基于流程复杂性的流程优化案例

在分析流程复杂性的基础上，下面利用遗传算法降低业务流程的复杂度，实现流程的优化，提高企业的运营效率。

【例7.3】　使用遗传算法降低某服装企业的计划-生产的流程复杂性

流程的角色复杂度影响企业资源分配的效率。较高的角色复杂度不利于充分发挥员工的能力，造成潜在的人力资源浪费。同时不合理的角色分配，往往导致员工不能胜任任务要求，从而影响流程的质量。这里选择遗传算法优化某服装企业的计划-生产流程模型，以降低流程的复杂度，改进角色分配，提高流程效率[22]。

图7.4所示为某服装企业的计划-生产流程的角色活动图（role-activity diagram，RAD）[23]。该流程包括计划部经理R1、业务技术员R2和生产工人R3 3个角色，角色框内的矩形为角色负责的活动，角色之间存在交互。为了指导企业科学地设计角色的分工，定量分析业务流程角色分配的复杂度，利用遗传算法降低角色复杂度，优化企业内的角色分配，提高企业员工的工作效率。

图7.4计划-生产流程角色活动示意

首先从角色的内聚性和耦合性两方面评估角色复杂性。角色内聚性是从角色所负责的多个活动之间的紧密程度分析角色对指派任务的胜任度。角色内聚性可以从角色承担任务的活动间隔、数据基础、能力要求等方面分析，即活动间隔越短，流程数据越一致，能力要求越相似，则该角色的内聚性越大，对流程任务的处理效率越高。例如，可以对比分析计划-生产流程中计划部经理R1和业务技术员R2角色的内聚性。R1所负责的洽谈业务和接受订单两个活动都使用了订单合同作为数据基础，需要角色具有业务能力和交涉能力，且活动间隔很短，具有较高的角色内聚性。R2则负责配件设计与样件审核等多个活动，活动之间的数据元素和能力要求差异较大，如表7.2所示。原料出库申请等活动需要技术员具有原材料鉴定能力，而配件设计则需要技术员具有设计能力，对员工的业务能力要求较高。而且角色R2需要处理订单合同、原料领取单、配件样件、原料出库审核单等各种类型的数据，对流程数据的分析和处理能力都有较高要求，因此R2的角色内聚性相对较小。

表7.2　流程活动的数据基础与能力要求

角色耦合性描述流程角色之间的关联程度。角色耦合性可以从活动关联性和角色关联性两方面评估，即角色负责的活动与其他活动关联越大，相关联的角色越多，则角色的耦合性越高。例如，生产工人R3仅与技术员R2有关联，关联活动只有面料加工一个，角色耦合性较小。而技术员R2与角色R1和R3都有关联关系，相应地存在配件设计与样件审核、领料通知、面料出库确认等关联活动，角色耦合性很高。较高的角色耦合性意味着角色需要频繁参与流程的交互。

在分析角色内聚性和角色耦合性的基础上，可以定义角色复杂度为内聚性与耦合性的商，即角色的内聚性越高，耦合性越小，则角色的复杂度越低。整个流程的角色复杂度可以定义为各个角色复杂度的加权和，其中权值为角色在流程中的重要程度，可以根据角色所负责活动的数量、处理时间和成本得到，如公式（7.14）所示：

式（7.14）中的n为角色r所负责的活动数量；N为流程活动总数；time为角色r负责的活动的执行时间；T为流程处理总时间；cpst为角色r负责的活动的处理成本；C为流程活动总成本；1/3为归一化系数。

在分析流程角色复杂度的基础上，可以使用遗传算法优化流程的角色分配，降低角色复杂度。遗传算法利用生物进化理论的思想，通过对群体进行选择、交叉、变异等遗传操作，不断产生新一代的群体，并逐步使该群体接近以致达到最优解。适应度函数用于评价流程模型个体的适应程度，从而把适应程度高的流程模型保留下来。

为降低流程模型的角色复杂度，可定义适应度函数为模型准确性与角色复杂度的差，如公式（7.15）所示：

PF（R）＝λ×Precisipn（R）-θ×Cpmplex（R），（7.15）

其中Precisipn（R）表示流程模型R与业务流程的匹配程度，匹配度越高，则模型R越能适应企业业务的要求；Cpmplex（R）为模型R的角色复杂度；λ和θ为权重系数，以保证得到符合业务要求的低复杂度流程模型，从而实现优化角色分配的目的。利用适应度函数通过不断迭代优化，最终得到图7.5所示的结果。

图7.5　优化后的角色分配

对比优化前后的角色分配可以发现，角色R2被分成了技术人员R4和R5，这是由于角色R2较小的内聚性和较高的耦合性影响了整个流程的角色复杂度。通过将技术人员分为样件设计与审核、面料出库确认两个角色，提升了角色的专业化程度，增强了角色的数据和能力内聚度。由于这两类角色之间不存在数据共享和活动的交互，因此角色的耦合性降低了。内聚性的增强和耦合性的降低对流程的角色复杂度起到了显著作用，优化了角色分配的质量，改进了流程资源分配的合理性。

流程复杂性对流程的效率有很大影响。传统的流程复杂度量偏重于流程逻辑结构的分析，对流程运行过程中其他要素的分析不足，尤其是参与者之间的依赖关系。此外，流程复杂性不仅要考虑流程建模时的复杂性，也要兼顾流程动态运行时的复杂性。

针对上述问题，作者还提出了资源流转率和流程资源转化效率的概念，应用流程挖掘的方法，对流程复杂性分析进行扩展。资源流转率和流程资源转化效率体现了角色利用资源的能力和效率，能够从动态运行角度对流程的复杂性进行科学、有效的量化。有兴趣的读者可以参考文献[24]深入研究。

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