Apromoreは、最先端のプロセスマイニングアルゴリズムを採用しており、
プロセスマイニングのあらゆる機能を備えています。
コラボレーションリポジトリのワークスペースにより、プロセスモデルやイベントログを企業内で簡単に共有することができます。
イベントログからプロセスマップや現状のBPMNモデルを自動的に検出し、2つのビューをダイナミックに切り替えます。リソース、ロール、ビジネスオブジェクトの状態に焦点を当てて、プロセスの視点を変更し、モデルのシンプルなビューを作成することができます。
プロセスマップやBPMNモデル上に重ね合わせたさまざまな統計的指標を用いて、アクティビティやハンドオーバーの頻度や時間を強力に分析します。
重要なことに焦点を当てます。イベントログを細分化することで、データの複雑さを軽減します。直感的なポイント&クリック式のインターフェイスにより、幅広いフィルタリング機能を利用できます。コーディングは不要です。ケースの種類、タイムフレーム、さまざまなパフォーマンス指標、特定の実行パス、リワークの度合い、あらゆる属性と値のペアなどでフィルタリングできます。
パフォーマンスダッシュボードで全体像を把握できます。さまざまなダッシュボードチャートを使用して、抽象度の異なる詳細な統計情報を確認できます。プロセスデータをケースごと、またはケースバリアントごとに検証し、誰が、いつ、どのくらいの頻度で何をしたかを確認できます。カスタムダッシュボードを作成して、重要な情報に焦点を当てることができます。
2つ以上のプロセスバリアントを視覚的に比較し、構造的な違いを識別します。同時にアニメーションさせることで、時間的な変遷の違いを理解することができます。
ビジネスルールやBPMNモデルの形式で「期待されるプロセス」と、イベントログに記録されている「実際のプロセス」を比較します。これにより、矛盾点を発見し、コンプライアンス違反の原因を特定し、その影響を評価することができます。
BPMNプロセスモデルの作成と編集、モデルの共有や類似性のチェック、マージ、プロセスマイニングへの取り込みとしての使用など、完全なコントロールが可能です。
BPMNモデルの上にas-is(現状)およびwhat-if(仮定)のシミュレーションシナリオを定義し、それらをシミュレートして、さまざまな比較分析を使用することで、文脈上の要因や介入における潜在的変化の影響を評価します。
さまざまなクライアントシステムと接続し、カスタムETLパイプラインをスケジューリングすることで、Apromoreにデータを取り込むことができます(例:毎週、毎月の頻度で)。生成された分析結果は、サードパーティのBIツールで利用できるようにエクスポート可能です。
機械学習モデルを通してさまざまなプロセス特性を予測し、プロセスケースの展開に合わせて予測結果がリアルタイムに更新されるのを確認できます。ケースの結果、残り時間、次のアクティビティ、ケースの継続など、さまざまな予測観点に対してモデルを学習させることができます。