望繁信科技:流程挖掘白皮书(2023)(51页).pdf

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1、 导读 第一章 业务流程管理与企业管理运营 第二章 流程挖掘的技术发展 第三章 流程挖掘的商业应用 第四章 企业流程挖掘实践案例 第五章 流程挖掘的技术发展与应用展望 第六章 关于望繁信科技 第七章 特别鸣谢 声明导 读本书探讨了什么 本白皮书深度剖析了当前商业环境下企业管理运营面临的挑战,以及企业在谋求数字化发展过程中遇到的困难,针对性地提出了洞察与建议,帮助企业选择合适的、强有力的流程挖掘平台,为企业提升管理运营能力和实现数字化转型提供全新的见解与技术支持。为何发布本书 从大环境看,国家大力推进加快数字化发展,企业的数字化转型迎来了积极的制度环境和明确的政策指引。运营管理的数字化发展是其中

2、的重要课题,旨在以数字化方式谋求提升企业运营管理能力,加快塑造企业韧性,抵御不确定风险,实现企业中长期战略目标。从企业的自身发展诉求看,为了应对复杂的业务变化,企业不断加快其信息化、自动化的步伐,其IT系统逐渐变得厚重,业务流程也越发复杂。企业的领导者和管理者亟需清晰、透明的全局视角,洞悉隐藏增长点、高额隐形成本、潜在风险点等。望繁信科技已为国内逾100家各行业头部优秀企业提供了流程挖掘解决方案,并在陪伴客户完成企业运营管理提升与数字化转型过程中,观察、接触并总结了这些企业在面对管理痛点时的流程特征和典型困难,基于流程治理,也沉淀出了较为完整的解决思路和应对方案。因此,为了帮助更加广泛的企业充

3、分运用流程挖掘技术来实现运营管理能力提升、推动业务发展和取得数字化转型成功,望繁信科技发布本白皮书,分享近年来在流程挖掘实战中的积累,为企业提供新的思路。导读第 一 章 业 务 流 程 管 理 与 企 业 管 理 运 营流程管理对企业的重要性 企业是以营利为目的的经济组织,通过连接人、资金、事件,进行生产经营,为社会提供产品和服务,从而创造价值。为了加强对各项生产经营活动的管理,持续地提高业务绩效,企业通常通过制定流程,来厘清各项业务活动的开展时序,在时间维度上对活动进行工作步骤分解,将业务拆解并进行线性表达;同时,在不同的活动上,进一步明确了角色的概念,在完成各项活动任务的过程中,可以追究部

4、门责任。为了对流程运行进行更加便捷、科学、合理、规范和系统的管理,企业形成了一整套管理工具和方法。我们将对这一套工具和方法进行建制、完善、优化、应用的过程,定义为流程管理。对业务流程进行管理,对企业尤其是企业运营的意义在于,能够对企业各项经营活动进行全面梳理,合理规范活动事项,减少成本浪费,降低不良损耗,提升工作效率,优化服务质量,提高客户满意度。同时,也能够解决企业内部组织机构重叠、职能管理交叉、流程层次过多、流程不闭环等问题。简而言之,管理好业务流程,能够帮助企业缩短运营周期,节约运作成本,提高工作效率,提升工作质量,扩大经营效益。业务流程管理与企业管理运营信息技术的发展对企业运营和业务流

5、程管理的影响 持续的业务流程管理作为企业运营管理的重要组成部分,不断帮助企业降低成本、提高质量、加速周期、塑造韧性。特别是近二三十年来,现代企业的生产经营规模不断扩大,产品本身的技术和知识密集程度不断提高,生产和服务过程日趋复杂,市场需求日益多样化、多变化,竞争日益激烈,促使企业运营管理和流程管理也不断发生变化。随着信息技术突飞猛进的发展,企业的运营管理和流程管理也增添了新的有力手段。比如计算机辅助设计CAD、计算机辅助制造CAM、计算机集成制造系统CIMS、物料需求计划MRP、制造资源计划MRPII以及企业资源计划ERP等在企业的生产运营中得到广泛运用。这些系统帮助企业将投入、转换、产出的运

6、营过程,变成系统搭建或设置的步骤,通过系统内信息的输入、采集、传递、储存、加工、维护和输出等,将企业真实生产经营的物质转换过程和管理过程进行匹配对应。通过不断完善流程配套文件的完整性、规范性 来提升运营质量/服务质量/工作质量通过IT系统固化流程 减少执行中的波动通过质量的提升提高客户满意度 促进公司健康持续发展企业正是通过系统承载流程运行的方式,持续优化业务流程管理,追求和实现降低成本、提高质量、加速周期、塑造韧性等运营目标。具体表现在:通过缩短流程执行周期 以提高运营效率通过流程节点的配置 把控业务风险通过减少流程节点/路径/模板的数量 以降低成本投入通过提高流程产出 以提高企业效益通过流

