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通过尽可能的去除人的参与,业务流程自动化(Business process automation,BPA)能够让你跟上市场的快速变化。随着技术的发展,实验室自动化(TLA)进入了一个全新的阶段,即下一代TLA ——和业务流程相关。
在上世纪90年代,流行的提法是业务流程再造(business process re-engineering,BPR)和业务流程优化(business process optimization,BPO)。通常要求有业务流程管理(business process management,BPM)软件的协助,或者由其他公司来接管业务流程 – 即业务流程外包(business process outsourcing)。
时隔不久,如今我们正迎来下一波业务流程的技术浪潮,即业务流程自动化。
BPM最初的理念是尽可能的实现自动化。但是,这给有些人带来了危机感,于是至今很多不必要的环节仍有人的因素存在。
尽管如此,BPM依然大大加速了原先全人工的流程,使得公司可以借此领先于竞争对手。但是,随着当前市场变化的速度越来越快,企业需要在一切可能的地方去除人的介入,取而代之以计算机。
另辟蹊径
为了应对新形势,方案提供商们不得不抛弃固有的方法。其中,Tibco认为收购是继续前进的重要策略。首先,在2004年收购了Staffware,以此引入其BPM方面的技术能力来提升Tibco现有的应用集成能力。随后,Tibco在2007年收购了业务分析方案供应商Spotfire。之后还有一系列的小规模收购,比如2009年收购DataSynapse,2011年收购Nimbus,2012年收购LogLogic以及在2013年收购Streambase Systems。现在,Tibco又收购了开源分析方案提供商Jaspersoft,进而提升全流程监控的透明度。
而IBM是从2006年开始行动的,当时收购了FileNet,借此提升文档抓取、管理和工作流的能力。2009年,IBM收购了Lombardi(同时还包括一些其他小规模的业务流程相关的供应商),希望打造全功能的BPM/BPO方案。如今,IBM正朝着基于云的BPM/BPO方案提供商迈进,其中两大技术支点 -- 一是因为收购SoftLayer而获得的技术能力,一是基于OpenStack构建的云平台。
Pegasytems一直以来都专注于流程自动化领域,是行业内的主要厂商之一。其高弹性和智能学习的规则引擎已经被诸多家喻户晓的客户所采用,比如沃达丰、汇丰银行和思科。
另一家供应商Appian的客户包括亚马逊、Beneden Healthcare和Bupa保险,其方案在将社交功能运用于流程管理上特点突出。
像Oracle、SAP和另外一些厂商是将流程管理功能嵌入到自身的企业系统方案中。另一类厂商(包括前面提到的那些)则是提供相应的集成服务和外部流程管理服务,以此保证跨部门业务流程的自动化,并对流程进行管理和汇报。
打印方案供应商了解纸张已经成为流程的一部分,因此也开始进入BPM市场。施乐当前正致力于构建成熟的工作流自动化套件。虽然包含了纸张扫描功能,但是基于施乐的企业内容管理功能,在无纸化流程中依然可以使用。通过对Perceptive Software的收购,Lexmark设立了一个新的部门。Pitney Bowes将其管理服务单独出去成立了Novitex公司,为客户提供集成文档生命周期管理(IDLM,integrated document lifecycle management)系统。同样以工作流功能著称的Kofax则是于2011年和2013年分别收购了Singularity和Kapow,以此构建自己的流程管理能力。
BPA风生水起
但是,世界是变化的。基于云计算的平台,流程自动化的细节可以对用户是透明的。而物联网和大数据分析同样也带来了技术和相应的问题。
不仅仅局限于少数人和少数流程中,商品化的方案和产品使得流程自动化渗透到企业中的各个环节中,同时沿着客户和供应商的价值链扩散开来。
对于市场中的新来者而言,这意味着新的机会。当前所需监控的数据类型不再局限于客户关系管理、企业资源规划及其他企业级应用,还将包括安全系统、智能建筑系统和外部的各种数据源。
比如,一个可以监视自带设备(BYOD)的系统能够通过使用模式的分析识别出中间人攻击(man-in-the-middle)的安全威胁。当发现威胁后,相应的事件会被触发,启动处置流程 – 切断设备和企业系统之间的连接,向用户发送短信告知其原因以及该做些什么(可能首先要换一个新的设备),在用户重新连接进来时为其构建全新的、干净的环境。
应对客户关系
基于外部的数据信息,监视社交媒体可以快速发现需要应对的负面情绪。随后自动触发流程,联系发布负面评论的人并与其进行直接的沟通,也许可以提供特殊的优惠待遇,来使客户们转怒为喜。
类似的功能可以从商业分析行业获得,比如QlikTech、Pentaho、Logi、Mircostrategy以及其他一些公司。这些企业都可以整合多个数据源和数据类型,发现其中的模式并触发应对行动。这类公司需要和其他伙伴进行合作。比如,对于自带设备的管理,VMware AirWatch能够针对所有设备进行监控方面的集成整合。在社交媒体方面,DataSift能够监控并汇报情感级别,而后直接将数据灌入到业务分析系统中。
BPA已经扩散到企业的所有系统中
诸如Honeywell和GE之类的公司可以带来生产线和智能建筑方面的数据。G4S和Omiga等公司可以带来安全方面的数据。建筑能耗管理系统(BEMS/BIMS)供应商(包括Trend Controls和Ener-G)和数据中心基础架构管理供应商(比如Nlyte和艾默生)不仅提供数据,还拥有BPM的技术。通过数据整合以及大数据分析,整个企业的BPA能够进一步得到优化。
总体而言,最终的目标是最大程度的流程自动化。通过引入上述的系统并运用大数据过滤和分析,能够识别模式并触发相应流程。只有当严重的事故发生时才需要人的介入。所有的异常都必须通过日志记录下来,而后对异常模式进行识别,最终对流程进行变更来避免其再次发生。或者,异常本身就提供了一个可以实现自动化的新规则。
注意,要尽可能引入可以涵盖多个业务的引擎。专用型的流程管理软件(比如针对银行客户账户交互自动化或散户交易)未必是好的选择。成功的关键在于拥有全方位覆盖业务各个方面的能力,包括供应商、客户、各类内外部的数据源。只有基于通用型的引擎,才能尽可能广的实现各个环节的流程自动化。和大数据一样,整体认知的缺位会导致各个环节作出错误的决策。
而在错误决策发生的环节,人又必须介入到解决那些原本不应该发生的问题上。
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