JP2023544463A - Ｒｐａデータを表わすための企業プロセスグラフ - Google Patents

Abstract

企業プロセスグラフを生成するためのシステム及び方法が提供される。複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）の実装に関するプロセスデータのセットが受信される。ＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフは、受信されたプロセスデータのセットに基づいて生成される。

Description

本発明は、一般に、ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）に関し、より詳細には、複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡの実装に関連するプロセスデータの統一表示を提供する企業プロセスグラフに関する。

プロセスは、様々なサービスを提供するために１つ以上のコンピュータによって遂行されるアクティビティのシーケンスから構成される。ＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）では、１つ以上のＲＰＡロボットが企業のためのプロセスを自動的に遂行するように実装される。一般に、ＲＰＡの実装に関連するデータは、例えばプロセスマイニング、タスクマイニング、タスク捕捉、プロセス発見などの幾つかの発見技術を実行することによって収集される。従来、そのような技術の結果は、ＲＰＡを評価するために個別に分析される。しかしながら、そのような技術の結果の個々の分析は、企業のプロセス全体の統合された理解をもたらさない。

１つ以上の実施形態によれば、企業プロセスグラフを生成するためのシステム及び方法が提供される。複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）の実装に関するプロセスデータのセットが受信される。ＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフは、受信されたプロセスデータのセットに基づいて生成される。

一実施形態において、複数の発見技術は、プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つを含む。一実施形態では、プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つが実行される。

一実施形態では、受信されたプロセスデータのセットに基づいて複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットが生成される。企業プロセスグラフは、１つ以上のイベントテーブルの生成されたセットに基づいて生成される。

一実施形態において、複数の発見技術のそれぞれに関する１つ以上のイベントテーブルのセットは、受信したプロセスデータのセットから未加工テーブルを抽出して未加工テーブルのエントリを正規化することによって生成される。

一実施形態において、企業プロセスグラフは、１つ以上のイベントテーブルの生成されたセットに関してグラフを生成してグラフのうちの２つ以上を接続することによって生成される。一実施形態において、企業プロセスグラフは、１つ以上のイベントテーブルの生成されたセットに基づいてエッジテーブルを生成するとともにエッジテーブルに基づいて企業プロセスグラフを生成することによって生成される。

一実施形態において、企業プロセスグラフは、企業プロセスグラフを表示すること、送信すること、又は、記憶することのうちの少なくとも１つによって出力される。他の実施形態では、企業プロセスグラフをフィルタリングしてフィルタリングされた企業プロセスグラフを表示することによって、企業プロセスグラフを出力することができる。

本発明のこれら及び他の利点は、以下の詳細な説明及び添付の図面を参照することによって当業者には明らかになる。

本発明の一実施形態に係る、ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）システムを示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態に係る、配備されたＲＰＡシステムの一例を示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態に係る、ＲＰＡシステムの簡略化された配備例を示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態に係る、ロボティックプロセスオートメーションロボットのクラウドベースの管理を実施するためのクラウドＲＰＡシステムを示すアーキテクチャ図である。

本発明の一実施形態に係る、企業プロセスグラフを生成するための方法を示す。

本発明の一実施形態に係る、特定の発見技術のためのイベントテーブルを生成するためのワークフローを示す。

本発明の一実施形態に係る、１つ以上のプロセスの典型的なイベントテーブルを示す。

本発明の一実施形態に係る、企業プロセスグラフを表わすエッジテーブルを生成するためのワークフローを示す。

１つ以上の実施形態に係る例示的なエッジテーブルを示す。

本発明の一実施形態に係る、企業プロセスグラフを表示するためのワークフローを示す。

本発明の実施形態を実施するために使用されてもよいコンピューティングシステムのブロック図である。

ロボティックプロセスオートメーション（ＲＰＡ）は、ワークフロー及びプロセスを自動化するために使用される。図１は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡシステム１００のアーキテクチャ図である。図１に示されるように、ＲＰＡシステム１００は、開発者が自動化プロセスを設計できるようにするためのデザイナ１０２を含む。より具体的には、デザイナ１０２は、ユーザー（例えば管理者）によってプロセスにおけるアクティビティを実行するためのＲＰＡプロセス及びロボットの開発及びデプロイメントを容易にする。デザイナ１０２は、アプリケーション統合のためのソリューション、並びに、サードパーティアプリケーション、管理情報技術（ＩＴ）タスク、及び、コンタクトセンター運用のためのビジネスプロセスの自動化をもたらすことができる。デザイナ１０２の一実施形態の１つの市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｓｔｕｄｉｏ（商標）である。

ルールベースのプロセスの自動化を設計する際、開発者は、遂行順序、及び、本明細書中で「アクティビティ」と定義されるプロセスで開発されるカスタムセットのステップ間の関係を制御する。各アクティビティは、ボタンのクリック、ファイルの読み取り、ログパネルへの書き込みなどのアクションを含むことができる。幾つかの実施形態では、プロセスがネストされ又は埋め込まれてもよい。

幾つかのタイプのプロセスは、シーケンス、フローチャート、有限状態機械（ＦＳＭ）、及び／又は、グローバル例外ハンドラを含んでもよいが、これらに限定されない。シーケンスは、プロセスを雑然とさせることなく１つのアクティビティから他のアクティビティへの流れを可能にする線形プロセスに特に適し得る。フローチャートは、複数の分岐論理演算子を介してより多様な態様で決定の統合及びアクティビティの接続を可能にする、より複雑なビジネスロジックに特に適し得る。ＦＳＭは、大規模なワークフローに特に適し得る。ＦＳＭは、条件（すなわち、遷移）又はアクティビティによってトリガされる有限数の状態をそれらの遂行において使用することができる。グローバル例外ハンドラは、遂行エラーに遭遇したときのワークフローの挙動を決定し、プロセスをデバッグするのに特に適し得る。

デザイナ１０２においてプロセスが開発された時点で、ビジネスプロセスの遂行がコンダクタ１０４によって編成され、コンダクタ１０４は、デザイナ１０２において開発されたプロセスを遂行する１つ以上のロボット１０６を編成する。コンダクタ１０４の一実施形態の１つの市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｏｒ（商標）である。コンダクタ２２０は、ＲＰＡ環境におけるリソースの作成、監視、デプロイメント、及び、セキュリティの管理を容易にする。一例では、コンダクタ１０４がクラウドサービスによって実装されるウェブアプリケーションである。また、コンダクタ１０４は、サードパーティソリューション及びアプリケーションとの統合ポイントとして機能することもできる。

