自动化流程异常检测是一种利用信息技术和数据分析技术对业务流程进行实时监控和异常检测的方法。具体而言，自动化流程异常检测可以通过以下步骤实现：

数据采集：收集业务流程相关的数据，包括业务流程的执行记录、系统日志、传感器数据等。

数据预处理：对收集到的数据进行预处理和清洗，包括去除噪声和异常值、数据标准化等。

建立正常行为模型：利用历史数据和机器学习算法，建立正常业务流程的行为模型，包括业务流程的正常执行路径、执行时间、关键参数等。

异常检测：将实时采集到的数据与正常行为模型进行比对和分析，利用异常检测算法，如统计模型、分类模型、聚类模型等，发现业务流程中的异常情况，如执行路径偏离、执行时间过长、关键参数异常等。

异常诊断和定位：对检测到的异常进行诊断和定位，利用可视化技术和关联规则挖掘等方法，找出异常的原因和根源，以便及时进行处理和解决。

异常处理和解决：根据异常的原因和性质，采取相应的处理和解决措施，如修复系统故障、优化业务流程、提醒业务人员等。

自动化流程异常检测可以帮助企业实现以下目标：

提高运营效率：通过对业务流程进行实时监控和异常检测，及时发现和解决业务流程中的问题，避免不必要的延误和损失，提高运营效率。

降低成本：通过对业务流程进行异常检测和优化，降低企业的运营成本，包括人力成本、时间成本、资源浪费等。

提高客户满意度：通过对业务流程进行实时监控和异常检测，及时发现和解决客户的问题和需求，提高客户的满意度和忠诚度。

自动化流程异常检测是一种重要的业务流程监控和优化方法，可以帮助企业提高运营效率、降低成本、提高客户满意度。