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。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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