什么是流程挖掘
流程挖掘能解决哪些问题
流程挖掘的核心输出：变体、瓶颈、偏差与返工
数据准备：事件日志（Event Log）如何规范
从洞察到行动：流程挖掘如何形成闭环
AlphaFlow BPI：流程挖掘与流程资产、流程运行的融合实践
典型场景：P2P / O2C / 共享服务 / ITSM
90天落地路线：跑通“洞察—治理—行动”
选型清单：10个必问问题
常见问题（FAQ）
流程挖掘（Process Mining）是一种基于系统事件日志（Event Log）的过程分析方法。它通过还原流程的真实运行轨迹，帮助企业回答三个关键问题：
流程实际上是怎么跑的？（真实路径与变体）
流程为什么慢、为什么返工多？（瓶颈、等待、返工）
流程是否按标准执行？（一致性/偏差/合规校验）
与传统“访谈 + 抽样 + 经验判断”不同，流程挖掘以事件数据为依据，把“流程优化”从经验工程变成数据工程。
企业推进流程优化时，常见卡点是“知道有问题，但说不清问题在哪”。流程挖掘通常能直接解决：
同一个流程在不同组织、不同系统、不同人员手里，往往会跑出多条实际路径。流程挖掘可以量化 Top变体占比，并识别绕行、跳步、循环等异常路径。
很多流程慢并不是节点处理慢，而是等待时间过长（排队、等待补材料、等待跨部门确认）。流程挖掘可以定位等待最长的节点和高拥堵环节。
返工会显著拉长周期并增加沟通成本。流程挖掘可以识别返工高发节点，以及返工与金额、地区、业务类型等因素的关联。
当企业有标准流程与合规要求时，流程挖掘可以对齐检查实际执行是否偏离标准，并输出偏差案例清单，支撑内控审计与治理。
落地中最常用、最具可行动性的输出通常是：
1.变体（Variant）：真实路径及占比（哪几条路径占大头）
2.性能（Performance）：等待时间、处理时间、SLA超时（真正瓶颈在哪）
3.返工（Rework）：重复节点、打回次数（返工发生在哪、为什么）
4.偏差（Conformance）：标准 vs 实际偏差清单（哪些路径存在风险/违规）
这些输出共同服务于同一个目标：把“看见问题”变成“能改的问题”。
流程挖掘的效果很大程度取决于事件数据质量。一个可用的事件日志通常至少包含：
case_id：流程实例ID（订单/报销单/工单等）
activity：节点/活动名称（提交、经理审批、财务复核等）
event_time：事件时间（建议统一为UTC）
lifecycle：start/complete（建议具备，便于计算等待与处理时间）
actor/org：执行人/组织信息
attributes：金额、地区、风险等级等扩展字段
建议做法：优先从工作流/流程引擎、集成编排层采集事件，因为这些系统更接近“流程真实运行时刻”，能保证口径统一。
常见误区：用业务表状态快照代替事件日志，这会丢失等待、返工、绕行等关键过程信息，导致分析失真。
流程挖掘如果只停留在报表与看板，容易变成“又一个分析系统”。更有效的方式是建立闭环：
洞察（挖掘） → 治理（标准/规则/版本） → 行动（编排/自动化） → 复盘（指标对照）
也就是说，流程挖掘不仅要输出问题，还要推动规则固化、流程编排调整、自动化补齐，并在上线后用数据复盘改善效果。
AlphaFlow 将流程挖掘作为“流程运营闭环”的关键一环，通过 **BPI（流程挖掘分析）**与 BPA（流程规划与资产）、**BPMA/BPE（流程运行与引擎）**形成联动：
建立企业流程库/流程模板/流程版本
统一流程口径、角色职责、产出物（Artifacts）
支撑标准流程作为“对齐基准”
流程在引擎中运行，人/系统/集成任务统一编排
关键节点统一打点生成事件数据
为挖掘提供一致口径的日志基础
流程发现与变体分析
瓶颈、等待与效率分析
返工与异常路径识别
标准对齐与偏差清单输出（Conformance）
将改进建议落到规则、审批链、分流策略与自动化
结合版本与审计机制，实现可追溯、可复盘的持续优化
这一体系的核心价值：让流程挖掘不再是孤岛分析，而是企业流程持续运营的“发动机”。
建议优先选择：高频、跨系统、可度量、痛点明显的流程：
P2P（采购到付款）：审批链长、例外多、合规要求强
O2C（订单到回款）：链路长、系统多、扯皮多
共享服务（报销/应付应收/对账/关账）：返工高、规则复杂
ITSM工单：SLA压力大、分流慢、知识获取慢
这些流程往往能最快产出“可量化ROI”（周期下降、返工下降、超时下降、偏差收敛）。
为了避免“只做分析不落地”，建议按90天节奏推进试点：
选择一个端到端流程
定义指标：周期、等待、返工、SLA、偏差率
统一事件日志字段与命名口径
输出：
变体Top20
等待Top10节点
返工Top10节点
偏差/违规路径清单（如需要）
规则固化（阈值、校验、分流策略）
编排调整（并行、合并、减少不必要审批）
自动化补齐（集成调用、自动通知、自动创建任务）
治理上线（版本、审计、关键节点复核与回滚）
用上线前后对照证明效果，并复制到相邻流程。
事件日志口径是否统一、可追溯？
是否支持变体、瓶颈、返工、一致性四类核心分析？
能否按组织/地区/金额/业务类型等维度切片分析？
能否输出可行动的偏差清单与改进优先级？
是否支持与流程标准/流程版本联动（对齐基准清晰）？
是否能与流程运行系统联动，把洞察回写为动作？
数据接入与集成成本如何（ERP/财务/CRM/ITSM等）？
能否长期运营（指标看板、月度复盘、持续优化机制）？
是否具备权限、审计与合规支撑？
试点90天是否能交付可量化结果？
不一定。只要流程跨系统、跨部门，且有可采集的事件数据，流程挖掘就能产生价值。中型企业往往更容易快速见效（链路更短、执行更集中）。
可以先从关键节点开始补打点，跑出第一版洞察，再逐步完善事件口径。建议优先从工作流/流程引擎与集成层入手。
优先看四类指标：周期（Cycle Time）、等待时间（Waiting）、返工率（Rework）、偏差率（Conformance）。上线前后对照最直接。
流程挖掘真正的价值不是“把流程画出来”，而是帮助企业实现：
看清真实运行 → 量化问题 → 治理偏差 → 落地动作 → 持续复盘。
如果你希望快速启动流程挖掘试点，建议从一个端到端流程开始，用90天跑通闭环，然后复制到更多流程。
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