7、程制度或规范的建立 使隐性活动显性化或明细化业务流程管理与企业管理运营当前企业业务流程管理临的痛点与诉求(基于业务视和管理视)把流程“理清楚”多层级多部门,各团队分工协作。各团队使用的IT系统为专业职能服务,来源不一(自建、外采等),公司IT统一进行业务系统管理与维护效率,难以满足业务不断变化的多面需求。及时发现低效、不合规、异常;删除冗余、不合理、重叠等环节理清业务脉络,梳理业务价值流了解各业务流程的宏观架构及具体运作细节隐形流程显性化了解实际流程与目标模型的偏差,量化偏差影响多视角、多维度的持续监控预测流程运行(业务运营)趋势业务流程管理与企业管理运营*后附两份调研报告加以佐证,企业在尝试

8、数字化升级转型的过程中,也重点关注数字化对提升运营效率的帮助,以及建以数据驱动洞察与决策的机制。大型企业,集团与各分子公司之间的数据整合成本高,规范性差。缺乏构建数据驱动型流程治理的科学规划和成功落地经验指引。从业务需求变更到IT承接需求、开发和管理的过程,效率相对滞后,对业务产生连带影响。由于系统难统一,企业的数据散落各处,数据源繁多,数据散乱,缺乏统一的口径与标准,数据利用率有待开发,难以通过数据呈现业务全貌。痛点诉求把流程“管起来”把流程“管得好”各业务系统数据更新不同步、不及时,共享存在瓶颈,“烟囱化”现象严重。理不清流程01管不起流程02管不好流程03综合来看,数字化最标是为了提升运

9、营效率企业未来数字化向业务流程管理与企业管理运营调查发现,企业数字化战略目标排名优先的是提升运营效率、产品与服务创新、支撑战略落地、以客户需求为核心,以及业务规模迅速扩张。企业数字化战略目标将决定资源的配置方向,企业需结合自身不同发展阶段和实际资源配置,明确数字化进程中的侧重点。不同的数字化能力对企业的业务价值和重要性不同,因此,企业选择构建数字化能力的优先级也会不同。调查发现,如何运用数据分析与洞察实现科学的商业决策,成为了近七成受访企业的共同关注重点。企业也需要注意到,数字化能力贯穿整个组织,需要统筹部署,从而为企业提供更大的投资回报,发挥其最大价值。*参考资料:红杉中国2021年首席信息

10、官调查报告业务向IT发起需求,流程设计、系统搭建、流程分析与报表制作均由IT完成,时效性、灵活性都无法满足业务变化的需求。IT无法深刻理解业务逻辑,造成巨大偏差。业务团队发起需求,并主导流程设计,由IT完成系统搭建,后续的流程分析与报表制作由业务主导,IT提供支持(如取数等)。业务部门拥有自己的数据分析师,但数据分析师学习成长曲线陡峭,上手门槛较高,工具缺乏分析方法论。业务部门通过报表工具进行可视化呈现,分析产出多限于日常业务,与管理决策间仍存在鸿沟。业务流程管理与企业管理运营诉求业务流程管理不同发展阶段,企业面临不同的管理痛点当前企业业务流程管理临的痛点与诉求(基于IT视和最终户视)在IT主

11、导流程体系搭建与流程管理阶段在业务主导,IT支持的流程体系搭建与流程管理阶段在卓越中心CoE主导的混合型流程体系搭建与流程管理阶段流程管理工具成为制约瓶颈,难以帮助位处中后台的CoE用户建立起流程、数据和真实业务三者间的匹配关系,业务敏锐度不足。分析产出仍难跳出日常分析的有限维度,做到与业务决策真正融合起来。010203搭建阶段简单、便捷、高效流程管理工具敏捷响应灵活多变的需求推广阶段流程管理工具支持快速的复制与迭代治理阶段健全、完善的流程精益化管理方法论业务人员广泛活跃使用第 二 章 流 程 挖 掘 的 技 术 发 展0203第章 流程挖掘的技术发展为什么今天的企业需要流程挖掘?前述章节提到

12、的当前企业业务流程管理痛点问题,归纳总结可分为以下类01需要探索、了解当前流程,但捷径方法(如专项组或外部咨询团队)费用昂贵、局部、不全面。需要分析与验证,持续改进,但传统分析方法(如访谈、研讨会等)被认为过于主观,合理性存疑,希望数据驱动。系统是面向流程的,但流程管理/改进方法(如精益与六西格玛等)并没有强调将IT技术作为流程管理的促成者,流程管理与系统管理缺乏联系。流程挖掘可以解决这些问题多年来,流程挖掘一直是荷兰计算机科学家 Wil van der Aalst 等科研人员热忱追求的一个学术课题。但随着总部位于慕尼黑的 Celonis 公司不断取得成功,让流程挖掘受到越来越多的关注。需要说

