数据驱动策略提升流程改进
探索如何将六西格玛与Process Mining、设计和模拟集成,以实现可持续的数据驱动改进。
我们经常被问到:为什么决定构建一个新的流程挖掘产品?答案很简单:我们看到了使流程挖掘更好、更易用、更具影响力的机会。让我们分享我们的旅程和愿景。
当人们第一次体验流程挖掘时,我们所看到的反应无可比拟。
‘终于,我能看到我多年来一直在努力的流程了!’ ‘这正是我们所期待的,但现在我们有数据来证明这一点。’ ‘哇,我完全不知道这发生了!‘
这样的时刻就是为什么我们热爱所做的事。正是这些“啊哈”时刻引发了真正的变革。多年来,我们有幸帮助企业揭示洞察、改善流程,并产生切实的影响。我们希望更多的人能体验到这一点。更好的更高效的企业带来更快乐的人和更绿色的世界。这就是我们的动力。
虽然我们对流程挖掘充满热情,但我们也看到了其挑战。我们见过许多未能提供承诺价值的项目。有时这是由于期望不切实际,但更多时候是工具和方法存在缺陷。我们知道我们可以做得更好。因此,我们创建了 ProcessMind,不仅仅是创建一个工具,而是提升整个流程挖掘领域的标准。
传统的流程挖掘完全依赖数据驱动,这意味着算法决定了你的流程样貌。但如果这不是你想要的呢?我们相信你应该掌控流程。这就是为什么我们结合了流程挖掘与建模。
在ProcessMind中,你可以定义你的流程,并让数据支持你的分析。可以从数据驱动模型开始并进行优化,也可以用自己的模型并用数据验证。关键在于你在掌控一切——而不是算法。
你可能会说,**“但建模是个繁琐的工作!”**其实,它是快速、有趣且具有深刻洞察的。相比完善数据以进行流程挖掘所需的努力,它简单得多。而且,将流程挖掘与建模放在一处意味着模型、文档和数据分析是无缝集成的。无论是培训员工、确保合规还是分析数据,一切都在一个工具中。
而且我们不止于此。使用BPMN作为我们的建模语言,你不被限制于其他工具中的简单XOR分割和合并。建模平行性和子流程以反映你的现实。
流程挖掘在分析过去方面非常出色,但对于预测未来呢?这就是模拟的作用所在。
在ProcessMind中,同样增强流程挖掘的BPMN模型也支持你的模拟。模拟你还没有的数据,与真实数据进行比较,并在实施更改之前查看影响。通过弥合流程挖掘与流程改进之间的差距,模拟完成了持续改进的循环。
我们专注于最重要的事项:让 ProcessMind 使用简单,无需牺牲灵活性或功能。我们简化了工具,去除了不必要的复杂性,同时保留所有关键功能。简单开始,随着工具一起成长——建模你的流程,分析数据,模拟更改等。不需要昂贵的顾问或长时间的培训。
共享结果同样简单。发送链接,任何人都可以在他们的浏览器中查看你的见解——无需安装。
完美数据是大多数企业无法拥有的奢侈品。通过ProcessMind,你可以使用已有数据——无论是在Excel中还是简单系统导出中。将数据映射到模型而不是仅依赖数据来定义流程。从手头的开始,了解缺少什么并不断迭代。这是一种敏捷的方法,节省时间和资源。
无需复杂的ETL流程即可组合多个数据源。专注于洞察,而非完美。目标不是无瑕疵的数据,而是推动真正改进的可操作洞察。
为何要等待数周才能获得洞察,而在几分钟内就可以获得?冗长的项目耗尽了流程挖掘的乐趣。通过ProcessMind,你可以上传数据,获取洞察,并几乎立即开始改善业务。
真正的价值在于推动持续改进循环的“啊哈”时刻,而不是完善每一个小数点。通过优化快速的周期时间,我们帮助你更快获得结果并加速实现价值。
云是未来,我们完全同意。流程挖掘部署在本地过于复杂且昂贵。我们的云端工具消除了这些障碍。只需登录并开始工作—无需安装,无烦恼。
我们的平台在设计之初就注重安全。它具有可扩展性,支持单点登录(SSO),并提供数据和用户分离的独立租户。无需承诺,灵活的许可选项供您尝试。
我们相信流程挖掘应该对所有人都可访问。这就是为什么我们使ProcessMind如此直观,任何人都可以使用——无需培训或销售电话。
用你的母语使用它,定制样式以匹配你的品牌,并根据需要随时扩展。它价格实惠,灵活且为各类企业设计。
最佳工具在开放生态系统中茁壮成长。这就是我们选择BPMN进行互操作性并构建开放API实现无缝集成的原因。我们并不是要将你锁定在专有解决方案中。相反,我们为实施者和顾问提供灵活的许可、多租户管理和白标选项。
我们所有的资源都可以在线获得,从培训材料到项目准备就绪的PowerPoint。我们致力于透明和合作。
ProcessMind在流程挖掘上是一个巨大的进步,但我们不会止步于此。就像一个流程挖掘项目,我们的旅程是持续改进的过程。我们很高兴能不断创新,添加功能,让工具更好。
我们希望您能像我们享受构建ProcessMind一样享受使用它。让我们共同改善企业,让世界变得更美好。
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是否想过您的公司流程中到底发生了什么?Process Mining 利用数据揭示低效和改进机会。
在当今世界,可持续性不再是选择,而是必然。各行各业的组织正在积极寻求在保持卓越运营的同时减少环境影响的方法。
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