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物联网感知流程中的可视化决策建模
摘要。现实世界感知业务流程的实施涉及多个互连设备。后者构成了物联网 (IoT) 的基础，并支持通过互联网交换和收集物理数据，而业务流程管理 (BPM) 则支持分析、建模、实施、执行和监控业务流程。在物联网感知流程中，决策可能依赖于多个物联网设备提供的数据，从而导致决策规则结构复杂。在本文中，我们介绍了两种物联网感知流程中决策的可视化建模方法。第一种方法通过扩展业务流程模型和符号 (BPMN) 2.0 来实现复杂决策规则的可视化表示。第二种方法使用拖放建模器将决策逻辑与流程逻辑分开。通过这两种方法，物联网参与决策变得显而易见，复杂的决策可以以直观和简单的方式表示出来。
物联网感知流程中的可视化决策建模
摘要。现实世界感知业务流程的实施涉及多个互连设备。后者构成了物联网 (IoT) 的基础，并支持通过互联网交换和收集物理数据，而业务流程管理 (BPM) 则支持分析、建模、实施、执行和监控业务流程。在物联网感知流程中，决策可能依赖于多个物联网设备提供的数据，从而导致决策规则结构复杂。在本文中，我们介绍了两种物联网感知流程中决策的可视化建模方法。第一种方法通过扩展业务流程模型和符号 (BPMN) 2.0 来实现复杂决策规则的可视化表示。第二种方法使用拖放建模器将决策逻辑与流程逻辑分开。通过这两种方法，物联网参与决策变得显而易见，复杂的决策可以以直观和简单的方式表示出来。
可解释的人工智能流程挖掘
摘要。当代流程感知信息系统具有记录流程执行过程中产生的活动的能力。为了利用这些特定于流程的细粒度数据，流程挖掘最近已成为一门有前途的研究学科。作为流程挖掘的一个重要分支，预测业务流程管理的目标是生成前瞻性的预测性见解来塑造业务流程。在本研究中，我们提出了一个概念框架，旨在建立和促进对决策环境、底层业务流程和用户特征的理解，以开发可解释的业务流程预测解决方案。因此，关于该框架的理论和实际意义，本研究为深度学习分类器提出了一种新颖的局部事后解释方法，有望帮助领域专家证明模型决策的合理性。与其他流行的基于扰动的局部解释方法相反，本研究使用深度神经网络学习到的中间潜在空间表示从验证数据集中定义局部区域。为了验证所提出的解释方法的适用性，我们使用了沃尔沃 IT 比利时事故管理系统提供的实际流程日志数据。所采用的深度学习分类器取得了良好的性能，ROC 曲线下面积为 0.94。生成的局部解释也被可视化，并提供了相关的评估措施，有望提高用户对黑盒模型的信任度。
智能流程自动化 – 人工智能奇迹 | 戴尔学习
摘要 对于那些希望在 IT 行业的激烈竞争中生存下来的企业来说，使用人工智能和分析现在是一种新常态。新工具被开发出来，新算法被设计出来，使企业能够利用人工智能 (AI)、流程自动化和智能、机器学习和自然语言处理 (NLP) 等新时代技术。智能流程自动化 (IPA) 就是这样一种技术，它被广泛用于有效地端到端自动化业务流程。IPA 是各种技术的集合，旨在实现数字流程的自动化、集成和管理。IPA 涉及的关键技术包括数字流程自动化 (DPA)、机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI)。智能流程自动化可以定义为多种智能技术的组合，以修改全面的端到端业务流程。它从自动化基于基本规则的任务发展到管理和自动化包含多项任务的整个业务流程。智能流程自动化的核心是 RPA 和各种人工智能 (AI) 技术的融合，用于自动化更大的决策业务流程，而这些流程过去需要人工干预和执行。智能流程自动化的前景源于灵活性，可以要求不同复杂程度的自动化，从而提高效率、降低运营成本、提高灵活性，并带来更好的体验。本文将重点介绍智能流程自动化 (IPA) 是什么。本文将涵盖以下主题：
非洲即将到来！ 2025-2027
部门 /位置 /部门：SAP客户创新服务是战略SAP Business Suite启用器，为我们的客户提供了差异化的创新，利用SAP业务技术平台和业务AI，重点是干净的核心方法。我们正在为我们的标准/核心产品建立扩展，以解决客户独特的业务流程和业务模型要求。除了扩展外，我们还可以通过量身定制的AI解决方案来帮助客户重新想象关键业务流程，从而提高其生产力和效率。
您的业务是否为全球系统中断做好了准备？
随着组织继续数字化，自动化和采用云技术，他们进一步增加了对安全供应商的依赖，以支持和运行关键的安全和业务流程。如果发生全球信息技术（IT），则可以严重破坏支持经济稳定和公共安全的关键服务。在许多情况下，这些服务包括关键部门，例如运输，医疗保健，政府服务和电信等。这些破坏性的事件强调了组织在建立安全架构时需要考虑广泛的中断，将其依赖于关键业务流程，更新事件响应和灾难恢复计划以及刷新第三方风险管理策略时的依赖性。