コンダクタ１０４は、集中ポイントのセットからロボット１０６を接続して遂行することによって、ＲＰＡロボット１０６のフリートを管理することができる。コンダクタ１０４は、プロビジョニング、デプロイメント、コンフィギュレーション、キューイング、監視、ロギング、相互接続性の提供、スケジューリング、ジョブ管理、イベンティング、資格情報管理、監査操作、監査データの収集、パッケージ作成、及び／又は、パッケージのバージョニングを含むがこれらに限定されない様々な機能を有することができる。また、コンダクタ１０４は、外部ソース（例えば、ウェブフック）に対してイベントを露出させることができるようにもする。プロビジョニングは、ロボット１０６とコンダクタ１０４（例えば、ウェブアプリケーション）との間の接続の作成及び維持を含むことができる。デプロイメントは、遂行のために割り当てられたロボット１０６へのパッケージバージョンの正しい配信を保証することを含むことができる。コンフィギュレーションは、ロボット環境及びプロセス構成の維持及び配信を含むことができる。キューイングは、キュー及びキュー項目の管理を行なうことを含むことができる。監視は、ロボット識別データを追跡し、ユーザー権限を維持することを含むことができる。ロギングは、ログ及び操作データをデータベース（例えば、ＳＱＬ又はＥｌａｓｔｉｃデータベースなどのブロブストレージ又はキュー媒体と結合されるリレーショナル及び非リレーショナルストア）及び／又は他の記憶機構（例えば、大規模なデータセットを記憶して迅速に照会できる能力を与えるＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標）に記憶してインデックス付けすることを含むことができる。コンダクタ１０４は、サードパーティソリューション及び／又はアプリケーションのための通信の集中ポイントとして作用することによって相互接続性をもたらすことができる。

ロボット１０６は、デザイナ１０２で構築されたプロセスを実行する遂行エージェントである。ロボット１０６の幾つかの実施形態の一市販例は、ＵｉＰａｔｈ Ｒｏｂｏｔｓ（商標）である。ロボット１０６のタイプとしては、アテンディッドロボット１０８及びアンアテンディッドロボット１１０を挙げることができるが、これらに限定されない。他の典型的なタイプのロボット１０６は、Ｓｔｕｄｉｏ，ＳｔｕｄｉｏＸ，ＴｅｓｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎなどを含む。アテンディッドロボット１０８は、ユーザー又はユーザーイベントによってトリガされ、同じコンピューティングシステム上で人間のユーザーと一緒に動作する。アテンディッドロボット１０８は、人間のユーザーが様々なタスクを達成するのを助けることができ、人間のユーザーによって及び／又はユーザーイベントによって直接にトリガされ得る。アテンディッドロボットの場合、コンダクタ１０４は、集中プロセスデプロイメント及びロギング媒体をもたらすことができる。特定の実施形態において、アテンディッドロボット１０８は、「ロボットトレイ」から又はウェブアプリケーションにおけるコマンドプロンプトからのみ起動することができる。アンアテンディッドロボット１１０は、仮想環境において無人モードで動作し、例えば大量のバックエンドプロセスなどのために、多くのプロセスを自動化するために使用され得る。アテンディッドロボット１０８及びアンアテンディッドロボット１１０はいずれも、遠隔遂行、監視、スケジューリング、及び、作業キューのためのサポートの提供に関与することができる。アテンディッドロボット及びアンアテンディッドロボットはいずれも、メインフレーム、ウェブアプリケーション、ＶＭ、企業アプリケーション（例えば、ＳＡＰ（登録商標）、ＳａｌｅｓＦｏｒｃｅ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）などによって製造されたもの）、及び、コンピューティングシステムアプリケーション（例えば、デスクトップ及びラップトップアプリケーション、モバイルデバイスアプリケーション、ウェアラブルコンピュータアプリケーションなど）を含むがこれらに限定されない様々なシステム及びアプリケーションを自動化することができる。

幾つかの実施形態において、ロボット１０６は、ペルソナによって設定され得る、又は、ポリシー（例えば、グループポリシーオブジェクト）を介して他の製品もしくはコントローラによって自動的に設置され得る。他の実施形態において、ロボット１０６は、ＳＹＳＰＲＥＰ（システム準備）を介して画像上で、ドッカを介して又はＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓを介して設置され得る。結果として、そのようなロボット１０６は、ローカルシステムアカウント、ローカルシステム、ローカルマシンなどの下でインタラクティブなＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを開き、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービスの権利を有することができる。幾つかの実施形態では、ユーザーと同じ権利を有するユーザーモードでロボット１０６を設置することができ、ユーザーモード下では所定のロボット１０６が設置されてしまっている。

幾つかの実施形態におけるロボット１０６は、それぞれが特定のタスク専用である幾つかのコンポーネントに分割される。幾つかの実施形態におけるロボットコンポーネントは、ＳＣＭ管理ロボットサービス、ユーザーモードロボットサービス、エグゼキュータ、エージェント、及び、コマンドラインを含むが、これらに限定されない。ＳＣＭ管理ロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理及び監視するとともに、コンダクタ１０４と遂行ホスト（すなわち、ロボット１０６が遂行されるコンピューティングシステム）との間のプロキシとしての機能を果たす。これらのサービスは、ロボット１０６のための資格情報で信頼され、この資格情報を管理する。コンソールアプリケーションは、ローカルシステムの下でＳＣＭによって起動される。幾つかの実施形態におけるユーザーモードロボットサービスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションを管理及び監視するとともに、コンダクタ１０４と遂行ホストとの間のプロキシとしての機能を果たす。ユーザーモードロボットサービスは、ロボット１０６のための資格情報で信頼されてこの資格情報を管理することができる。ＳＣＭ管理ロボットサービスがインストールされなければ、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）アプリケーションを自動的に起動することができる。エグゼキュータは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッション下で所定のジョブを実行することができ（例えば、エグゼキュータはワークフローを遂行することができる）、モニタごとのドット／インチ（ＤＰＩ）設定を認識することができる。エージェントは、システムトレイウィンドウで利用可能なジョブを表示するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ＷＰＦ）アプリケーションであってもよい。エージェントは、サービスのクライアントであってもよい。エージェントは、ジョブを開始、停止、一時停止、又は、再開して、設定を変更するように要求することができる。コマンドラインは、サービスのクライアントであり、ジョブを開始するように要求することができるとともにジョブの出力を待つコンソールアプリケーションである。ロボットコンポーネントの分割は、開発者を助け、ユーザーをサポートするとともに、各ロボットコンポーネントが遂行しているものをコンピューティングシステムがより容易に実行、識別、及び、追跡できるようにし得る。例えば、エグゼキュータ及びサービスに関して異なるファイアウォールルールを設定するなど、ロボットコンポーネントごとに特別な挙動を構成することができる。更なる例として、エグゼキュータは、幾つかの実施形態ではモニタごとのＤＰＩ設定を認識することができ、その結果、ワークフローは、それらが作成されたコンピューティングシステムのコンフィギュレーションに関係なく、任意のＤＰＩで遂行することができる。

図２は、１つ以上の実施形態に係るＲＰＡシステム２００を示す。ＲＰＡシステム２００は、図１のＲＰＡシステム１００であってもよく又はＲＰＡシステム１００の一部であってもよい。「クライアント側」、「サーバ側」、又は、その両方は、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望の数のコンピューティングシステムを含むことができることに留意すべきである。

