基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法与流程

本发明涉及业务流程管理领域，尤其涉及基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法。

背景技术：

1、随着信息技术的迅猛发展，企业的业务流程变得越来越复杂且多样化。业务流程管理（bpm）系统作为优化和管理企业业务流程的重要工具，已经广泛应用于各类企业。然而，传统的bpm系统在面对复杂、多变的业务环境时，往往需要大量的编程和配置工作，开发周期长、成本高，并且难以灵活应对不断变化的业务需求。

2、低代码开发平台的出现，为业务流程管理提供了一种新的解决方案。低代码平台通过可视化建模和少量代码实现业务应用的快速开发和部署，显著降低了开发成本和时间，提升了开发效率。然而，随着企业业务需求的不断变化和复杂化，单纯依赖低代码平台进行业务流程管理仍然存在一定的局限性，尤其是在智能化和优化方面。

3、近年来，人工智能和大数据技术的快速发展，为业务流程的智能化管理和优化提供了新的可能。通过融合自然语言处理、大数据分析和机器学习技术，可以实现从自然语言输入中自动提取业务需求、动态优化业务流程、实时监控和反馈等智能功能。这种基于智能技术的业务流程管理方法，不仅能够显著提升业务流程的自动化和优化水平，还能够大幅度提高企业运营效率和灵活性。

4、本发明不仅解决了传统业务流程管理系统在智能化和优化方面的不足，还显著提高了业务流程管理系统的稳定性和可靠性。通过集成的自动化测试与部署工具，确保业务流程管理系统在不同业务场景下的稳定运行和快速迭代。总体而言，本发明提供了一种高效、智能和灵活的业务流程管理解决方案，能够满足现代企业在复杂多变的业务环境中的需求。

5、综上，现有技术至少存在如下技术问题：现有的低代码开发平台虽然可以通过可视化建模和少量代码实现快速开发和部署，但在智能化和优化方面仍存在不足，业务需求建模复杂且依赖人工，缺乏自适应的优化机制，无法动态调整和优化业务流程以应对实时变化的业务环境和需求；反馈机制不完善，无法及时指导优化调整，导致优化效果难以维持和提升；决策支持能力有限，不能充分评估和比较不同调整方案的效果，难以选择最优的优化方案，缺乏集成的自动化测试与部署工具，不能确保业务流程管理系统在不同业务场景下的稳定运行和快速迭代。

技术实现思路

1、本发明提供基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，以解决现有的低代码开发平台虽然可以通过可视化建模和少量代码实现快速开发和部署，但在智能化和优化方面仍存在不足，业务需求建模复杂且依赖人工，缺乏自适应的优化机制，无法动态调整和优化业务流程以应对实时变化的业务环境和需求；反馈机制不完善，无法及时指导优化调整，导致优化效果难以维持和提升；决策支持能力有限，不能充分评估和比较不同调整方案的效果，难以选择最优的优化方案，缺乏集成的自动化测试与部署工具，不能确保业务流程管理系统在不同业务场景下的稳定运行和快速迭代的技术问题。

2、本发明的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，具体包括以下技术方案：

3、基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，包括以下步骤：

4、s1、获取用户业务需求，使用自然语言处理模型解析用户输入；构建业务流程模型，收集业务流程执行数据，定义多目标优化函数；通过遗传算法对多目标优化函数进行初步优化，并引入模拟退火算法进行局部优化，优化业务流程模型；

5、s2、执行优化后的业务流程模型，评估优化效果，生成反馈报告；根据反馈报告对候选决策方案进行评分，得到最终优化后的智能业务流程方案；设计集成的自动化测试与部署工具，并计算测试覆盖率和部署成功率。