13、明的是,Wil van der Aalst 也是 Celonis 的首席科学顾问。流程挖掘技术可以帮助企业轻松地从企业各系统中捕捉信息,并提供关于主要流程执行情况的详细且以数据为驱动的信息。当完成数据对接后,流程挖掘技术会通过创建事件日志和建立流程模型的方式,显示企业流程运行的真实情况,包括谁做的、花了多长时间,以及跟平均水平的偏离程度。流程分析所创建的关键绩效指标(KPIs),使公司能够将重点放在优先级步骤或活动上进行改进。人工智能算法可以检测到流程绩效出现变化的根本原因例如,流程挖掘可以发现,每次新客户需要进行信用检查时,都会导致订单到现金流程(OTC流程)效率的减慢。通过流程挖掘,企业去

14、了解当前流程运行状态,发现流程存在问题的过程不再是昂贵低效的手工投入,而是快捷高效的自动处理。甚至,针对管理层和普通用户等不同使用者,流程挖掘提供了可灵活切换分析颗粒度的可能,让企业所有人,都能够围绕自己所关心的问题,了解情况,解决问题。第章 流程挖掘的技术发展信息化的发展使得企业在执行实际业务过程中产生了大量的事件日志(event log),这些数据会以某种形式记录在信息系统中(如csv文件)。流程挖掘(process mining)的宗旨是充分挖掘事件日志中有价值的信息(如资源、角色、部门结构等),这些信息可以用来部署新系统以支持业务流程执行,或作为反馈用于分析和改进已经实施的业务流程。下

15、图展示了流程挖掘在实际场景中的三个经典应,包括流程发现、致性检查和流程增强。流程挖掘的学术定义 第章 流程挖掘的技术发展流程发现流程发现(process discovery)。该场景的输入是业务执行后产生的事件日志,输出是流程模型,解决的是业务过程的自动化建模问题。流程模型关注的内容可以是单一维度的,也可以是多个维度的集成模型。现在研究的维度主要有:关注活动执行先后顺序的控制流维度(control-flow)、关注活动耗时耗费的资源维度和关注业务参与角色的社交维度等。*为示例数据,供参考。第章 流程挖掘的技术发展拟合度(fitness)评价模型能够重演(replay)日志行为的能力。致性检查一

16、致性检查(conformance checking)。该场景的输入是日志和模型,输出是一致性度量指标和图示化的度量结果,解决的是业务流程实际执行情况(日志)与目标流程设计(模型)之间的共性与差异。例如,管理者想实施一个固定的工作流程(流程模型),而有经验的员工更愿意灵活地服务客户(日志数据)。为了权衡两方的利益,就可以通过一致性检查来寻找二者间的共性和差异。常用的度量指标有:精确度(precision)评价模型行为有多少包含在日志中。泛化度(generalization)评价模型有多少行为不在日志中,即抽象能力。其他度量指标 如专门针对模型复杂度的度量指标(complexity)。第章 流程挖

17、掘的技术发展流程增强流程增强(process enhancement)。该场景与一致性检查没有明显的界限,甚至可以看成是一致性检查场景的延伸。输入同样是日志数据和流程模型,输出是增强后的日志和模型。其中,日志增强是根据已有的领域知识(如模型、文档)对日志进行改进,目的是提升数据质量,从而更好发现用户感兴趣的行为模式。模型增强是利用日志中活动的多维属性信息结合领域知识,对已有模型进行改进,目的是让模型内容更加丰富。第章 流程挖掘的技术发展流程挖掘发展历程(学术)1995年,美国科罗拉多大学博尔德分校Jonathan E.Cook和Alexander L.Wolf首次提出了通过事件数据进行流程发现

18、(Process Discovery)的学术概念,是文献可见的第一篇关于流程挖掘的论文。1999年,荷兰计算机科学家Wil Van der Aalst于荷兰Eindhoven大学在一份研究提案中提出了流程挖掘(Process Mining)的概念,主要聚焦于解决业务流程管理的难题。2002年,首个流程挖掘算法“Alpha算法”(-algorithm或-miner)问世。2005年,Boudewijn F.van Dongen,Ana Karla A.de Medeiros,H.M.W.Verbeek,A.J.M.M.Weijters和Wil Van der Aalst共同发布了ProM框架,该

19、框架为开发者和用户提供一个易使用、易扩展的平台,用于流程挖掘的研究、开发等。2006年,A.J.M.M.Weijters 和Wil Van der Aalst 正式发表了“启发式流程挖掘方法”(Process Mining with the Heuristics Miner-algorithm),并用于降低日志噪音和提高不完备日志的处理效率。2008年,A.Rozinat和Wil Van der Aalst 提出了“基于托肯重演的拟合度评估方法”(Conformance Checking Using Token-Based Replay),首次建立了模型与事件日志之间的联系。2009年,全球最

20、大的非营利性专业技术学会电气与电子工程师协会(IEEE),设立了“流程挖掘工作组”,是全球首个流程挖掘的学术社区,致力于推动流程挖掘领域相关的标准化与规模化。该工作组成员由软件制造商、咨询公司、最终用户,以及包括清华大学在内的研究机构共同组成。2011年,Wil van der Aalst出版了首部流程挖掘专著,也是流程挖掘从业者的必读经典之作。而Wil van der Aalst教授作为流程挖掘技术重要推动人,也被业内称为“流程挖掘教父”。同年,Wil教授希望与清华大学王建民、闻立杰教授再次合作,致力于完成该著作的中文译本。2011年,IEEE流程挖掘工作组发布了流程挖掘宣言,该宣言阐述了流