この実施形態におけるクライアント側に示されるように、コンピューティングシステム２０２は、１つ以上のエグゼキュータ２０４、エージェント２０６、及び、デザイナ２０８を含む。他の実施形態において、デザイナ２０８は、同じコンピューティングシステム２０２上で実行されていなくてもよい。エグゼキュータ２０４（前述のようにロボットコンポーネントであってもよい）はプロセスを実行し、幾つかの実施形態では、複数のビジネスプロセスが同時に実行されてもよい。この例において、エージェント２０６（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サービス）は、エグゼキュータ２０４を管理するための単一の接続ポイントである。

幾つかの実施形態において、ロボットは、機械名とユーザー名との間の関連付けを表わす。ロボットは、複数のエグゼキュータを同時に管理することができる。同時に実行される複数のインタラクティブなセッション（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｓｅｒｖｅｒ２０１９）をサポートするコンピューティングシステムでは、複数のロボットがそれぞれ固有のユーザー名を使用して別々のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）セッションで同時に（例えば、高密度（ＨＤ）環境）実行していてもよい。

また、エージェント２０６は、ロボットの状態を送信し（例えば、ロボットがまだ機能していることを示す「ハートビート」メッセージを定期的に送信し）、遂行されるべきパッケージの必要なバージョンをダウンロードすることにも関与する。エージェント２０６とコンダクタ２１２との間の通信は、幾つかの実施形態ではエージェント２０６によって開始される。通知シナリオの例において、エージェント２０６は、ロボットにコマンド（例えば、始動、停止など）を送信するためにコンダクタ２１２によって後で使用されるＷｅｂＳｏｃｋｅｔチャネルを開くことができる。

この実施形態においてサーバ側に示されるように、プレゼンテーション層は、ウェブアプリケーション２１４と、オープンデータプロトコル（ＯＤａｔａ）表象状態転送（ＲＥＳＴ）アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）エンドポイント２１６と、通知監視ＡＰＩ２１８とを備える。サーバ側のサービス層は、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０を含む。サーバ側の永続層は、データベースサーバ２２２とインデクササーバ２２４とを含む。コンダクタ２１２は、ウェブアプリケーション２１４、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２１６、通知監視ＡＰＩ２１８、及び、ＡＰＩ実装／ビジネスロジック２２０を含む。

様々な実施形態において、コンダクタ２１２のインターフェースにおいてユーザーが（例えば、ブラウザ２１０を介して）実行する殆どのアクションは、様々なＡＰＩを呼び出すことによって実行される。そのようなアクションは、ロボット上のジョブの開始、キュー内のデータの追加／削除、無人で実行するようにジョブをスケジューリングすること、プロセス、ライブラリ、又は、ジョブのためのＣＲＵＤ（作成、読み取り、更新、削除）操作などを含むことができるが、これらに限定されない。ウェブアプリケーション２１４は、サーバプラットフォームのビジュアル層である。この実施形態において、ウェブアプリケーション２１４は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）及びＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（ＪＳ）を使用する。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、任意の所望のマークアップ言語、スクリプト言語、又は、任意の他のフォーマットを使用することができる。ユーザーは、コンダクタ２１２を制御するための様々なアクションを実行するために、この実施形態ではブラウザ２１０を介してウェブアプリケーション２１４からのウェブページと対話する。例えば、ユーザーは、（例えば、フォルダにより）ロボットグループを作成し、ロボットにパッケージを割り当て、ロボットごと及び／又はプロセスごとにログを分析し、ロボットを起動及び停止することなどができる。

ウェブアプリケーション２１４に加えて、コンダクタ２１２は、ＯＤａｔａ ＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイント２１６を露出させるサービス層も含む（又は、本発明の範囲から逸脱することなく他のエンドポイントが実装されてもよい）。ＲＥＳＴ ＡＰＩは、ウェブアプリケーション２１４及びエージェント２０６の両方によって消費される。エージェント２０６は、この例示的な構成ではクライアントコンピュータ上の１つ以上のロボットのスーパーバイザーである。

この実施形態におけるＲＥＳＴ ＡＰＩは、コンフィギュレーション、ロギング、監視、及び、キューイング機能をカバーする。幾つかの実施形態では、コンフィギュレーションＲＥＳＴエンドポイントを使用して、アプリケーションユーザー、権限、ロボット、アセット、リリース、及び、環境を定義及び構成することができる。ＲＥＳＴエンドポイントのロギングは、例えば、エラー、ロボットによって送信された明示的なメッセージ、及び、他の環境固有の情報などの異なる情報をロギングするのに有用であり得る。異なる情報のロギングは、ロボットによって実行されるプロセスに関するシステムプロパティをロギングすること、及び／又は、ジョブ遂行のユーザー固有パラメータ機能をロギング及び収集することを含むことができる。開始ジョブコマンドがコンダクタ２１２内で使用される場合に遂行されるべきパッケージバージョンを照会するために、デプロイメントＲＥＳＴエンドポイントがロボットによって使用されてもよい。ＲＥＳＴエンドポイントをキューイングすることは、キューにデータを追加すること、キューからトランザクションを取得すること、トランザクションの状態を設定することなど、キュー及びキュー項目の管理に関与できる。ＲＥＳＴエンドポイントの監視は、ウェブアプリケーション２１４及びエージェント２０６を監視する。通知監視ＡＰＩ２１８は、エージェント２０６の登録、エージェント２０６への構成設定の配信、並びに、サーバ及びエージェント２０６からの通知の送信／受信のために使用されるＲＥＳＴエンドポイントであってもよい。また、通知監視ＡＰＩ２１８は、幾つかの実施形態では、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ通信を使用してもよい。

サーバ側の永続層は、この例示的な実施形態におけるサーバの対、すなわち、データベースサーバ２２２（例えば、ＳＱＬサーバ）及びインデクササーバ２２４を含む。この実施形態におけるデータベースサーバ２２２は、ロボット、ロボットグループ、関連するプロセス、ユーザー、役割、スケジュールなどの構成を記憶する。この情報は、幾つかの実施形態ではウェブアプリケーション２１４を介して管理される。また、データベースサーバ２２２は、キュー及びキュー項目を管理することもできる。また、キュー及びキュー項目は、例えば、Ｋａｆｋａなどのネイティブキューサービスによって管理されてもよい。幾つかの実施形態において、データベースサーバ２２２は、（インデクササーバ２２４に加えて又はインデクササーバ２２４の代わりに）ロボットによってロギングされるメッセージを記憶することができる。インデクササーバ２２４は、幾つかの実施形態ではオプションであり、ロボットによってロギングされる情報を記憶し、インデックス付けする。特定の実施形態において、インデクササーバ２２４は、構成設定を通じて無効にされてもよい。幾つかの実施形態において、インデクササーバ２２４は、オープンソースプロジェクトのフルテキスト検索エンジンであるＥｌａｓｔｉｃＳｅａｒｃｈ（登録商標）又はクラウドに実装される完全管理データウェアハウスであるＳｎｏｗｆｌａｋｅを使用する。ロボットによって（例えば、ログメッセージ又は行書き込みのようなアクティビティを使用して）ロギングされるメッセージは、ロギングＲＥＳＴエンドポイントを介してインデクササーバ２２４に送信されてもよく、そこで、それらのメッセージは将来の利用のためにインデックス付けされる。メッセージは、リアルタイムのログ処理、ほぼリアルタイムのログ処理、又は、オフラインのログ処理によってロギングされてもよい。

