流程预测与智能推荐

市场环境的变幻莫测、企业业务的日趋复杂使流程设计越来越困难。因此，迫切需要有效地利用企业的运营知识辅助管理者决策，提高管理者决策的科学性和有效性。智能化的流程管理从流程日志中挖掘流程规律加入企业的流程知识库，利用流程最佳实践或建立优化模型，向管理者推荐资源和相似的流程模型。

1.流程预测

智能化的流程管理分析历史数据，建立流程预测模型，对企业业务进行合理的预测，帮助管理者洞察流程的发展趋势。例如，通过分析流程资源、活动与流程绩效之间的关系，预测流程的执行总时间、资源利用率、成本、质量等流程性能指标，为流程管理者提供决策支持。Dongen等使用线性回归方法预测运行中的业务流程完成还需要的剩余时间[20]，分析各项流程活动的处理时间、流程实例的服务类型和流程处理总时间，帮助管理者根据流程运行情况预测剩余的执行时间。

流程的执行效率不仅受企业内部资源、员工活动效率的影响，同时受外界环境的制约，综合考虑各方面因素将提高流程预测的准确性。例如，在集装箱搬运流程中，全面考虑集装箱的特征与港口环境等因素，可以对搬运的流程时间进行准确预测[21]。使用聚类算法根据货品类型、搬运工具、港口的搬运负荷量等环境特征形成不同的业务环境类型，利用回归分析为不同类型的业务环境生成预测模型，这样将新的流程实例映射到相应的流程环境类型，再使用预测模型估计搬运所需要的剩余时间，就可以方便客户了解货物的搬运进度，指导企业根据业务需求调整资源分配，提高服务质量。

2.智能推荐

智能化的流程管理通过深入挖掘数据中隐藏的流程规律，获取组织协作模式、资源分配方式、用户行为习惯等重要的流程知识，进而利用这些知识向管理者推荐高效率的流程最佳实践。

流程推荐常用于流程中资源、角色的分配。由于流程执行过程中业务环境的变化，动态、灵活地为流程分配资源显得尤为重要。利用历史数据挖掘资源的偏好、能力、社交关系等信息，结合流程环境的需求推荐合适的资源，可以合理利用企业的人力资源，提高资源分配效率。

使用关联规则挖掘流程中资源、角色分配的关联关系，可以为流程推荐协作效率高的流程资源[22]。员工之间的社交关系在一定程度上促进了员工协作的效率。例如，分别处理相邻两个任务的资源A和B由于关系紧密，业务转交所用的时间通常较短，流程处理的效率相应较高。挖掘不同员工在流程活动中的关系，发现员工之间的协作情况，可以为不同的流程活动推荐相应的资源组合，提高资源合作效率。此外，挖掘资源与流程活动之间的关联关系，可以为流程活动推荐合适的执行者。

在流程建模阶段向管理者推荐相似的流程模型也是流程推荐一个重要应用。例如，Koschmider等提出了基于流程模型推荐的流程建模方法，利用可交互的流程建模编辑器，根据企业的业务需求、资源特征等信息为流程设计人员推荐高质量的流程模型（片段）[23]。