以下部分詳細介紹了組織在 Power Platform 自動化成熟度模型的每個成熟度級別的每種能力類型的詳細特徵。
授權
| 層級 |
Details |
| 100：初始 |
目標：可用的訓練資源和自動化 CoE 功能與使用方式相當深刻
指標： - CoE 完成了初始訓練。 (一天中的 RPA，知識文章)。
資源：製作者學習資源 |
| 200：可重複 |
目標：組織有一種標準的訓練課程，可讓新使用者成為新使用者的起點。 所有的決策者都已完成基本 Power Automate 訓練。
指標： - 利用 Microsoft 的訓練資源和透過認證計劃獲得的認證知識
資源：Microsoft 認證：Power Platform 基本概念 |
| 300：已定義 |
目標：利用組織內部不同的縱向擴充經驗教訓並分享知識。
指標： - 每月舉行內部駭客松/知識講座。
- 運用 Power Platform Yammer 群組
- 午餐和學習課程
資源：組織駭客松 |
| 400：能力 |
目標：參與組織外部的 Power Automate 專業人員群組。
指標： - 參與並參與基於 Power Automate 社群的外部活動。
資源：Microsoft Power Automate 社群 |
| 500：高效率 |
目標：「協助我們-協助您」 - 提供 Microsoft 有效的意見。
指標： - 向 Microsoft 組織的計劃 (例如 Ignite 等) 提供產品反饋並展示產品功能。
資源：Microsoft Ignite |
探索及規劃
| 層級 |
Details |
| 100：初始 |
目標：與支持 IT/業務團隊啟動技術準備討論。
指標： - 建立了涉及技術和業務利益相關者的架構審查會議。
- 確定關鍵決策者和利益相關者
資源：Power Automate 架構 - 高層 |
| 200：可重複 |
目標：組織記錄了公認的優先事項和關注點，解決了 Power Automate 基本方面的初稿。 策略計劃的定義偏向於「CoE 主導 - 業務支持」模型
指標： - 定義了解決網路、安全和基礎設施問題的高級指南
- 定義了利益相關者的角色和職責 (業務、CoE、安全性、合規性和管理)
- 已定義高等級 ROI 係數
資源： |
| 300：已定義 |
目標：豐富了戰略規劃文件，從而解決了組織級別的安全性和治理級別的參數。
指標： - 定義了包括 VM 運算、機器群組和 VNET 設置在內的網路佈建參數
- 認證/訪問管理策略已明確定義 - 製作者、管理員和 CoE 使用者及其相應的角色和權限均已記錄在案。
- 記錄安全控制和 RBAC 策略
- 定義了資料加密/保留和管理策略
- 業務連續性和災難恢復計劃到位
資源： |
| 400：能力 |
目標：戰略規劃文件包括圍繞高級報告結構、基於 AI 的自動化戰略、流程挖掘工具的構想，偏向於「業務主導 - CoE 支持」模型
指標： - 詳細的操作和功能級別分析，包括 KYC、機器管理、ROI 計算器、許可證利用率、常見例外列表、頂級製造商定義。
- 利用 AI builder 的商機。
- 透過程序挖掘進行程序探索
資源： |
| 500：高效率 |
目標：戰略規劃檔已完成，且需要隨時進行修訂。 業務和技術團隊在戰略和相應投資方面保持一致。
指標： - 自動化治理型手動流程的策略 - ALM、機器管理、DLP、訪問管理和授權管理。
- 在 Power Automate 社區中共享的設計最佳做法。
資源： |
設計
| 層級 |
Details |
| 100：初始 |
目標：隨著組織熟悉該工具，初始設計的範圍是支持使用 Power Automate 進行試驗。
指標： - 探索如何使用 API 與 UI 的設計角度
- 環境劃分 (Dev/Test/Prod) 未妥善建立。
資源：不同類型流程的概觀 |
| 200：可重複 |
目標：設計的範圍是支持生產環境中的一些機器人，以滿足部門內的基本自動化需求。 組織仍處於自動化之旅的早期階段。
指標： - 圍繞記錄和憑證管理的設計考慮仍處於初級階段。
- 在這一點上建立了 (Dev/Test/Prod) 之間的清晰分界。
- 從設計的角度來看，從業者對何時使用 API 和 UI 有清晰的認識。
資源： |
| 300：已定義 |
目標：設計的範圍是支持許多機器人來滿足組織的生產使用需求。 組織在其自動化之旅中日趨成熟。
指標： - 從設計的角度來看，記錄和憑證管理已經很好地建立起來了。
- 精心配置身分識別安全性及存取管理工具與基礎結構的整合。
- 代碼審查標準定義明確。
- 使用 Try-Catch-Finally 模式設計異常處理模型
- 考慮按比例擴充的儲存技術
資源： |
| 400：能力 |
目標：設計的範圍是支持跨職能團隊的許多機器人進行生產使用 - 利用 AI/ML、自訂連接器和進階錯誤處理。