図３は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡシステム３００の簡略化された配備例を示すアーキテクチャ図である。幾つかの実施形態において、ＲＰＡシステム３００は、図１及び図２のそれぞれのＲＰＡシステム１００及び／又は２００であってもよく、ＲＰＡシステム１００及び／又は２００を含んでもよい。ＲＰＡシステム３００は、ロボットを実行する複数のクライアントコンピューティングシステム３０２を含む。コンピューティングシステム３０２は、そこで実行されるウェブアプリケーションを介してコンダクタコンピューティングシステム３０４と通信することができる。更に、コンダクタコンピューティングシステム３０４は、データベースサーバ３０６及び随意的なインデクササーバ３０８と通信する。図２及び図３に関して、これらの実施形態ではウェブアプリケーション又はサービス（例えばクラウドサービス）が使用されるが、本発明の範囲から逸脱することなく任意の適切なクライアント／サーバソフトウェアを使用できることに留意すべきである。例えば、コンダクタは、クライアントコンピューティングシステム上の非ウェブベースのクライアントソフトウェアアプリケーションと通信するサーバ側アプリケーションを実行することができる。

一実施形態において、図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、及び／又は、図のＲＰＡシステム３００は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のために実装されてもよい。そのようなＲＰＡロボットのクラウドベースの管理により、ＲＰＡをサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）として提供することができる。したがって、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、及び／又は、図３のコンダクタ３０４は、例えば、ＲＰＡロボットを作成する、ＲＰＡロボットを提供する、ＲＰＡロボットに関するタスクをスケジューリングする、ＲＰＡロボットを停止する、又は、ＲＰＡロボットを管理するための任意の他のオーケストレーションタスクを実行するべく、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理のためにクラウドに実装される。

図４は、１つ以上の実施形態に係る、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を実施するためのクラウドＲＰＡシステム４００のアーキテクチャ図を示す。クラウドＲＰＡシステム４００は、クラウドコンピューティング環境４０２及びローカルコンピューティング環境４０４を備える。ローカルコンピューティング環境４０４は、例えば企業、会社などのユーザー又は任意の他の１つ又は複数のエンティティのローカルネットワークアーキテクチャを表わす。ローカルコンピューティング環境４０４はローカルネットワーク４０６を含む。クラウドコンピューティング環境４０２は、ローカルコンピューティング環境４０４においてユーザーから離れた作業負荷のサービス又は処理を提供するクラウドコンピューティングネットワークアーキテクチャを表わす。クラウドコンピューティング環境４０２は、インターネット４１４、ユーザーによって管理（又は制御）されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表わすユーザークラウドネットワーク４１８、及び、クラウドサービスプロバイダによって管理されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされるクラウドネットワークを表わすクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０を含む、様々なクラウドネットワークを備える。クラウドサービスプロバイダは、クラウドを介してサービス（例えば、ＲＰＡ）を提供するエンティティである。クラウドプラットフォームプロバイダは、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを維持するエンティティである。ローカルコンピューティング環境４０４のローカルネットワーク４０６は、ローカルコンピューティング環境４０４とクラウドコンピューティング環境４０２との間の通信を容易にするために、クラウドコンピューティング環境４０２のインターネット４１４に通信可能に結合される。

図４に示されるように、クラウドオーケストレータ４３０は、ＲＰＡロボットのクラウドベースの管理を可能にするためにクラウドコンピューティング環境４０２に実装される。特に、クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダによって管理されるとともに、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０内でホストされる。一実施形態において、クラウドサービスプロバイダは、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーにＲＰＡを提供する。

クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドコンピューティング環境４０２内のＲＰＡロボットを管理する。特に、ユーザーは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するための命令をクラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドオーケストレータ４３０に送信する。或いは、ユーザーは、ローカルコンピューティング環境４０４内のコンピューティングデバイス４１２と対話して、ＲＰＡロボットを管理するためにユーザーに代わって命令を自動的に送信してデータを受信するようにクラウドオーケストレータ４３０上にスケジュールを設定する。ＲＰＡロボットを管理するための典型的な命令としては、ＲＰＡロボットを作成するための命令、ＲＰＡロボットをプロビジョニングするための命令、ＲＰＡロボット上のタスクをスケジューリングするための命令（例えば、タスクを実行するための時間及びタスクを実行するためのロボットのタイプをスケジューリングする）、ＲＰＡロボットをデコミッションするための命令、又は、ＲＰＡロボットのための任意の他の編成命令が挙げられる。命令を受信したことに応じて、クラウドオーケストレータ４３０は、例えば、ＲＰＡロボットの作成、ＲＰＡロボットのプロビジョニング、ＲＰＡロボットのタスクのスケジューリング、ＲＰＡロボットのデコミッショニングなどによって命令を実行する。一実施形態において、クラウドオーケストレータ４３０は、図１のコンダクタ１０４、図２のコンダクタ２１２、又は、図３のコンダクタ３０４と同様であってもよいが、クラウドコンピューティング環境４０２内のクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０に実装されてもよい。

クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２内に配備されて維持されるクラウドロボットのダイナミックプールを含んでもよい。そのようなクラウドロボットは、クラウドサービスロボットプール４２６の１つ以上のクラウドサービスロボット４２８－Ａ、．．．、４２８－Ｘ（以下、まとめてクラウドサービスロボット４２８と呼ぶ）と、クラウド管理ロボットプール４２２の１つ以上のクラウド管理ロボット４２４－Ａ、．．．、４２４－Ｙ（以下、まとめてクラウド管理ロボット４２４と呼ぶ）とを含むことができる。そのようなクラウドロボットは、クラウドコンピューティング環境４０２において（すなわち、プロセス）タスクを実行し、タスクの結果をローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーに送信する。これに加えて又は代えて、クラウドオーケストレータ４３０によって管理されるＲＰＡロボットは、ローカルロボットプール４０８のゼロ以上の及び概して多くのローカルロボット４１０－Ａ、．．．、４１０－Ｚ（以下、まとめてローカルロボット４１０と呼ぶ）を含んでもよい。幾つかの実施形態では、クラウドオーケストレータ４３０自体が、サービス側ワークフローを実行するためのロボットとしての機能を果たしてもよい。

