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| 当今的组织在巨大的压力下运作：由于客户期望值不断上升变化的步伐，动荡的地缘政治环境，关键领域缺乏经验丰富的人才数字化转型。 为了跟上“多做点”的步伐减少“现状并保持竞争力”，每个必须优化工艺以提高工艺质量，合规性、生产力和速度。 过程智能（PI）捕获结构化数据并且是非结构化的，并使用AI来解释它为您的业务方式创造透明度运行流程，识别任何瓶颈或异常，并提供单一的真相来源，这在探索如何制造时至关重要尽可能地优化流程。 流程挖掘和PI可以被视为可互换。 然而，两者之间存在显著差异。 流程挖掘以系统为中心，只捕获用于监视数据库级别更改的已提交状态，明确定义的事务和流程结构化数据。 而PI提供端到端的可见性，包括以人为中心的活动在承诺状态和非结构化数据之间。 这个技术也更进一步，使用人工智能显示流程可以改进的地方，以及在哪里可以创造更多的价值。
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