解。
背景:由于技术的进步,包括人工智能,物联网和云服务,电子病历(EMR)发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化(RPA)通过模仿最终用户交互,提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性,从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的:本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用,重点是RPA执行端到端性能监控的能力,这密切反映了实时用户体验。方法:该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成,以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解,用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果:RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败,在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里,RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异,并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论:RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视,这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力,这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思,从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
过去几十年的研究进步使得物联网 (IoT) 概念得以引入多种工业应用场景,从而催生出所谓的工业 4.0 或工业物联网 (IIoT)。工业 4.0 的目标是彻底改变行业管理和业务流程,通过现场数据收集和分析提高制造技术的生产力,从而创建工业场景的实时数字孪生。此外,公司必须尽可能“智能”,并适应数字供应链的变化。这可以通过在工业 4.0 场景中利用物联网来实现。在本文中,我们描述了由帕尔马大学跨学科工程经济衍生公司 things2i s.r.l. 指导的革新过程,这是一个真正的制造业正在经历的连续几年的阶段。第一阶段涉及控制质量过程的数字化,具体涉及公司的生产线。通过引入数字化、智能化和基于 Web 的应用程序,包含不同质量检查的纸张的使用变得更加智能,该应用程序目前通过使用智能设备为供应链上的操作员和质量检查员提供支持。IIoT 演进的第二阶段(目前正在进行中)涉及生产规划活动的数字化和优化,通过创新的 We
Lindstrom 曾在航空航天、电信、软件开发和部署、教育课程开发和培训交付等领域担任顾问和运营主管。在 AT&T,Chris 支持一项重组项目,该项目评估了消费产品部门,这是一个亏损 20 亿美元的业务。在五个月内,制定了新战略,更换了领导层,设计了新流程和指标,为 18 个月的扭转局面奠定了基础。在 AT&T Wireless 任职期间,Lindstrom 领导了一项改进计划,将服务激活成本降低了 50% 以上。在 Infospace(一家软件即服务公司),他重新设计了 Sarbanes-Oxley 控制系统,将管理成本降低了 50%,并通过一系列专注于改进 I/T 运营的 Kaizen 活动,每年节省了超过 200 万美元的服务水平协议 (SLA) 罚款。他为专业和大学班级制定了 BPR、精益、六西格玛、约束理论 (TOC) 和组织变革课程和培训。