クラウドサービスロボット４２８は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、クラウドサービスプロバイダのクラウドネットワーク４２０内のクラウドサービスプロバイダによって維持される。クラウドサービスロボット４２８は、ユーザーがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送信することによって、要求に応じて作成される。作成されると、クラウドサービスロボット４２８は、ポーリング又は新しいタスクの通知のいずれかによってタスクが実行されるのを待つ。待機している間、クラウドサービスロボット４２８を動作させるためのコストは最小化される或いはさもなければ低減される。タスクは、ユーザーがコンピューティングデバイス４１２からクラウドオーケストレータ４３０に命令を送ることによって、クラウドサービスロボット４２８上にスケジューリングされる。タスクをスケジューリングするための命令は、タスクを実行するための時間及びタスクを実行するためのロボットのタイプを定義する。クラウドオーケストレータ４３０は、様々な要因に関してタスクスケジューリング及び遂行機能を最適化する。クラウドサービスロボット４２８は、タスクを実行するために待機状態から起動し、タスクが完了すると待機状態に戻る。したがって、クラウドサービスロボット４２８は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーのためにクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０上でタスクを実行する。

クラウド管理ロボット４２４は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにクラウドコンピューティング環境４０２内でＲＰＡタスクを実行するために、ユーザークラウドネットワーク４１８内のユーザーによって維持される。クラウド管理ロボット４２４は、クラウドサービスロボット４２８と機能が類似しており、また、クラウドコンピューティング環境４０２でホストされる。しかしながら、クラウド管理ロボット４２４がホストされるユーザークラウドネットワーク４１８は、ユーザーによって管理され、一方、クラウドサービスロボット４２８がホストされるクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０は、クラウドサービスプロバイダによって管理されてクラウドプラットフォームプロバイダによってホストされる。クラウドオーケストレータ４３０は、クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザークラウドネットワーク４１８との間の接続を確立することによって、クラウド管理ロボット４２４を管理する。ユーザークラウドネットワーク４１８は、ローカルネットワーク４０６にトンネルバックするために、クラウドプロバイダ技術を利用するユーザーによって確立されてもよい。ユーザーは、ローカルネットワーク４０６からクラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０への専用ネットワーク接続を確立することができる。接続は、一般に、例えば、任意対任意（例えば、インターネットプロトコル仮想プライベートネットワーク）ネットワーク、ポイントツーポイントＥｔｈｅｒｎｅｔネットワーク、又は、コロケーション施設における接続プロバイダを介した仮想交差接続の形態を成す。これらの接続は、公衆インターネットを経由しない。これは、インターネットを介した典型的な接続よりも高い信頼性、より速い速度、一貫した待ち時間、及び、より高いセキュリティを提供する。ユーザークラウドネットワーク４１８は、ユーザーによって完全に制御及び管理され続け、それによって、ユーザーにデータに対する厳格な制御を提供する。

クラウドサービスプロバイダクラウドネットワーク４２０とユーザークラウドネットワーク４１８との間の接続が確立されると、クラウド管理ロボット４２４は、コンピューティングデバイス４１２を介してクラウドオーケストレータ４３０と対話するユーザーによる要求に応じて作成される。クラウド管理ロボット４２４は、ユーザークラウドネットワーク４１８上に作成される。したがって、クラウド管理ロボット４２４は、ローカルコンピューティング環境４０４内のユーザーのためにユーザークラウドネットワーク４１８上でタスクを実行する。アルゴリズムを適用して、クラウド管理ロボットプール４２２内のロボットの利用を最大化し、ユーザーの運用コストを削減することができる。

ローカルロボット４１０は、ローカルネットワーク環境４０４内のユーザーのためにＲＰＡタスクを実行するべく、ローカルネットワーク４０６内のユーザーによって維持される。ローカルネットワーク４０６は、ユーザーによって制御又は管理される。クラウドオーケストレータ４３０は、標準的なＨＴＴＰＳ接続を介してローカルロボット４１０への接続を維持する。

本明細書中に記載の実施形態は、例えば、図１のＲＰＡシステム１００、図２のＲＰＡシステム２００、図３のＲＰＡシステム３００、及び／又は、図４のクラウドＲＰＡシステム４００にしたがって実装されるＲＰＡなどのＲＰＡの実装を表わすプロセスデータの統合された理解を与えるべく企業プロセスグラフの生成をもたらす。企業プロセスグラフは、プロセスのアクティビティ又はタスクがノードとして表わされ且つアクティビティ又はタスク間の各遷移がノードを接続するエッジとして表わされるグラフ（例えば、有向グラフ）である。企業プロセスグラフはワークグラフとしても知られている。そのような企業プロセスグラフは、例えば、プロセスマイニング、タスクマイニング、タスク捕捉、及び／又は、プロセス発見などの複数の異なる発見技術を実行することによってＲＰＡ実装のために収集されるプロセスデータの統合された理解をもたらす。好適には、そのような企業プロセスグラフは、ＲＰＡ実装全体のユーザー理解を容易にするとともにコンピュータ技術がＲＰＡ実装及び管理を単純化及び自動化できるようにするべく結合されたプロセスデータが意味のある方法で表わされるようにプロセスデータを結合する。ＲＰＡの実装に関連するプロセスデータの表示に関して企業プロセスグラフが本明細書中で記載されるが、本発明はそのように限定されないことが理解されるべきである。企業プロセスグラフは、表示された任意のタイプのデータに関して生成されてもよく、ＲＰＡデータに限定されない。

図５は、１つ以上の実施形態に係る、企業プロセスグラフを生成するための方法５００を示す。方法５００のステップは、例えば図１０のコンピューティングシステム１０００などの、１つ以上の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。

ステップ５０２では、複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡの実装に関するプロセスデータのセットが受信される。ＲＰＡの実装は、例えば、ユーザー、組織、会社、又は、任意の他のエンティティなどの企業向けであってもよい。

発見技術は、プロセスアクティビティ又はタスク間の関係を直接的又は間接的に推測するための任意の技術を含むことができる。一実施形態において、発見技術は、プロセスマイニング、タスクマイニング、プロセス発見、及び、タスク捕捉を含むことができる。本明細書中で使用される場合、プロセスマイニングとは、ＲＰＡイベント間の関係を追跡するために企業システムを監視することによるＲＰＡプロセスの自動識別を指す。プロセス発見（プロセス捕捉又はプロセスモデリングとも呼ばれる）は、ユーザー入力（例えば、明示的なユーザー入力又は推測されるユーザーアクティビティ）に基づいて企業プロセスを設計することを指す。タスクマイニングとは、アプリケーション上のユーザー入力（例えば、明示的なユーザー入力又は推測されるユーザーアクティビティ）を観測（例えば、リアルタイム又はほぼリアルタイムの監視又はオフライン分析）することによるＲＰＡタスクの自動識別を指す。タスク捕捉とは、ユーザー入力に基づくタスクの識別を指す。一実施形態では、プロセスマイニング、タスクマイニング、プロセス発見、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つが実行される。発見技術は、ＲＰＡの実装に関連するプロセスデータを収集するための任意の適切な手法を含むことができ、プロセスマイニング、タスクマイニング、プロセス発見、及び、タスク捕捉に限定されないことが理解されるべきである。