指標： - 圍繞通用模式和做法的模板化的設計考慮已經確立。
- 自訂了關於自訂連接器使用的清晰設計策略/藍圖。
- 設計應用程式執行狀況探測器以檢查系統關鍵部分的可用性，例如負載平衡器和流量管理器。
資源： |
| 500：高效率 |
目標：設計處於成熟狀態，並根據總體組織準則從基礎架構、安全性和治理角度解決所有架構挑戰。
指標： - 自動調整功能 - 精心配置對於根據處理量使用電腦群組的設計思維。
- 支援可主動監視的進階稽核功能
- 處理雲端基礎結構中的瞬態故障的設計注意事項
資源：處理 Azure 中的暫時性錯誤 |
組建及測試
| 層級 |
Details |
| 100：初始 |
目標：從實施的角度來看，最初的成功是實現的。 CoE 通過構建概念證明來支持簡單的用例場景來驗證解決方案的可行性。
指標： - 從業者建構基本的雲端和桌面流程以了解該工具的底層功能。
- 測試僅限於 PoC 等級。
- 監控是手動進行。
- 實施僅限於通用開發環境。
資源：基本雲端和桌面流程 |
| 200：可重複 |
目標：實施的目標是構建一些用於生產用途的機器人。 組織繼續探索 Power Automate 功能。
指標： - 此時程式碼未充分組織/組織程式碼。
- 環境間的程式碼升級為手動。
- Power Automate 桌面安裝和安裝程式為手動
- 實施涵蓋 DPA (數字流程自動化) 和 RPA (機器人流程自動化) 場景
- 實現了本地閘道/直接機器連線能力
- 在這一點上，ROI 計算主要是手動的
資源：內部部署閘道/直接電腦連線能力 |
| 300：已定義 |
目標：實施的目標是構建許多用於生產用途的機器人。 組織在其自動化之旅中日趨成熟。
指標： - 程式碼的模組化/組織 - 主要流程和子流程。
- 針對託管和非託管解決方案，環境間的程式碼升級是自動進行的
- Power Automate 桌面安裝和安裝程式為自動
- 認證是透過 Azure Key Vault (或同等) 管理
- 已實作下列各項的例外狀況處理最佳做法：
- 雲端流程：使用配置後執行、嘗試/擷取、錯誤
- 桌面流程：動作層級和區塊層級例外狀況處理
資源： |
| 400：能力 |
目標：實施的目標是構建許多支持跨職能團隊用於生產的機器人，偏向於高水準的彈性和可重用性。
指標： - 自訂連接器、API 支持 (用於內部應用程式) 由專業開發人員建構，以方便公民開發人員建構自動化。
- 使用了雲端和桌面流程的可重用範本。
- ROI 計算是自動化的。
- 利用 AI Builder 實施流程。
- 實現工作負載的並行執行以提高輸送量
- 商務元件測試執行良好 (驗證其他元件、工作負載管理、程序分支、例外狀況處理和效能測量)
資源： |
| 500：高效率 |
目標：實施成熟度處於高級狀態。 組織有能力構建具有高度彈性的複雜流程。
指標： - 利用跨自動擴展的虛擬機的機器組實現工作負載的分佈式執行。
- Fusion Teams 涉及來自雲端、人工智慧和其他技術能力的開發人員，構建混合自動化解決方案。
資源：融合團隊 |
部署及管理
| 層級 |
培育和公民製造者的狀態 |
| 100：初始 |
目標：部署/管理的範圍是支持 PoC 等級的自動化。
指標： - ALM 處於初級階段，機器人開發僅限於通用開發環境。
- 網路/基礎結構部署不可調整 - 僅限於 Bot
- 自動化主要在有人參與模式下執行
- 機器人監控和管理是手動的
- 未實施原始檔控制
資源：部署和管理指導方針 |
| 200：可重複 |
目標：部署/管理的範圍是支持一些機器人用於生產。
指標： - 自動化應用程式部署的努力正在進行中。
- 使用原始程式碼控制軟體執行版本控制
- 建立備份和還原環境
- 自動化部署支持有人值守和無人值守的執行模式
資源： |
| 300：已定義 |
目標：部署/管理範圍以支持許多機器人進行生產使用。 組織在其自動化之旅中日趨成熟。
指標： - ALM 為自動化 - 就地匯出、部署、匯入管道
- 靜態分析器尚未實現，驗證和驗證均為手動
- 實現了跨環境定義公民開發人員/管理員/審計員的角色權限。
- 使用 Intune 或 SCCM 等工具管理多台電腦上的設定管理和補丁更新。
- 從機器人部署的角度監控/報告指標 (使用 Power BI/等效報告工具) 已到位 (可能不是即時)
資源： |
| 400：能力 |
目標：部署範圍的目標是支持為跨職能團隊服務的機器人用於生產使用，偏向於最佳化和效率。
指標： - 利用 Dataverse 建構特定用例的儀表板。
- 將 VM Insights 解決方案新增至 Log Analytics 工作區
- 使用 Azure 中的連接監視器配置連接測試
- 從高可用性的角度來看，網路部署已完成 - Azure 可用性區域、Azure 災難恢復實施到位。