6、优选的，所述s1，具体包括：

7、用户通过自然语言描述业务需求，获取用户业务需求，利用大模型解析业务需求，生成业务流程模型，并提供可视化界面供用户调整。

8、优选的，所述s1，具体包括：

9、执行业务流程模型，实时收集业务流程执行数据，利用多目标优化算法分析数据，并进行自适应业务流程优化，生成优化方案。

10、优选的，所述s1，具体包括：

11、在自适应业务流程优化过程中，定义业务流程的多目标优化函数，设定各目标的权重，通过遗传算法对多目标优化函数进行初步优化，选择适应度最高的个体作为初始解；在遗传算法优化的基础上，引入模拟退火算法进行局部优化。

12、优选的，所述s1，具体包括：

13、将经模拟退火算法优化后的结果作为输入，确定业务流程优化调整量；将业务流程优化调整量用于优化业务流程模型。

14、优选的，所述s2，具体包括：

15、在候选决策方案的生成过程中，设计智能决策支持模块，对收集到的优化后的业务流程执行数据进行预处理，从预处理后的数据中提取特征；根据业务流程优化的目标，定义候选决策。

16、优选的，所述s2，具体包括：

17、在候选决策的实现过程中，通过提取的特征训练机器学习模型，预测不同调整方案对流程性能的影响，生成候选决策方案，每个候选决策方案对应不同的业务流程调整策略。

18、优选的，所述s2，具体包括：

19、对候选决策方案进行评价，并预测所述候选决策方案在实际应用中的效果，通过模拟仿真来评估每个候选决策方案，对所有候选决策方案进行打分，并根据打分结果进行排序；选择评分最高的候选决策方案作为最终优化后的智能业务流程方案。

20、本发明的技术方案的有益效果是：

21、1、通过融合领域大模型，实现（半）自动需求建模，能够快速从自然语言输入中提取业务需求并生成初步的业务流程模型，显著减少了对人工建模的依赖，提升了需求建模效率；利用基于架构的自然语言处理模型，结合业务背景信息，通过编码器、解码器和注意力机制精确解析用户需求，确保生成的业务流程模型具有较高的准确性和合理性。

22、2、通过多阶段多目标优化算法，能够实时收集和分析业务流程执行数据，识别流程瓶颈和优化机会，自动或半自动调整业务流程，实现自适应优化；利用遗传算法和模拟退火算法的结合，避免陷入局部最优解，确保优化结果的全局最优性；动态数据监控与反馈机制能够实时监控业务流程的运行状态，生成反馈报告，指导进一步调整，确保优化调整得以实施，并通过对优化前后的关键指标进行比较评估优化效果。

23、3、设计的智能决策支持模块能够从大数据中提取关键特征，评估不同调整方案的效果，基于打分和排序选择最优的决策方案，实现业务流程的智能优化，降低执行时间、提高资源利用率和减少错误率；集成的自动化测试与部署工具通过提供单元测试、集成测试和系统测试，确保决策方案的有效性，并实现业务流程的自动化部署和版本管理，持续集成与交付（ci/cd）工具能够实现快速迭代和发布，确保业务流程管理系统的稳定性和可靠性，提升开发和维护效率。

技术特征：

1.基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s1，具体包括：

6.根据权利要求1所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s2，具体包括：

7.根据权利要求6所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s2，具体包括：

8.根据权利要求7所述的基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法，其特征在于，所述s2，具体包括：

技术总结本发明涉及业务流程管理领域，尤其涉及基于低代码平台的智能业务流程自动化和优化方法。内容包括：获取用户业务需求，构建业务流程模型，收集业务流程执行数据，定义并优化多目标优化函数，引入模拟退火算法进行局部优化，优化业务流程模型；执行优化后的业务流程模型，评估优化效果，生成反馈报告；根据反馈报告对候选决策方案进行评分，得到最终优化后的智能业务流程方案；设计集成的自动化测试与部署工具，计算测试覆盖率和部署成功率。解决了现有低代码开发平台在智能化和优化方面存在不足，业务需求建模复杂且依赖人工，缺乏自适应优化机制；以及反馈机制不完善、决策支持能力有限、缺乏集成的自动化测试与部署工具的技术问题。技术研发人员：张利锋受保护的技术使用者：竞跃数字科技（山东）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29