ステップ５０４において、受信されたプロセスデータのセットに基づいて複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットが生成される。本明細書中で使用されるイベントテーブルは、データ間の関係の任意の表示であり、テーブルに限定されないことが理解されるべきである。一実施形態では、イベントテーブルが図６のワークフロー６００にしたがって生成される。

図６は、１つ以上の実施形態に係る、特定の発見技術のためのイベントテーブルを生成するためのワークフロー６００を示す。プロセスデータ６０２は、特定の発見技術を使用して取得されるプロセスデータのセットを表わす。未加工テーブル６０４がプロセスデータ６０２から抽出される。未加工テーブル６０４はＲＰＡ関連イベントのテーブルである。例えば、プロセスマイニング及びプロセス発見の場合、ＲＰＡ関連イベントは、特定の時間及びプロセスの実行の特定のインスタンスにおけるプロセスのアクティビティの遂行を表わすことができる。他の例では、タスクマイニング及びタスク捕捉のために、ＲＰＡ関連イベントは、ステップのスクリーンショットを伴うことができるユーザーのデスクトップにおける記録されたステップであってもよい。記録されたステップは、自動連続記録装置を使用して記録されてもよく（例えば、タスクマイニングにおいて）、或いは、ユーザーの要求に基づいて記録されてもよく、或いは、システム又はアクティビティによってトリガされてもよい（例えば、タスク捕捉において）。未加工テーブル６０４は、任意の適切な手法、例えば、ＯＣＢＣ（Ｏｐｅｎ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ）抽出子、テキスト抽出子、ＳＡＰ抽出子などを使用して抽出することができる。一実施形態では、未加工テーブル６０４のエントリが正規化されて正規化テーブル６０６が生成される。未加工テーブル６０４は、全てのテーブルが同じスキーマにあるようにするべく正規化され、そのため、それらのテーブルを点から均一に扱うことができる。これは、例えば、列の名前の変更、全ての数が同等であるようにするための計算（例えば、全てを同じ通貨に変換する）、テーブルを組み合わせたり分割したりして正規化モデルに適合させることなどを含む。正規化テーブル６０６は、プロセス固有データ６１０と共にイベントテーブル６０８として出力される。プロセス固有データ６１０は、イベントデータ以外のプロセスに関するデータである。一例では、イベントテーブル６０８が図７のイベントテーブル７００である。

図７は、１つ以上の実施形態に係る、１つ以上のプロセスの典型的なイベントテーブル７００を示す。イベントテーブル７００は、イベントテーブル７００のプロセスＩＤ１～プロセスＩＤ３に対応する、３つのプロセスの遂行の１つ以上のインスタンスの間に発生するイベントを記録する。図７に示されるように、イベントテーブル７００は、それぞれがイベントに対応する行７０２と、行７０２及び列７０４が交差するセルにおいてヘッダ行７０６で識別されるイベントの属性をそれぞれが識別する列７０４とを有するテーブルとしてフォーマットされる。特に、各行７０２は、プロセスのアクティビティの遂行を表わすイベント（列７０４－Ｂで識別される）、アクティビティの遂行のタイムスタンプ（列７０４－Ｃで識別される）、アクティビティのために遂行された特定のプロセスの遂行のインスタンスを識別する事例ＩＤ（列７０４－Ａで識別される）、及び、遂行されたアクティビティのプロセスを識別するプロセスＩＤと関連付けられる。イベントテーブル７００は、任意の適切なフォーマットであってもよく、イベントの他の属性を識別する更なる列７０４を含んでもよいことが理解されるべきである。

図５のステップ５０６では、ＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフが、１つ以上のイベントテーブルのセットに基づいて生成される。概念的には、企業プロセスグラフの生成は、以下のように考えることができる。切断されたグラフのセットは、イベントテーブルから作成することができる。企業プロセスグラフは、グラフを（少なくとも部分的に）接続するために切断されたグラフのセットにエッジを加えることによって作成することができる。新たに加えられたエッジは、必ずしもそれらをトラバースする事例に対応しない。一実施形態において、企業プロセスグラフは、図８のワークフロー８００にしたがって作成される。

図８は、１つ以上の実施形態に係る、企業プロセスグラフを表わすエッジテーブルを生成するためのワークフロー８００を示す。ワークフロー８００において、イベントテーブル８０２は、図５のステップ５０４で生成されるイベントテーブルであってもよい。イベントテーブル８０２は、複数の発見技術を使用して取得されるデータのＲＰＡイベントデータを表わす。一実施形態では、エッジテーブル８０６がイベントテーブル８０２から生成される。エッジテーブル８０６は、イベントテーブル８０２間の関係を識別するための任意の適切な技術（例えば、人工知能又は機械学習ベースの技術、教師あり学習など）を使用して生成することができる。一実施形態において、エッジテーブル８０６は、２０１９年１２月２７日に出願された米国特許出願第１６／７２８，６８６号に記載される方法にしたがって生成することができ、この出願の開示内容は参照によりその全体が本願に組み入れられる。エッジテーブル８０６は、イベントテーブル８０２におけるイベント間の関係を符号化するテーブルである。その後、エッジテーブル８０６から企業プロセスグラフが生成される。他の実施形態において、プロセスモデル８０４は、イベントテーブル８０２から（例えば、プロセス発見技術を使用して）生成され、また、エッジテーブル８０６は、プロセスモデル８０４間の関係を識別するための任意の適切な技術（例えば、人工知能又は機械学習ベースの技術、教師あり学習など）を使用してプロセスモデル８０４から生成される。例示的なエッジテーブルが図９に示される。

図９は、１つ以上の実施形態に係る、例示的なエッジテーブル９００を示す。一例では、エッジテーブル９００が図８のエッジテーブル８０６である。エッジテーブル９００は、列９０２及び行９０４を含む。エッジテーブル９００における各行９０４は、ソースイベントから目的イベントへの遷移を識別する。エッジテーブル９００における各列９０２は、それぞれの行９０４ごとにソースイベント及び目的イベントの様々な属性を識別するフィールドと関連付けられる。例えば、列９０２－Ａはソースアクティビティを識別し、列９０２－Ｂは目的アクティビティを識別し、列９０２－Ｃはソースアクティビティタイムスタンプを識別し、列９０２－Ｄは目的アクティビティタイムスタンプを識別し、列９０２－ＥはケースＩＤを識別し、列９０２－ＦはソースアクティビティのプロセスのプロセスＩＤを表わすソースプロセスＩＤを識別し、列９０２－Ｇは目的アクティビティのプロセスのプロセスＩＤを表わす目的プロセスＩＤを識別し、列９０２－Ｈはエッジタイプを識別する。エッジテーブル９００は、例えば名前又はサービスレベル合意などの更なる属性を識別する更なる列３０２を含むことができる。