- 從機器人部署的角度監控/報告指標 (使用 Power BI/等效報告工具) 已到位 (即時)
資源： |
| 500：高效率 |
目標：部署/管理的範圍是成熟的狀態。 組織可以正確部署和管理解決方案，有效地確保高度彈性。
指標： - 利用 Azure 監視器監控工作負載和資源利用率。
- 設定警報、視覺記錄和監控和偵測反常行為。
- 使用 NSG (網路安全組) 記錄流程，使用 Azure 網路觀察程序記錄網路流量
資源： |
安全性及控管
| 層級 |
Details |
| 100：初始 |
目標：安全和治理被設想在基礎層面支持自動化，以促進未來的增長。
指標： - 治理/安全實施成熟度處於初級階段，因為需要監督的機器人數量較少。
- 在機器人建構/探索過程中識別出需要加密的敏感資料。
- 識別連接到外部系統所需的存取權限。
資源：加密敏感性資料 |
| 200：可重複 |
目標：安全性和治理被設想為支持一些機器人用於生產。
指標： - 條件式存取原則 - 在 Azure 中為 Power Automate 自訂原則，以根據使用者/群組、設備、位置授予或阻止。
- 在 REST 和傳輸中加密資料
- 對面向 Internet 的應用程序強制執行僅 HTTPS 通訊
- 使用 RDP 加密與虛擬機器的連接
- 防火牆保護 - 定義網路安全性群組以允許/拒絕出站/入站流量。
- 桌面流程中的敏感資料 - 通過將輸入用作文字類型來加密資料。
資源： |
| 300：已定義 |
目標：安全性和治理被設想為支持許多機器人用於生產。 組織在其自動化之旅中日趨成熟。
指標： - 閘道/機器連線能力是自動化的。
- 授權管理是一個自動化過程，根據團隊/部門的使用需求分配/取消分配授權。
- 確保憑證儲存和輪換到位。
- 存取管理可根據需要自動管理對文件路徑、工件和應用程式的存取。
- 使用 Dataverse Teams 和 Microsoft Entra 群組來有效管理使用者權限。
- 查看 PPAC (Power Platform 管理中心) 中的連接器使用情況。
資源： |
| 400：能力 |
目標：安全與治理的目標是支持為跨職能團隊服務的機器人用於生產使用，偏向於最佳化和效率。
指標： - 主動監控到位。
- 實施跨租用戶封鎖以限制第三方租用戶存取。
- 為連接器實施粒度端點 DLP 定義。
- 確保符合個別產業的合規性標準 (例如 PCI DSS - 支付卡產業資料標準等)
資源： |
| 500：高效率 |
目標：安全和治理處於成熟狀態。 組織有能力有效地保護和管理解決方案，以確保高度的彈性。
指標： - 實施安全資訊事件管理 (SIEM) 以提供智慧安全分析和威脅情報。
- 建立應用程式探索流程以識別新的應用程式連接 (使用應用程序安全管理工具，如 Microsoft Cloud App Security Management)。
資源：安全性資訊事件管理 (SIEM) |
培訓
| 層級 |
Fusion Teams 的狀態 |
| 100：初始 |
目標：組織剛剛開始其自動化之旅，目標是在基礎層面宣傳 Power Automate 的採用。
指標： - 確定需要參與自動化之旅的團隊
- 在團隊設定層面倡導自動化的重要性和影響
資源：數位轉型 |
| 200：可重複 |
目標：組織正在擴大其自動化占地面積，同時仍然從規模的角度評估可行性。 Nurture 旨在支持和促進對 Power Automate 有一定了解的製造商。
指標： - 根據個人工作職能分配角色和職責
- 建立聯絡點和線索，其目標是在整個組織內宣傳和支持自動化。
資源：配置角色和責任 |
| 300：已定義 |
目標：組織確定 Power Automate 是一個可行的解決方案。 該組織在其自動化之旅中日趨成熟，隨之而來的是許多「學習時刻」。 這個級別的「培育」被調整為支持日益成熟的典型成長痛苦。
指標： - 自動化信標支持其他公民開發人員透過「嘗試-失敗-成功」循環。
- 公民開發人員大步推進生產解決方案，同時在每一步都得到同行的支持。
資源：自動化指標 |
| 400：能力 |
目標：組織在其自動化之旅中越來越趨向於成熟狀態。
指標： - 團隊分享成功案例，公民開發人員提倡通過自動化在整個組織中獲得 ROI。
- 最初對自動化猶豫不決的團隊開始接受自動化，對其價值主張深信不疑。
資源：真實世界自動化成功案例 |
| 500：高效率 |
目標：組織在其自動化之旅中處於成熟狀態。
指標： - 為有前途的公民開發人員提供個人認可和職業道路。
- 鼓勵公民開發人員在博客上介紹他們的學習和自動化之旅，以使其他剛起步的愛好者受益。
資源：公民開發者的職業路徑 |
注意
您可以下載 Power Platform 自動成熟度模型的可列印版本。
