吕学敏:全面、细致功能锻造灵活审批

斯比泰电子采用H3BPM流程管理软件解决了传统表单流转效率低下问题,提升了审批效率,实现了流程管理的高效性和灵活性。

现今企业中,流程无处不在,有审批、研发、生产以及计划等诸多流程需要进行规范化的管理。流程作为企业运作的基础,不同部门、客户和供应商都依靠其进行协同运作,以流程带动信息、物资和资金在企业内部无障碍地流转。然而事与愿违,企业管理中流程通常会停滞在某一关键步骤中,进而影响企业整个流程的推进。因此,对流程进行有效管理就显得尤为必要。而流程管理主要是对企业内部改革,其核心是流程,在企业越来越注重苦练内功的时代,流程管理的价值将更加凸显。

斯比泰电子作为一家专业的电子制造服务(EMS)提供商,服务范围包括PCBA和成品总装,同时提供电源解决方案的设计与制造(ODM)。公司总部设在新加坡,下辖七个生产基地,分别位于新加坡、菲律宾和中国。中国设有五大生产基地,分别位于深圳莲塘、深圳葵涌、深圳福永、浙江嘉兴、重庆。为了更深层次的了解企业流程管理应用的现状,我们采访了斯比泰电子IT经理吕学敏,她向我们详细介绍了斯比泰流程管理现状,并针对流程管理软件的选型以及奥哲产品的价值进行了充分介绍。

 

专注高效特性成企业选型首选

 

对于斯比泰电子来讲,各种业务需求常常迫使表单需要在各部门及生产基地间传递,传统的操作方式不仅严重浪费纸张,时间浪费也极为明显。尤其是许多关键审批,时常会停滞较长时间,有时甚至无法搜寻审批停滞在那一环节,严重影响到企业关键业务的推进速度以及效率。对此,斯比泰电子自上而下意识到,解决表单流转势在必行。那么如何解决这一关键问题呢?

面对当时状况,有人建议实施OA系统,但吕学敏认为,公司已经部署ERP系统,它能解决各部门之间沟通协作问题。重新部署OA系统,更多是系统的重复建设。企业现今需要的更多是对于流程的梳理和完善。而流程管理软件因其专注于企业流程管理,更易满足斯比泰电子的需求,还能起到合理控制成本作用,全面发挥流程管理高效能价值。

 

全面及细致功能让价值实现不是梦

 

企业要实施流程管理系统,系统的选型至关重要。那么如何才能选择到一款最佳的软件系统最大限度的满足企业用户的需求呢?对此,吕学敏表示,企业系统的选型,产品本身的功能性要求必不可少。同时,功能还需同企业自身的诉求吻合,细致而人性化的满足用户需求,使得用户更为便捷的操作。经过多方权衡之后,斯比泰电子最终选择了奥哲科技。

谈及选择H3 BPM的原因,吕学敏说道,H3 BPM最大限度满足了斯比泰的需求,功能全面的同时,产品在细致性以及人性化方面均有不俗表现。

而对于使用H3 BPM所彰显的价值,吕学敏也有自己的见解,企业应用H3流程管理软件之后,原有的纸张表单传递状况不见了,不仅节约了企业的纸张成本,企业内部的审批效率也大幅提高。此外,吕学敏发现,尽管公司部门和职员发生了变化,但斯比泰电子并不需要推倒以往的流程重来,只需自己在系统加流程即可。这对用户来说也是非常方便,用户也并不需要了解太多的代码,更不需要因编写流程代码而浪费大量的时间。

 

据悉,吕学敏以及其团队对于H3 BPM这款产品非常满足。我们也希望斯比泰电子在H3流程管理产品的协助下,更好的梳理企业的管理流程,确保企业各项沟通的畅通无阻,真正实现企业内部流程管理的无障碍,更好地推进斯比泰电子的全面健康发展!

 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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