図５のステップ５０８では、企業プロセスグラフが出力される。一実施形態において、企業プロセスグラフは、例えば、デバイスの表示デバイス上に企業プロセスグラフを表示することによって、コンピュータシステムのメモリ又はストレージ上に企業プロセスグラフを記憶することによって、或いは、企業プロセスグラフをリモートコンピュータシステム又はサービス（例えば、電子メールサービス、報告サーバなど）に送信することによって出力することができる。企業プロセスグラフの記憶は、企業プロセスグラフの履歴又は進化を経時的に見ることを可能にすることができる。一実施形態において、企業プロセスグラフは、図９のワークフロー９００にしたがって表示することができる。

図１０は、１つ以上の実施形態に係る、企業プロセスグラフを表示するためのワークフロー１０００を示す。ワークフロー１０００において、エッジテーブル１００２は、図５のステップ５０６中に生成されるエッジテーブルであってもよい。一実施形態において、エッジテーブル１００２は、レイアウトされたグラフ１０１２を生成するために、グローバルレイアウト１００４にしたがってフォーマットされ、レイアウトされたグラフ１０１２は、その後、表示デバイス１０１４上に表示するためにレンダリングされる（例えば、図１１のディスプレイ１１１０）。他の実施形態において、エッジテーブル１００２は、フィルタリングされたエッジテーブル１００６を生成するためにフィルタリングされる。エッジテーブル１００２は、例えば、ケースフィルタ、ケースレベルまで持ち上げられたエッジフィルタ、ケースレベルまで持ち上げられたプロセスフィルタ、又は、任意の他の適切なフィルタに基づいてフィルタリングすることができる。その後、グラフ１００８は、様々なメトリックを示すこともできるフィルタリングされたエッジテーブル１００６から生成される。簡略化されたグラフ１０１０が、グラフ１００８から生成される。簡略化されたグラフ１０１０は、ユーザー定義又は自動的に定義された複雑さのレベルに基づいてグラフ１００８に視覚的複雑さスライダを適用してグラフ１００８のエッジ及びノードをフィルタリングすることによって、ノードからノードへのエッジをフィルタリングするためにｆｒｏｍ－ｔｏフィルタを適用することによって、グラフ１００６をドリルアップ／ドリルダウンすることによって、又はグラフ１００８を簡略化するための任意の他の適切な手法を適用することによって生成することができる。次に、簡略化されたグラフ１０１０は、レイアウトされたグラフ１０１２としてフォーマットされ、その後、表示デバイス１０１４に表示するためにレンダリングされる。

図１１は、本発明の一実施形態に係る、図５の方法５００、図６のワークフロー６００、図８のワークフロー８００、及び、図１０のワークフロー１０００を含む、本明細書中に記載の方法、ワークフロー、及び、プロセスを遂行するように構成されるコンピューティングシステム１１００を示すブロック図である。幾つかの実施形態において、コンピューティングシステム１１００は、図示された及び／又は本明細書中に記載されたコンピューティングシステムのうちの１つ以上であってもよい。コンピューティングシステム１１００は、例えば、情報を通信するためのバス又は他の通信機構などの通信媒体１１０２と、情報を処理するために通信媒体１１０２に結合されるプロセッサ１１０４とを含む。プロセッサ１１０４は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、それらの複数のインスタンス、及び／又は、それらの任意の組み合わせを含む、任意のタイプの汎用又は専用プロセッサであってもよい。また、プロセッサ１１０４は、複数の処理コアを有してもよく、また、コアの少なくとも幾つかは、特定の機能を実行するように構成されてもよい。幾つかの実施形態では、複数並列処理を使用することができる。

コンピューティングシステム１１００は、プロセッサ１１０４によって遂行されるべき情報及び命令を記憶するためのメモリ１１０６を更に含む。メモリ１１０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、キャッシュ、磁気もしくは光ディスクなどの静的ストレージ、又は、任意の他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体、又は、それらの組み合わせの任意の組み合わせから構成することができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、プロセッサ１１０４によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、揮発性媒体、不揮発性媒体、又はその両方を含んでもよい。また、媒体は、取り外し可能、取り外し不能、又は、その両方であってもよい。

更に、コンピューティングシステム１１００は、任意の現在存在する又は将来実施される通信規格及び／又はプロトコルにしたがって、無線及び／又は有線接続を介して通信ネットワークへのアクセスを提供するためのトランシーバなどの通信デバイス１１０８を含む。

プロセッサ１１０４は、通信媒体１１０２を介して、ユーザーに情報を表示するのに適したディスプレイ１１１０に更に結合される。また、ディスプレイ１１１０は、タッチディスプレイ及び／又は任意の適切な触覚Ｉ／Ｏデバイスとして構成されてもよい。

キーボード１１１２及びコンピュータマウス、タッチパッドなどのカーソル制御デバイス１１１４は、ユーザーがコンピューティングシステムとインターフェースできるようにするために通信媒体１１０２に更に結合される。しかしながら、特定の実施形態では、物理的なキーボード及びマウスが存在しなくてもよく、ユーザーは、ディスプレイ１１１０及び／又はタッチパッド（図示せず）のみを介してデバイスと対話することができる。入力デバイスの任意のタイプ及び組み合わせを、設計上の選択事項として使用することができる。特定の実施形態では、物理的入力デバイス及び／又はディスプレイは存在しない。例えば、ユーザーは、それと通信する別のコンピューティングシステムを介してコンピューティングシステム１１００と遠隔的に対話することができ、又はコンピューティングシステム１１００は自律的に動作することができる。

メモリ１１０６は、プロセッサ１１０４によって遂行されると機能を与えるソフトウェアモジュールを記憶する。モジュールは、コンピューティングシステム１１００のためのオペレーティングシステム１１１６と、本明細書中に記載のプロセス又はその派生物の全部又は一部を実行するように構成された１つ以上の更なる機能モジュール１１１８とを含む。

当業者であれば分かるように、「システム」は、本発明の範囲から逸脱することなく、サーバ、組込みコンピューティングシステム、パーソナルコンピュータ、コンソール、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、タブレットコンピューティングデバイス、量子コンピューティングシステム、もしくは、任意の他の適切なコンピューティングデバイス、又は、デバイスの組み合わせとして具現化され得る。上記の機能を「システム」によって実行されるものとして提示することは、本発明の範囲を決して限定することを意図するものではなく、本発明の多くの実施形態の一例を提供することを意図している。実際に、本明細書中に開示される方法、システム、及び、装置は、クラウドコンピューティングシステムを含むコンピューティング技術と一致する局所化された形態及び分散された形態で実装され得る。

