私はワークフローエンジンがそうであることを知っていますが、実際に私たちのプログラミング生活の中で、ワークフローエンジンをどのように利用することができますか?ワークフローエンジンはどのように役立ちますか?
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Windows WFのようなワークフローでは、論理的なプロセスで作業できます。たとえば、アプリケーションを駆動するワークフロープロセスをWindowsWFで設計できます。そのため、アプリケーションはワークフローに基づいて最初から最後まで論理的なプロセスで動作できます。
多くの場合、ワークフローはいくつかのビジネスモデルを推進します。たとえば、アプリケーションはこれらのことを論理的な順序で実行する必要がある場合があります。
- ユーザーが申請書を提出する
- ビジネスユーザーに通知し、申請者との相談を自動的にスケジュールします
- ユーザーがフォローアップ申請書を提出する
- ユーザーが情報パケットを受信する
など...私はそのプロセスを作り上げたので、それは最も実用的ではありませんが、うまくいけば、それはあなたにアイデアを与えるでしょう。これは、Windows WFおよびその他のワークフローエンジンで実行できるワークフローの一種であり、アプリケーションがワークフロー主導のビジネスプロセスを利用するのに役立ちます。
ワークフローにはツールは必要ありませんが、アプリケーションが一連の画面またはプロセスを実行するために使用するプロセスである可能性があるため、ワークフローを使用するためのツールは実際には必要ありません。ワークフローの重要なコンポーネントはビジネスプロセスです。
HTH。
条件やイベントをxmlに記述して、その場で機能させることができます。コードを変更せずにパラメータを変更できます。
軽視するつもりはありませんが、Windows WFの使用を検討している場合は、 .NET 4.0での次のイテレーションを待ちます。現在のバージョンは、多くの問題点を軽減するために基本的に書き直されています。
ブライアンの答えに加えて、いくつかのユースケースを追加します。大まかに言えば、ワークフローはルールベースとコグニティブの2つのタイプに分類できます。
この記事は、ワークフローの自動化に関する優れた洞察を提供します。
ルールベースのワークフロー自動化エンジンの例としては、Zapier、IFTTT、Power Automate、n8nなどがあります。
たとえば、顧客の問題を自動的に分類し、ドキュメントの完全性をチェックし、コンテンツのモデレーション、視覚的なクレーム処理、社会的距離が守られているかどうかの検出、署名の検証など、コグニティブベースのタスクを自動化することは非常に困難です。
認知タスクの自動化にはAIモデルが必要であり、人間の介入が必要な場合はタスクを自動化します。
コグニティブベースのワークフロー自動化エンジンの例は、LevityとObseiです。
免責事項:私はObseiの作成者です:オープンソースのローコードAIを利用した自動化ツール。