21、程挖掘技术发展现状、应用指南和未来挑战,得到了学术界、工业界和最终用户的广泛关注。2014年,王建民、闻立杰教授完成过程挖掘:业务过程的发现、合规和改进的译制工作,并由清华大学出版社出版发行。这也是国内最早关于流程挖掘的中文参考著作。2015年至今,各类高级的流程挖掘算法逐步涌现。第章 流程挖掘的技术发展流程挖掘发展历程(商业)2007年,第一家商业化的流程挖掘公司 Futura Pi 成立。2011年,流程挖掘厂商Celonis在德国成立。2014年,Coursera开始提供关于流程挖掘的MOOC课程。2019年06月,第一届流程挖掘大会在德国亚琛工业大学召开。2019年08月,望繁信科技成

22、立,成为国内首批推广流程挖掘技术的企业之一。2019年10月,机器人流程自动化企业UiPath宣布收购荷兰领先流程挖掘供应商Process Gold,成为流程挖掘与RPA功能整合方案的规模供应商。2020年10月,流程挖掘厂商Celonis收购Integromat并推出EMS,进一步提升流程管理效率。2021年02月,SAP收购Signavio,以补充其业务流程智能产品组合;04月,IBM收购myInvenio,以增强其智能自动化能力;同年06月,ITSM运维厂商ServiceNow推出了企业版,增加了流程挖掘和流程优化功能。2021年06月,流程挖掘厂商Celonis公开披露完成10亿美元的

23、D轮融资,估值达130亿美金,进阶为百亿美元估值俱乐部的一员,也成为了流程挖掘行业独角兽。2022年01月,全球RPA三大厂商之一Automation Anywhere宣布收购FortressIQ,以增强RPA的业务挖掘和发现能力;03月,流程挖掘厂商Celonis宣布收购Process Analytics Factory GmbH(PAF),扩大其流程挖掘产品的覆盖程度;04月,微软收购斯洛伐克流程挖掘厂商Minit,以发展其流程自动化产品。2022年,国内逐步涌现了一批流程挖掘厂商。同年,以望繁信科技为代表的部分国内流程挖掘厂商完成连续多轮融资。需要说明的是,国内流程挖掘厂商主要由5种不同

24、背景的企业组成,分别是聚焦于流程挖掘垂直领域的厂商,从下游RPA向流程挖掘延伸的厂商,基于上游数据切入流程挖掘的厂商,另起炉灶跨领域进入流程挖掘的厂商,以及闻风而动的科技大厂。另据Gartner最新的研究报告,2022年起,全球流程挖掘软件市场规模将保持40%-50%的增长率,并预计到2025年,全球流程挖掘软件市场规模达22.5亿美元。第 三 章 商 业 化 流 程 挖掘 产 品 的 功 能 要 求越来越多的企业开始引入流程挖掘技术,通过流程挖掘产品来不断改善和优化企业流程管理和提升运营管理能力,而作为流程挖掘领域的资深厂商,望繁信科技总结出了企业对于流程挖掘产品所提出的能力要求,来满足企业

25、在复杂的业务经营和快速变化的商业环境中发现问题、解决问题的需求。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程挖掘产品应具备的能力商业化流程挖掘产品的功能要求 一致性检查流程分析建模成图流程对比数据对接权责分析与社交网络第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求数据对接1.流程挖掘产品必须包含一个灵活的数据处理平台。用户可以将数据导入到流程挖掘产品中,对数据进行清理,建立可用的事件日志(数据模型),并可为不同用户提供不同的权限配置。2.流程挖掘产品应当具备支持本地上传文件(如上传csv文件或zip文件包等)和直连数据库多种方式的数据接入。3.流程挖掘产品应当具备内置编辑器,允许用户灵活新建、修改、删除任意

26、类型的脚本对数据进行预处理,生成数据模型。4.流程挖掘产品应当具备对生成的各项数据模型的灵活管理如增删改查、重命名、重新匹配表单关系、更新模型等。5.流程挖掘产品应当具备全量和增量更新数据的能力。A.数据是流程挖掘工作的基础。从数据结构类型上来讲,包括结构化和非结构化数据;从数据来源方式来分,既有导出的数据文件、数据库等常见来源,又有流式、API等复杂系统接口和外部资源数据。但企业的运营系统多样,导致了运营数据的来源复杂。因此,基于大量可用的数据本身来开展流程挖掘工作几乎是不可能的,流程挖掘的数据获取,应当是问题驱动的。B.望繁信科技结合了学术上“从异构数据源获得数据到流程挖掘结果的工作流框架