本明細書中に記載されたシステム特徴の幾つかは、それらの実装の独立性をより具体的に強調するために、モジュールとして提示されていることに留意すべきである。例えば、モジュールは、カスタムの超大規模集積（ＶＬＳＩ）回路又はゲートアレイ、ロジックチップ、トランジスタ、又は、他のディスクリートコンポーネントなどの既製の半コンダクタを含むハードウェア回路として実装されてもよい。また、モジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジックデバイス、グラフィックスプロセッシングユニットなどのプログラマブルハードウェアデバイスに実装されてもよい。また、モジュールは、様々なタイプのプロセッサによって遂行するためのソフトウェアに少なくとも部分的に実装されてもよい。遂行可能コードの識別されたユニットは、例えば、オブジェクト、手順、又は、機能として編成することができるコンピュータ命令の１つ以上の物理ブロック又は論理ブロックを含むことができる。それにもかかわらず、識別されたモジュールの遂行可能ファイルは、物理的に一緒に配置される必要はないが、論理的に一緒に結合されたときにモジュールを含み、モジュールの記載された目的を達成する異なる場所に記憶された異なる命令を含むことができる。更に、モジュールは、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュデバイス、ＲＡＭ、テープ、及び／又は、本発明の範囲から逸脱することなくデータを記憶するために使用される任意の他のそのような非一時的コンピュータ可読媒体であってもよいコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。実際に、遂行可能コードのモジュールは、単一の命令、又は、多くの命令であってもよく、幾つかの異なるコードセグメント、異なるプログラム、及び、幾つかのメモリデバイスに分散されてもよい。同様に、操作データは、モジュール内で識別され及び本明細書中に例示されてもよく、任意の適切な形態で具体化され、任意の適切なタイプのデータ構造内に編成されてもよい。操作データは、単一のデータセットとして収集されてもよく、又は、異なるストレージデバイスを含む異なる場所に分散されてもよく、少なくとも部分的に、システム又はネットワーク上の電子信号としてのみ存在してもよい。

以上は本開示の原理を単に例示するにすぎない。したがって、本明細書中に明示的に記載され又は示されないが、本開示の原理を具現化するとともに本開示の思想及び範囲内に含まれる様々な構成を当業者が考え出すことができるのが分かる。更に、本明細書中に列挙される全ての例及び条件付き言語は、主に、本開示の原理と本技術を進展させるために本発明者によって寄与される概念とを読者が理解するのを助けるための教育目的のためのものにすぎず、そのような具体的に列挙された例及び条件に限定しないように解釈されるべきである。更に、本開示の原理、態様、及び、実施形態、並びに、その特定の例を列挙する本明細書中の全ての記述は、その構造的及び機能的な均等物の両方を包含しようとするものである。更に、そのような均等物が現在知られている均等物及び将来開発される均等物の両方を含むことが意図される。

Claims (30)

1. 複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）の実装に関するプロセスデータのセットを受信するステップと、
   前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成するステップと、
   を含むコンピュータ実装方法。
2. 前記複数の発見技術は、プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つを実行するステップを更に含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成するステップを更に含み、
   前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成する前記ステップは、前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成するステップを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する前記ステップは、
   前記受信されたプロセスデータのセットから未加工テーブルを抽出するステップを含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する前記ステップは、
   前記未加工テーブルのエントリを正規化するステップを含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する前記ステップは、
   前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに関してグラフを生成するステップを含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
8. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する前記ステップは、
   前記グラフのうちの２つ以上を接続するステップを含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
9. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて企業プロセスグラフを生成する前記ステップは、
   前記生成された１つ以上のイベントテーブルのセットに基づいてエッジテーブルを生成するステップと、
   前記エッジテーブルに基づいて前記企業プロセスグラフを生成するステップと、
   を含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
10. 前記企業プロセスグラフを表示するステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
11. 前記企業プロセスグラフを送信するステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
12. 前記企業プロセスグラフをメモリに記憶するステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
13. 前記企業プロセスグラフをフィルタリングするステップを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
14. 前記フィルタリングされた企業プロセスグラフを表示するステップを更に含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
15. コンピュータ命令を記憶するメモリと、
    前記コンピュータ命令を実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサであって、前記コンピュータ命令が、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡの実装に関するプロセスデータのセットを受信する操作と、
    前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成する操作と、
    を実行させるように構成される、少なくとも１つのプロセッサと、
    を備える装置。
16. 前記複数の発見技術は、プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の装置。
17. 前記操作は、
    プロセスマイニング、プロセス発見、タスクマイニング、又は、タスク捕捉のうちの少なくとも１つを実行する操作を更に含む、請求項１６に記載の装置。
18. 前記操作は、
    前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する操作を更に含み、
    前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成する前記操作は、前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する操作を含む、請求項１５に記載の装置。
19. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する前記操作は、
    前記受信されたプロセスデータのセットから未加工テーブルを抽出する操作を含む、請求項１８に記載の装置。
20. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する前記操作は、
    前記未加工テーブルのエントリを正規化する操作を含む、請求項１９に記載の装置。
21. 非一時的コンピュータ可読媒体上で具現化されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、少なくとも１つのプロセッサに、
    複数の発見技術を使用して取得されるＲＰＡ（ロボティックプロセスオートメーション）の実装に関するプロセスデータのセットを受信する操作と、
    前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成する操作と、
    を含む操作を実行させるように構成される、コンピュータプログラム。
22. 前記受信されたプロセスデータのセットに基づいて前記複数の発見技術のそれぞれに関して１つ以上のイベントテーブルのセットを生成する操作を更に含み、
    前記受信されたプロセスデータのセットに基づいてＲＰＡの実装を表わす企業プロセスグラフを生成する前記操作は、前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する操作を含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
23. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する前記操作は、
    前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに関してグラフを生成する操作を含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
24. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する前記操作は、
    前記グラフのうちの２つ以上を接続する操作を含む、請求項２３に記載のコンピュータプログラム。
25. 前記１つ以上のイベントテーブルの前記生成されたセットに基づいて企業プロセスグラフを生成する前記操作は、
    前記生成された１つ以上のイベントテーブルのセットに基づいてエッジテーブルを生成する操作と、
    前記エッジテーブルに基づいて前記企業プロセスグラフを生成する操作と、
    を含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
26. 前記操作は、
    前記企業プロセスグラフを表示する操作を更に含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
27. 前記操作は、
    前記企業プロセスグラフを送信する操作を更に含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
28. 前記操作は、
    前記企業プロセスグラフをメモリに記憶する操作を更に含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
29. 前記操作は、
    前記企業プロセスグラフをフィルタリングする操作を更に含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
30. 前記操作は、
    前記フィルタリングされた企業プロセスグラフを表示する操作を更に含む、請求項２９に記載のコンピュータプログラム。