易臣智能流程,让企业实现从“人找事”到“事找人”的智能转变

随着企业规模扩大,流程审批从2位升级到5位导致审批时间延长和创新力下降。易臣流程管理解决方案提供智能流程,通过图形化设计、流程嵌套、权限控制、表单设计、流程仿真测试、审批管控和可视化跟踪等功能,实现企业流程自动化,提高办公效率,降低运营成本,确保流程高效流转,促进企业从‘人找事’到‘事找人’的智能转变。

随着企业发展壮大,人越来越多,为了规范管理,需将流程审批人从2位升级为5位。审批节点增多了,审批时间也相应变长,加上事事都要经过审批,员工做起事来难免会束手束脚,这样就会导致很多事情不再积极推动,致使公司创新力不足。既不想回到不规范的管理状态,又对员工的不积极感到无能为力,怎么破?
 智能流程

工作流毫无疑问成为解决这道难题的首选利器。工作流之智能流程是OA办公系统最基础、最重要的部分组成,它提供多种复杂流程建模,包括会签、回退、跳转、并发、合并、条件流、委办、催办、挂起流程等多元化功能,充分满足各类企业的工作需求,可以帮助众多企业完成无纸化办公,减轻企业办公成本、并很大程度提高办公效率。

易臣流程管理解决方案
    智能流程将企业日常流程全程电子化、流程化、智能化,企业可根据个性化业务需求自定义场景流程,满足企业各种复杂流程、自由流程需求实现企业流程自动化运作,节省内部运营成本,提升企业管控能力,具备强大的组织控制力同时能有效消除流程断点,让流程流转更高效、用户体验更友好,让企业实现从“人找事”到“事找人”智能转变。
    1、图形化流程设计
    提供设计灵活、功能强大的图形化流程配置工具,支持拖拽式配置流程,帮助业务人员实现可视化流程再造与设计,快速响应业务需求。
    图形化流程设计
    2、流程嵌套功能
    支持多个、多级流程嵌套,主流程可触发一个或者多个子流程,各子流程可以完全不同;支持多个子流程的并行运行,且各子流程之间互不影响。
    流程嵌套功能
3、流程权限设计
    具备流程运行及管理权限的控制。管理权限指的是流程定制的权限,具备分级流程管理;运行权限包括:启动、操作、控制等流程的使用权限,可按部门、用户及工作组等维度定义所属的流程运行权限。
流程权限设计
    
4、流程表单设计
    提供灵活而强大的表单设计功能,表单设计采用图形化拖拽方式实现,表单自定义工具应提供多种类型的控件、各种表单模板供工作人员使用,减低设计难度,全面满足企业业务需求,方便实用,简单易用。
流程表单设计
    
5、具备流程仿真测试
    在流程配置界面可以发起仿真,输入必要字段,可以自动测试流程的审批路径,系统自动计算并显示各个节点实际处理人,确保关键流程的正常运行,避免在实际使用过程中出错,造成重大的生产事故。
具备流程仿真测试
    
6、审批流程管控
    因特殊原因导致行政审批流程不能及时流转时,支持对流程进行管控调整,并提供流程转派、代办审批、删除、交接等功能。
审批流程管控

7、可视化流程跟踪
    提供图形化流程跟踪与动画效果的流程重现,文件的处理过程和当前处理状态一目了然。还提供详尽的流程明细,为办文效率统计提供准确、可量化的参考依据。
可视化流程跟踪

智能流程满足多种场景
    在易臣智能流程里,已经办好的、正在处理中的、待办理的流程,都可详细地显示在系统端。企业职员可以实时跟踪自己流程的进度,以及在紧急时可以对其进行催办操作;在进行多作业操作时还能对待审单进行挂起,待手头工作宽松起来再进行处理;可以根据项目大小进行有条件的传送审批;对于重要的审批拿不定主意时还能发起会签,倾听各方反馈再做定夺。
多种场景
    不做流程管理,只有3-5人的企业不会引发太大的问题,但对于上千人、万人的企业来说,办公环境将很容易失控,比如业务合同、费用支出等重大事项很难进行下去。
    智能流程审批是企业高速发展的必然趋势,也是协同办公的基础步骤,有了智能流程,可以减少部门间的来回跑动,提升办公效率,减低办公成本,将企业价值最大化。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研员与工程技术员,尤其是从精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究员或工程技术员,尤其适合研究生及科研员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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