27、”,以及诸多企业客户成功开展流程挖掘项目的经验,总结出了在流程挖掘产品在数据对接上的一般特征和基本要求。需要说明的是,数据库广泛应用于CRM(客户关系管理系统)、OA(办公自动化)、ERP(企业资源计划)、财务系统、数据仓库等各类企业运营事务之中。因此,一款成熟的流程挖掘产品,应当具备与各类型数据库直连对接取数的能力。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求具体包括:1.支持传统的关系型数据库如MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Oracle DB、DB2等。2.支持列式存储的关系型数据库如ClickHouse等。3.支持面向高性能并发读写的键值数据库如Redis等。4.支持面

28、向海量文档的文档数据如MongoDB等。5.支持面向可扩展性的列式数据库如HBase、Cassandra等。6.支持特定应用系统的数据库如SAP S/4 HANA等。7.支持面向于大并发、大数据量、以联机事务处理的数据库如GaussDB、OpenGaussDB等。8.支持数据仓库如MaxComputer等。流程挖掘产品持的数据库类型 第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求建模成图目前几乎所有流程挖掘公司都在使用DFG(直接跟随图)来展现建模后的流程,简洁而又清晰地描述流程的走向。优秀的算法可以根据事件日志清晰地还原企业的真实业务流,让企业流程的执行路径一目了然。流程图算法涉及多个学科领域,用到了

29、组合优化理论、图理论和概率论三类数学领域知识。流程图算法的输入是所有的节点、节点与节点的路径,以及节点的案例数量/事件数量/吞吐时间和路径的案例数量/事件数量/吞吐时间。因此,清晰的流程图必定是“从上到下”一气呵成,需要建立一个混合整数线性规划模型(MPL模型),以“清晰”为目标设计目标函数和各种约束条件,最终生成流程图。目前几乎所有流程挖掘公司都在使用DFG(直接跟随图)来展现建模后的流程。简洁而又清晰地描述流程的走向。优秀的算法可以根据事件日志清晰地还原企业的真实业务流,让企业流程的执行路径一目了然。作为面向所有企业用户的流程挖掘产品,一方面,面向普通业务用户,应当具备简便快捷的功能和操作

30、方式,使用户能够快速上手展开使用;另一方面,面向专业的数据分析师或业务分析师,应当提供更加灵活也更具深度的工具(如PQL),满足用户个性化分析需求。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程分析简便快捷的操作,意味着户需过多的学习投,即可快速上完成流程的分析。因此,流程挖掘产品应当提供各类预制的下钻分析模板或功能:属性筛选即对金额、业务类型、人员等各类型属性展开分析,且操作方式通过鼠标点选即可完成。另外,领先的流程挖掘产品,还会将建模时计算得出的如步骤、吞吐时间、流程路径等自动添加为属性列,便于用户后续使用步骤筛选即围绕着事件日志中的活动,用户可以从步骤的任意维度对活动展开分析,如是否流经某一步

31、骤、不流经某一步骤、以特点步骤开始或结束等流程顺序筛选即满足用户从活动发生的先后顺序视角切入流程展开分析。用户可以检查流程中任意两个或多个活动发生的顺序是否合理其他类型筛选如节点吞吐时间、节点次数等,便于用户从节点视角对流程开展分析01第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程分析(续)般地,PQL(流程查询语)主要包括了通用函数如数学运算函数、聚合函数、字符串函数、日期函数、判断函数、数据类型转换函数、关键字函数、窗口函数等流程函数PU函数02PQL函数提供了全面且快捷的计算效率,能够在特定的流程引擎上执行,满足用户多样、高效的流程查询和分析。流程挖掘产品应当提供可满足深度、个性化的低代码平台

32、,通过PQL(流程查询语言)实现原预制的分析模块和自定义分析面板无法提供的分析目标。例如,用户需要计算流程中任意2个节点的吞吐时间,或者需要计算流经任意3个节点的案例数量等,通过流程挖掘产品的预制面板或模块无法实现,返回至数据处理阶段用SQL方式重新清洗数据一方面非常复杂,另一方面也对业务用户不友好。因此,低代码平台结合PQL能帮助用户实现这一需求。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程分析(续)任何流程在运行过程中都不可避免地会出现变更或是修改,变更活动本身或随即而来的其他活动从表面看会增加流程运转的时长,但如果是推动流程进步(比如规范化)的变更,其正向影响需要与其所导致的时长增加综合考量

33、。由此,对于变更的分析与管理便应运而生,例如,流程管理者会关注流程变更都发生在什么时候,如何在相关的变更节点提高处理质量。PQL函数示例在分析变更所发生的时间点时,运用PQL可以帮助用户快速统计和定位到“修改”类别活动的上一节点(变更来源),来观察什么节点后经常发生变更。而这一复杂的查询,只需要ACTIVITY_LAG()这一简单的PQL表达式,即可完成,具体效果如下。在此例中,我们快速高效地获得,“修改订单数量”经常发生在“创建销售订单”之后。这意味着,后续在“创建销售订单”的时候更谨慎,在确定订单数量之后再完成创建,将大大减少此类变更,提高效率,减少返工。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要

