Er jeres data fanget i siloer?
Workflow Core™ er nervesystemet, der binder jeres CRM, ERP og AI sammen. Ikke bare simpel automatisering, men intelligent orkestrering.
On-prem option • Full Audit Logs • SLA Garanti
Hvorfor 'No-Code' værktøjer fejler i Enterprise
Når processer bliver kritiske, er simpel automatisering ikke nok
Integrations-mareridtet:
Moderne virksomheder har 100+ SaaS værktøjer. At forbinde dem med "lim" som Zapier skaber et uoverskueligt net af skrøbelige forbindelser uden central styring eller fejlhåndtering.
- Ingen "State": Værktøjerne glemmer kontekst mellem trin
- Ingen Human-in-the-Loop: Alt er automatisk eller intet er
- Ingen Version Control: Hvem ændrede hvad og hvornår?
Orchestration Capabilities
Funktioner bygget til komplekse, langvarige processer
n8n Core Engine
Workflow orchestration med visuel builder
Python Microservices
Custom logic for tung databehandling
PostgreSQL State
Persistent memory for langvarige processer
Redis Queue
High-throughput job processing
Stateful Process Flow
Hvordan vi håndterer 'menneskelig tid' i automatiserede systemer
The Approval Loop Pattern
En proces der kombinerer AI-hastighed med menneskelig kontrol
Event Trigger & Ingestion
Multi-source data capture
AI Enrichment & Logic
Intelligent databehandling
Human-in-the-Loop (HITL)
Sikkerhedsnet for kritiske beslutninger
Execution & Sync
Bi-directional data writing
Operational Efficiency
Målbare gevinster ved struktureret orkestrering
-90%
Tid/Opgave
Reduktion i manuel processing tid
99.9%
Fejlfrihed
Eliminering af copy-paste fejl
100%
Compliance
Automatisk logning af alle handlinger
Bygget til Udviklere
Full Code når I har brug for det. No-Code når I har travlt.
Git Integration
Jeres workflows er kode. Versionér dem, lav PRs, og rul tilbage hvis noget fejler.
Custom Python Nodes
Importer jeres egne biblioteker (Pandas, NumPy) for avanceret datamanipulation midt i flowet.
On-Premise Execution
Kør worker-noder bag jeres firewall for adgang til interne databaser uden VPN-hovedpine.
# Node: Advanced Data Transform
import pandas as pd
import json
def execute(items):
df = pd.DataFrame(items[0].json['sales_data'])
# Custom business logic
df['margin'] = (df['revenue'] - df['cost']) / df['revenue']
high_value = df[df['margin'] > 0.4]
return [
{
"json": {
"qualified_leads": high_value.to_dict('records'),
"count": len(high_value)
}
}
]Få styr på jeres processer
Book et arkitektur-møde. Vi kortlægger jeres data-flow og designer rygraden.
Dyk ned i vores tekniske dokumentation