基于流程挖掘的流程优化

随着企业竞争的日趋激烈，业务流程优化得到很多企业的重视。企业的信息系统积累了大量的业务流程运行数据，这些数据记录了流程的执行过程。传统的流程优化，多是通过人工经验发现流程中的问题，对流程运营数据的分析不足。流程挖掘通过分析流程日志中的任务、参与者和时间等数据，重现业务流程的真实过程，为管理者提供流程运行的知识[1]。流程挖掘结合了工作流管理和数据挖掘等相关技术，从控制流、组织关系、资源、数据等多个视图提取流程运行的知识。利用这些知识可以发现业务执行与企业战略目标的偏差、流程瓶颈、组织之间的低效率协作、流程资源的不合理分配等问题，从而对业务流程进行优化。

流程挖掘起初是为了解决因主观因素导致的流程设计问题。根据分析视角的不同，流程挖掘可以分为控制流视图、组织视图和实例视图等[2]。早期的流程挖掘研究侧重于控制流的发现，主要分析流程中活动的执行顺序。近年来，从组织视图的角度挖掘流程参与者之间的社会网络、角色以及参与者之间协作关系的研究得到了重视。随着研究的不断深入，流程挖掘的视角增添了时间、数据、复杂度等新的视图，在流程模型重建、组织视图分析、资源优化等方面取得了许多成果[3]。在此基础上，学术界和企业界探讨了优化业务流程的流程挖掘方法。基于流程挖掘的流程优化在医疗、政府、金融、软件、物流和电信等领域都得到了初步应用[4—10]。图4.10所示是使用流程挖掘优化业务流程的基本思路。

目前，流程挖掘在流程优化中的应用可分为基于控制流的优化、基于组织视图的优化、基于资源视图的优化、基于性能的优化等。基于控制流分析的流程优化工作开展较早，可用于优化流程结构、检测流程异常等。常用的方法是流程一致性检查，将挖掘得到的流程模型与原设计模型对比，发现流程异常，为流程优化提供参考。分析流程模型的结构复杂性，发现流程中低效率的复杂结构，通过优化流程结构降低流程的复杂性，是传统经验式流程优化方法的重要补充。

基于组织视图的流程优化通过发现流程中组织之间的最佳协作方式、参与者之间的层级关系等信息，优化组织结构，促进资源高效协作。其中社会网络分析（SNA）关注资源（参与者）之间的协作关系，构建社交网络图谱，分析流程资源之间的交互模式，促进资源之间的协作。根据组织、资源之间的协作关系优化组织结构，提高组织结构与业务流程的适应性也是流程优化的一种思路。一些学者还研究了跨组织流程挖掘，通过发现行业最佳实践促进跨组织协作。

图4.10　基于流程挖掘的流程优化过程

基于资源视图的优化通过挖掘资源低效率的原因，优化资源分配规则，提高资源利用率。决策树、关联分析等数据挖掘算法曾被用来从流程日志中提取资源分配规则。在此基础上，根据分配规则实现流程运行过程中的资源自动化分配，提升资源的分配效率。此外，结合资源的行为特征，改进资源的分配规则，提升资源的工作效率也是流程优化的一种思路。

基于性能的优化通过分析流程中的时间、成本等关键绩效指标，发现流程中效率低下的环节，从提升流程绩效的角度对业务流程进行优化。流程执行周期一般用来度量流程的执行效率。服务等待时间常被用来发现系统瓶颈，进而通过增强节点的服务能力等方式消除瓶颈，提升流程整体的效率。除了上述方法外，有些学者利用分类、关联分析等数据挖掘算法分析活动相关数据中的隐含规律，利用这些规律对流程进行改进。例如，使用决策点挖掘分析客户特征与流程路由概率的关系，通过改变决策点位置等方式提高流程效率。

本节综合目前流程挖掘应用的成果，从改善流程结构、提升组织效率、优化资源配置、检测流程异常等方面阐述流程挖掘在业务流程优化中的应用。