34、求致性检查一致性检查是流程挖掘最经典的应用场景,用来帮助用户对比分析实际流程与标准模型间的差异,让用户更好地了解自己的业务流程是否符合设计规范。几乎所有流程挖掘产品都允许用户以BPMN编辑标准流程图,将该BPMN模型作为标准模型与实际流程进行对比。但BPMN建模是一个相对线性、结构化的表达方式;而真实的业务场景非常复杂,有很多活动很难通过经典BPMN建模的方式进行阐述和表达,例如一条流程满足以下情形可判定为标准合规:流经A-B-X-C四个节点,其中X节点可以是任意活动节点。要通过经典BPMN建模的方式对这条流程进行建模和绘制,那么需要在B和C节点之间建立非常多的网关,并穷举出所有可能流经节点X

35、的活动。这一过程过于复杂,对业务用户而言几乎是不可能完成的。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求致性检查(续)望繁信科技根据调研收集的客户需求,总结了常见的企业频繁发生但通过标准BPMN建模过程极度复杂甚至无法建模的场景,列示如下流程中某一节点 允许将流程打回,同时允许指定打回至某一节点流程中某一节点 允许循环重复操作流程中两个节点之间 允许出现任意其他操作节点流程中任意位置 出现某活动均不影响一致性1234为解决上述问题,望繁信科技提供的流程挖掘产品在经典BPMN组件的基础上,额外增加了下述功能打回节点自循环节点自由节点白名单例:BPMN中的路径:ABC,对C设置打回节点,打回节点选择活动节

36、点A、B,则路径ABC、ABCABC、ABCBC(这种情况是C打回B)均属于一致,不再被判定为异常。例:BPMN中的路径:ABC,对B设置循环节点,则路径ABC、ABBC、ABBBC均属于一致,不再被判定为异常。例:BPMN中的路径:ABC,在B、C中设置自由节点X(任意节点),则路径ABXC均属于一致,不再被判定为异常。例:BPMN中的路径:ABC,设置D为白名单节点,则路径ABC、ABCD、ABDC、ADBC、DABC等均属于一致,不再被 判定为异常。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程对为了便于用户从任意颗粒度对比两条流程,成熟的流程挖掘产品应当具备流程对比功能。具体展现形式一般如下

37、:第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求权责分析与社交络企业的流程管理与管理体系及岗位的科学设计是密不可分的。只有流程中各个员工的岗位职责和工作内容清晰明确,后续的管理工作才能持续开展。因此,流程挖掘产品作为企业流程管理的抓手,也应当具备从岗位和权责维度审视和诊断流程的能力。第一,权责明确是现代企业制度的特征之一。权责分离的根本目的是使不相容的业务由不同的人来完成,以减少两人或多人串通舞弊的风险。成熟的流程挖掘产品,应当具备简单快速帮助用户完成权责审查的功能,如通过配置权责矩阵,识别权责分配异常情况,满足用户在持续变化的运营环境中灵活变更和持续监测的要求。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求权责

38、分析与社交络(续)第二,合理的资源配置也是现代企业管理在流程管理中重点关注的事项。流程对某一环节或节点的过于依赖;或重要节点被置于边缘环节,均影响流程的运转效率和管理效果。因此,成熟的流程挖掘产品,应当具备快速识别流程中各节点(岗位)之间的连接或依赖关系,帮助用户合理分配资源。望繁信科技通过网络和图论研究组织结构的过程,根据节点(或网络中的参与者或事务)以及它们之间的连接交互关系,形成社交网络图。在图中,线条越多、圆圈越大、越靠近中心,说明流程中该节点(或参与者或事务)的参与程度越高,在流程中越重要;反之,则越边缘。而气泡图也能够帮助用户快速查看不同角色或人员的参与程度,了解其执行活动的频率和

39、效率。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求企业如何将流程挖掘软件起来流程挖掘不是定位为一个只有一到两名核心人员参与的普通项目,而是一段多部门协同参与的数智化旅程,需要科学、体系的治理模式。领先企业在流程挖掘应用上取得的成功并不单单是依靠产品功能,它来自于内外兼修,光靠外部的工具还不够,还需要内在修为。流程挖掘对于企业而言是一段数字化的旅程,它依赖于科学体系的治理模式,所谓治理模式,就是一套组织和方法。在组织层面,领先企业实践一般通过卓越中心CoE的方式来推进流程挖掘项目,它的好处在于帮助构筑通用知识库提供持续服务、分享并加强前沿实践、减少“重复发明轮子”等;在方法层面,流程挖掘也不是“一个人”

