执行BPM,你已经OUT了!流程型组织你转了么?

本文介绍了参加德国IDS-Scheer公司研讨会的经历,重点探讨了ARIS平台在战略层面进行流程规划、梳理、设计和监控的应用。ARIS平台提供了一系列工具,如ARIS业务流程架构器、ARIS业务流程优化器等,旨在支持流程咨询成果的落地实施。

上周五参加了德国IDS-Scheer公司的《流程驱动的SAP系统实施研讨会》,下午2点开车到达人寿大厦,找了个停车位,TMD,城里的停车费就是贵,要5元/小时。停好车,赶紧上楼进入他们的会议室,到达会议室,已经有一些人已经到了,2点正式开始,首先是IDS-Scheer中国公司的产品经理做他们ARIS平台的介绍,及与SAP的集成。

这里边偶最感兴趣的就是他们的ARIS平台,与SAP的集成偶并不感冒,很早前就关注过ARIS的业务流程管理平台,并且偶也下载过他们的试用版。不过今天还是给偶的眼前一亮,ARIS平台是一个在战略层面的进行流程规划、梳理、设计和监控的平台,而他们和传统BPM厂商的区别是,他们只负责战略层面的流程规划、梳理、设计和监控,而完全不管执行,因此它的BPM完全没有执行的概念,也就是说ARIS业务流程管理平台设计出的流程是不可以run的,这一点偶以前在opug 的活动中也多次提到,就是企业中实际上有很多的流程是不可以run的,那么ARIS业务流程管理平台也就是面向管理角度的一个BPM产品,这个产品中包括:

ARIS平衡积分卡(ARIS BSC)、ARIS业务流程架构器/ARIS业务流程设计器、ARIS业务流程优化器(ARIS Business Optimizer)、ARIS业务流程发布器(ARIS Business Publisher)、ARIS业务流程模拟器(ARIS Business Simulator)、ARIS业务规则设计器(ARIS Business Rules Designer)、ARIS六西格玛规划器(ARIS Six Sigma)

 

而在流程职能和绩效管理方面有:ARIS流程绩效管理器(ARIS Process Performance Manager)、ARIS流程绩效驾驶舱(ARIS Performance Dashboard)、ARIS流程事件动态监控器(ARIS Process Event Monitor)

 

在风险与合规方面有:ARIS风险与合规管理器(ARIS Risk & Compliance Manager)

在BI方面有:ARIS BI模型设计器

 

在偶的一篇关于流程治理的文章 中,流程治理要做的事情,几乎都在ARIS平台中有所体现,也不愧人家IDS自称为卓越业务流程管理专家,而且在Gartner的业务流程分析工具的魔力象限中,一直连续多年处于Leaders象限中NO.1位置。在opug的活动中,我也曾提到中国的流程应用层次太低,主要也是因为绝大多少的BPM厂商都在做执行层面的流程,这一点在Gartner的业务流程管理套件的魔力象限中有很好的体现,在那个魔力象限中的厂商绝大多数是在做执行层面的流程。在BPM的实施中,第一件事情,大家都在讲的就是流程梳理,所有的流程咨询公司就是做这个工作的,但是如果没有一个很好地工具来支撑,那么大多数的流程咨询的产物就是一大堆流程的电子文档,然后束之高阁。那么怎样让流程咨询、流程梳理落地,就需要这样的一个工具,很ARIS的整个流程相关工具为了提供了这样的功能。而偶在2007年底的时候,也曾与Nimbus公司的人有过深入地交流并且偶也深入试用过他们的Control 2007,他们的Nimbus Control 2007与ARIS类似也是在做管理层面的流程,而nimbus也被Gartner称为BPM的酷卖家。而这一块可以说,中国的所有的BPM厂商还是处于空白,大家都在讲BPM,这样,那样,但是都在做执行流程,说白了层次就是这样的低!而这些执行层面的workflow也好,BPM也罢,其实主要还是在业务技术层面解决问题,而没有上升到一个管理的高度。当然这也与中国的企业普遍的管理水平比较低有关,不过比较欣喜的是,中国的一些跨国集团已经走在了前列,例如海尔的整个流程战略就是采用了Nimbus Control 2007来对整个集团的战略流程规划、梳理、分析做支撑。而联想最近也在做流程规划、梳理的产品招标,IDS和Nimbus是两个主要的PK对手。

 

流程再造之父迈克尔.哈默,首创了“以流程为中心的企业”,在其《The Agenda》一书中对流程型组织给出了明确定义, :第一,它们设计和管理端到端流程而非任务。第二,它们测量流程层的结果而不是部门的效率。第三,它们从顾客目标而非局部的功能目标的角度考 虑。这些区别使这类组织对创造价值的流程更关注、更一致、更敏感。而罗伯特 A. 加德纳在其《流程组织》一书中也对流程型组织做了基本相同的定义:按照端到端的方式而不是作业方式来组织管理商业流程;在流程级别上进行衡量和管理,而不是衡量部门效率;站在顾客目标的立场上来考虑问题,而不是基于组织的部门目标---这就是流程组织。

 

那么在没有一个好的IT系统支撑的情况下,妄谈流程型组织,肯定是空谈,那么这也是偶为什么一直认为那些流程咨询公司没有多大价值的原因,因为他们咨询、梳理之后产生的是一堆总是被束之高阁的电子文档(例如N多的VISIO流程图),这些东西无法落地,这就造成了执行流程与企业的整个战略地图(战略流程)形成严重的脱钩。现在有了这个层面的产品来支撑,就可以将战略地图、核心战略流程实施有效地落地,并且可以从执行层面的流程中抓取数据进行分析,从而形成对战略地图的有效反馈,双向互动就这样形成了。

 

那么到此为止,我们是否也可以说执行BPM,你已经OUT了呢?流程型的组织,你转了么?

 

 

群机器人向用户发送消息markdown类,webhook地址是“https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=eb113e7e-d233-4872-8eea-27b857ffbfab”,从数据库中取数据数据库代码如下 – test.ads_bpm_early_warning definition CREATE TABLE ads_bpm_early_warning ( workflow_type varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程类别’, workflowname varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程名称’, receivetime varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘审批节点到达时间’, loading_time varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘数据处理时间’, nodepasstimes int DEFAULT NULL COMMENT ‘规定审批时长’, workflowcode varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程编码’, lastname varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘用户名称’, nodename varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘节点名称’, departmentcode varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘部门id’, departmentname varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘部门名称’, center_name varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘中心名称’, subcompanyname varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘公司名称’, remaining_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT ‘剩余时间’, is_warning tinyint DEFAULT NULL COMMENT ‘是否预警’, initiator varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程发起人’, init_depart varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程发起人所在部门’, init_depart_code varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘流程发起人所在部门编码’, approval_deadline varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT ‘自动审批剩余时间(小于四小时提醒)’ ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT=‘BPM流程组织分析’; 格式为: 截止:当前时间,流程发起人所在部门共有:n条流程快到期 流程名称: 流程发起人 : 用户名称: 自动审批剩余时间 点击:审批链接 用Java代码实现,企业微信的群机器人webhook地址已提供,
10-09
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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