人工智能,机器人技术,案例管理。想知道今年将对BPM行业产生什么影响的趋势吗?
在此博客中,我们预测了未来12个月BPM的前5大趋势。尽管有些趋势是新出现的,但其他趋势以前曾被强调过,但现在已经成熟,我们预计今年它们将达到临界值。
近年来,越来越多的组织寻求简化业务流程并建立更精简,更高效的业务模型。
因此,随着组织寻求通过采用技术来简化流程以及持续增长和扩展,以保持领先地位,BPM的重要性已经提高。
分析师报告显示,BPM市场去年价值近80亿美元,并预计到2025年将以两位数的速度增长,这证明了这一点。
这是我们的预测。可悲的是,我们不是诺查丹玛斯。因此,这些预测是基于我们的行业/产品知识以及与合作伙伴和客户的对话。
BPM行业趋势#1:人工智能(AI)成为主流
人工智能使BPM更智能;与机器学习相结合,它会持续评估数据,以预测未来并提出以数据为依据的对运营绩效的改进。
今年,将有更多的BPM供应商在其平台中构建机器学习和AI功能,以支持预测分析和主动应用程序行为。
ePC在欧洲转售的最新版BP Logix Process Director具有机器学习和AI功能。
BPM行业趋势2:机器人过程自动化(RPA)的炒作逐渐停止
RPA作为一种基于软件机器人或AI工作者概念的文书流程自动化技术已经存在了几年。这些软件“机器人”已经过训练,可以模仿我们的行为来执行涉及结构化数据(例如数据输入)的大批量手动任务,从而执行人工任务。
“机器人”遵循记录的程序来复制人类行为(即,复制/粘贴字段数据,查找数据源等)。这些过程定义在脚本或流程图中,并由事件或时间表触发,这些过程基于规则(即无需人工决策或交互),并且高度可自定义。
我们认为,RPA不会取代BPM。但是,它确实补充了BPM,因为它可以自动执行重复任务,而BPM可以自动执行基础工作流程。
BPM和RPA可以协同工作的一个示例是,由于有时可能会限制与其他本地系统的集成,因此将BPM部署在云中。对于云部署,如果您无法连接到本地系统,并且需要在系统之间共享信息,则RPA软件可以创建一个“机器人”来登录,跨系统复制/粘贴数据并注销。
但是,如果BPM是本地部署的,则不需要RPA,因为现代BPMS将包含API,使您可以连接到数据库和其他系统并与数据库和其他系统交换信息。使用API可能需要专业技术知识,但是一旦设置,数据将自动从其他应用程序推入/拉出。
尽管如此,在过去的几年中,像Pegasystems Inc.,Appian和Bonitasoft这样的BPMS供应商开始在其平台中构建RPA功能。
但是,我们的预测是,到2019年,组织和IT部门将意识到RPA将成为BPM的补充而非替代。
BPM行业趋势3:对无代码/低代码BPM的需求增加
我们预计,随着越来越多的组织使几乎没有或几乎没有编码经验的业务用户能够快速构建数字应用程序,明年将继续向无代码/低代码平台迁移。
这些平台通过使用表单构建器,拖放功能和预构建的集成来快速构建可重复使用的模板化表单,工作流和业务规则,从而取代了编程需求。
无代码/低代码BPM应用程序降低了通常与全规格BPMS相关联的复杂性和学习曲线,使您可以在不断变化的竞争格局中灵活应变。
BPM行业趋势4:案例管理持续增长
现在,许多BPMS解决方案都将案例管理作为核心功能。
我们预计,随着公司寻求解决方案来管理多个流程(这些流程本质上是不可预测的),并根据人为决定遵循不同的流程,而不是遵循流程图的规定顺序,我们的兴趣将在2019年达到顶峰。
借助案例管理,可以将许多不同的子工作流程组合为一个“案例”,从而无需构建一个单一的,过于复杂的工作流程来尝试并涵盖与客户,用户或供应商的所有可能交互。
要了解更多信息,请阅读我们什么是案例管理博客。
#5:业务流程建模和表示法(BPMN)逐渐失去相关性
BPMN是用于在业务流程图(BPD)中指定业务流程的图形表示。它是为可预测的业务流程而设计的,以流程图中的严格步骤表示。
它最初由业务流程管理计划(BPMI)开发,自2005年以来一直由对象管理小组进行维护。最新的BPMN版本(2.0版)于2011年1月发布。
该语言基于流程图和图形符号。这些符号包括四个基本类别:流动对象,连接对象,泳道和人工制品。这些类别包含许多创建业务流程图(BPD)的方法,其最终目的是简化业务活动和流程。
虽然这对建模理论过程非常有用,这始终是BPM实施的第一步,但它缺乏细节和灵活性,无法涵盖现代BPM解决方案中可用的所有设计选项。大多数BPM供应商已经创建了许多新颖的流程建模方法,例如Process Timeline技术,用于支持工作流程中的大规模并行步骤和预测性BPM。 BPMN只是跟不上新的可能性。
随着案例管理的重要性不断提高,随着公司从传统的刚性流程建模转向提供提供可用于生成警报,启动新流程和更改运行中流程的预测分析功能的更加敏捷的平台,BPMN将继续失去相关性。
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