40、的工作,它需要多部门的协作参与,多部门协作中非常重要但又极易被忽略的一方,就是管理层,一般也是项目的投资人。他们需要认可流程挖掘,目标明确利用流程挖掘精益管理,提高员工生产力,在竞争愈加激烈的商业环境下降本增效,这也就是自上而下的流程管理。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求国内领先企业实践的流程挖掘集团化推四步阶段一:初期试点,企业单一业务方或IT提出需求,完整简单的试点落地企业业务/IT 部门提出最基本需求;IT部门负责数据的抽取;提出需求的部门作为牵头人提供一名项目经理,一名业务专家流程挖掘厂商提供项目前期需求文档;帮助客户梳理需求;和IT部门对接数据并完成看板的开发;协助企业编写汇报文

41、档;帮助客户建立使用流程挖掘进行分析的能力阶段二:流程挖掘在单BU/BG/部门中的上线,有边际的实现流程挖掘价值,筹备CoE的建立企业确定流程挖掘的三个角色,即数据工程师、数据分析师、流程分析师;映射流程挖掘的三个角色到不同部门;1.客户已有流程部门:建议客户以流程部门为核心搭建CoE部门;建议客户基于流程部门补足数据工程师、数据分析师人才;数据工程师也可以从IT部门借调;2.客户没有流程部门:数据工程师、数据分析师来自IT部门;流程分析师由业务部门的流程负责人或者业务资深专家担任;3.确立CoE部门潜在负责人,企业内部之前做数据分析类型的项目的项目经理承担起CoE搭建及统筹工作,或者IT中有

42、数据分析或者BI经验的经理是优先选择人选;流程挖掘厂商协助客户制定出流程挖掘的发展路径;弥补客户的资源短板保障项目推进;赋能客户为未来继续在内部扩展打好基础第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求国内领先企业实践的流程挖掘集团化推四步(续)阶段三:单个业务BU落地使用完成,开始建立CoE企业招聘或借调相应技能的员工;优化人力资源配置;内部推广流程挖掘流程挖掘商帮助客户建立完善的CoE体系,自我赋能;帮助CoE成员在企业内部推广流程挖掘技术(内部公众号宣传、宣传片制作、hackathon);提供流程挖掘学院,帮助客户建立由流程挖掘厂商售后团队负责的技术交流群阶段四:流程挖掘持续运维管控,超过30条流

43、程上线后往往需要把流程挖掘的运维体系化、标准化,否则不能撑更规模的流程挖掘上线企业数据工程师中的一部分要转型为运维工程师;流程挖掘代码统一管理;用户权限统一管理;建设企业流程挖掘平台,流程挖掘商店;更加严格的管控体系,保障流程挖掘持续稳定地为企业输出价值流程挖掘商帮助企业将流程挖掘代码、ETL、应用体系化、标准化;协助企业建立流程挖掘数据仓库;协助企业建立流程挖掘应用商店。第 四 章 企 业 流 程 挖 掘 实 践 案 例第四章 企业流程挖掘实践案例某500强综合型央企 该央企2018年即成立了财务共享中心,实现了规模效应下的成本降低、财务管理水平及效率的提高,保证了集团会计记录和报告的结构规

44、范与统一。而财务流程透明化、标准化、优化、持续地监控、分析和改进;基于流程和流程数据,为企业决策提供依据和建议。是当前集团管理者最重要的课题之一。从无到有从0到1,一站式统筹可视化管理端到端流程应流程挖掘后统平台,统数据结构,实现了各事业部流程之间的横向较“模块化”“可复”的分析板,业务分析越来越效“低代码”、“组件化”的流程挖掘产品,户上越来越简单拉通了各事业部的数据,统一化管理共享流程,精准定位异常指标/事项,集中呈现各事业部运营指标,支持各自颗粒度的分析,为管理者提供有效支持。15天完成首次全流程的诊断与分析,并生成涵盖标准化、业务、效率、自动化和运营5大类的可复用分析面板,高效支持管理

45、决策。一线业务用户即使没有技术背景,也能快速上手进行流程分析,各事业部业务用户均具备能力使用流程挖掘产品,总部仅做赋能即可。010203第四章 企业流程挖掘实践案例某型制造企业 该企业计划在2022年完成ERP的升级,涉及到约300条流程的迁移。为了保证系统升级的成功,企业需要突破系统升级迁移的几项难点问题。系统迁移的难点300条流程迁移,效率提升212%,成本降低40%图纸上的流程规划无法反映出真实流程的复杂程度上线前准备阶段了解现状,提早优化用户不再面对复杂的IT系统,而是直观地、可视化地探索系统中真实运行的每一条流程。节省了大量的时间与精力,更易于形成清晰可读便于理解的流程文档,而且实现

46、了100%的流程透明。设计上线阶段发现偏差,探寻根因一致性分析功能组件最大程度地简化了标准模型的输入与存储,让用户随时调整与对比成为可能。将目标流程模型与实际流程状况进行直观对比,发现偏差的步骤、效率、成本等。任意两条流程路径均可进行对比与下钻分析,提供最细颗粒度的分析。上线后推阶段变管理,持续改进通过AI及算法,自动发现瓶颈节点和路径,并下钻根因,帮助用户精准快速定位问题,持续改进。应流程挖掘后仅凭经验的流程优化无法解决真实流程的低效程度没有数据支撑的“登陆”无法展现真实流程的使用程度010203第四章 企业流程挖掘实践案例某头部互联公司该科技企业经过20多年的飞速发展,已经显著感受到了一些

