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Das visuelle Workflow-Orchestrierungswerkzeug Magic Flow ermöglicht die Automatisierung von Geschäftsprozessen

2025-08-21 538

Magic Flow Core Mechanismus

Magic Flow verwendet eine knotenbasierte Prozess-Engine für die Geschäftsautomatisierung. Die technische Implementierung basiert auf dem DAG-Modell (Directed Acyclic Graph), bei dem jeder Knoten eine spezifische Operationseinheit darstellt. Das System verfügt über eine Bibliothek mit vorgefertigten Auslösern und Aktionsknoten, darunter mehr als 50 standardisierte Komponenten wie E-Mail-Verarbeitung, Datenkonvertierung, API-Aufrufe und so weiter. Der visuelle Arbeitsablauf, der durch die Verbindung der Knoten gebildet wird, wird zu einer ausführbaren Abfolge von Aufgaben kompiliert, die in topologischer Reihenfolge von einem Pool von Hintergrundarbeitsthreads ausgeführt werden.

Typische Anwendungsszenarien

Der Artikel führt drei typische Automatisierungsszenarien auf: Der Prozess der Kundenauftragsbearbeitung kann eine End-to-End-Automatisierung vom E-Mail-Empfang bis zur Aktualisierung des ERP-Systems erreichen; der Prozess der Erstellung von Verkaufsberichten kann automatisch mehrere Datenquellen zusammenfassen und visuelles Kanban generieren; der CRM-Aktualisierungsprozess kann Kundeninteraktionsdaten in Echtzeit synchronisieren. Die Testdaten zeigen, dass nach der Umstellung vom manuellen Betrieb auf den Magic Flow-Workflow die Effizienz der Auftragsabwicklung um 300% gesteigert und die Fehlerquote um 90% gesenkt werden konnte.

Differenzierende Vorteile

Im Vergleich zu herkömmlichen RPA-Tools verfügt Magic Flow über erweiterte KI-Funktionen: Es unterstützt das Einfügen von Knoten für die Verarbeitung natürlicher Sprache in den Prozess, z. B. das automatische Extrahieren von Schlüsselinformationen aus unstrukturierten Dokumenten; es verfügt über Funktionen zur Selbstheilung von Anomalien, so dass es einen KI-Agenten aufrufen kann, um intelligente Korrekturen vorzunehmen, wenn das Datenformat nicht übereinstimmt; und es bietet prädiktive Knoten, die in der Lage sind, die Prozessausführungszeit und den Ressourcenverbrauch auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

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