解决方案
面对供应链中不同企业之间系统异构，导致数据格式和技术平台存在差异的复杂情况，PROCESSX提供更综合的供应链解决方案 数据的收集与清洗尤其重要，我们借助专用的ETL工具，从各式数据源中提取并加工数据，还原实际业务流程，进而发现场景中企业流程合规率仅为84%，远低于95%的预期目标。
方案成效
通过流程挖掘的合规性分析和根因分析，增加控制节点，减少流程不合规的发生。对违规率较高的司机进行培训，可将流程合规率由84.15%提高至94.55%。
展望未来
供应链项目常具备复杂流程和对市场高度敏感的特性，且项目周期通常较长。我们可利用机器学习技术对现有项目数据进行训练，预测未来流程的发展方向和时间。这有助于提前发现即将出现的违规、瓶颈等异常情况，并及时进行人工干预。