47、已经过时的、不合适的流程成为了业务发展的绊脚石。基于此,该公司迫切地需要全面、体系地审视和管理流程,不断优化流程,通过系统的帮助而非咨询项目制的方式来实现流程治理机制的新陈代谢。项目团队尝试选择使用流程挖掘技术作为突破口。需要解决的问题点流程挖掘深度玩家,流程管理数字孪生变为现实如何验证流程挖掘的产出价值试点阶段为业务带来全新视角,提供更多“数字资讯”,用数据“反哺”业务 获得了全流程视角,覆盖100%流程;建立了更具实践意义的流程监测,效率提升28%推阶段简单便捷的使用,业务开始自主分析,IT不再扮演取数“工具人”项目团队所在部门内部使用,结合试点成功经验,1天内上线17条流程 第一个接受推

48、广的业务部门在经简单培训后,自主应用流程挖掘实现了5天内6条流程的上线治理阶段持续的应用与治理,业务、IT、管理层多方对齐,探索更多潜能 搭建流程健康度平台,持续审视流程,发掘优化机会应流程挖掘后成功的经验如何快速的复制全面铺开后如何科学有效地治理第四章 企业流程挖掘实践案例企业流程挖掘推法论之:统筹兼顾,分治之望繁信科技总结在诸多企业推广流程挖掘的成功经验,发现企业在应用流程挖掘时面临的难题或困境是,从全量事件日志中挖掘出来的模型极其复杂且不可读,不能正确反映出企业的业务情况,如右图。究其原因,是将企业所有的行为信息展示在一个模型中,这种想法和方式过于理想化。所以最好的解决方式就是利用事件日

49、志划分手段,对原始日志进行划分,将原始日志划分为多个子日志,分而治之。其中,日志划分的规则与实际解决的问题是相关联的,如下图。第 五 章 流 程 挖 掘 的 商 业 应 用 展 望第五章 流程挖掘的技术发展与应展望数据赋能,全业务流程仿真通过对过往数据的分析,模拟包括规范路径、自动化节点、更改负责人、增加案例数等优化场景,有效计算ROI,帮助用户做出流程优化决策。指挥中,实时监控预警通过流程数据的获取和实时监控,精准定位业务流程痛点。结合业务经验和人工智能方案,完成自动化痛点规避或方案执行。第五章 流程挖掘的技术发展与应展望快速上线各类专业标准业务系统,提供站式解决案针对各类主流IT系统和相应

50、的端到端业务流程,提供了从数据获取到价值输出的一站式解决方案。海量应市场模板,泛推到企业内部使包含了各类模板和解决方案的应用市场,让用户可以快速实践来自企业内部或顶尖咨询公司输出的流程挖掘最佳实践。第 六 章 关 于 望 繁 信 科 技第六章 关于望繁信科技望繁信科技简介上海望繁信科技有限公司(简称“望繁信科技”)成立于2019年,是一家专注于大数据流程挖掘领域的科技公司,致力于通过流程挖掘赋予企业自我咨询的能力,使企业流程管理变得简单高效。望繁信科技结合流程挖掘产品、咨询、培训等,形成了强大的行业解决方案和最佳实践,为企业用户提供一站式流程智能服务,助力企业提升精益管理程度,加快塑造企业韧性

51、,抵御不确定风险,实现数字化转型。第六章 关于望繁信科技数字北极星简介望繁信科技基于流程挖掘技术自主研发了灵活可扩展的流程智能平台数字北极星流程智能平台软件(以下简称“数字北极星”),应用了流程计算引擎及PQL、流程挖掘算法、流程智能算法、一致性算法、数据智能可视化等核心技术,具有智慧工厂、流程管理、指挥中心、流程监控、流程挖掘的五大功能。数字北极星产品能够全方位展示企业业务全貌,形成丰富、可复用的应用模板,赋予企业自我诊断、自我优化的能力。第六章 关于望繁信科技第 七 章 特 别 鸣 谢第七章 特别鸣谢本次白皮书撰写过程中,得到了顾问组专家顾问的大力支持,也得到了服务客户的帮助和建议,更离不开编辑团队的共同合作。在此,特别鸣谢以下相关方对本次报告的贡献-顾问专家:闻立杰-监制:赛迪(北京赛迪网信息技术有限公司)-主策划:望繁信科技-主编:索强、汪智鹏-校对发行:陶柔嘉、陈亮声 明版权声明本白皮书由望繁信科技推出,本白皮书版权归望繁信科技所有。未经书面许可,任何其他个人或组织均不得以任何形式将本白皮书的全部或部分内容转载、复制、编辑或发布适用于其他任何场合。白皮书内的信息通过公开数据和访谈调研获得,只提供给读者作为市场参考资料,不附有任何种类的保证。扫码关注我们

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