流程执行路径复杂，标准化程度不足
航班调整实际执行路径达到 666 条，前五条高频路径占比超过 70%，但多数路径跳过评估与决策环节，直接进入公告发布。
影响：完整执行决策流程比例仅约 2%，实际运行与标准流程偏差明显。
国内某头部航空公司：流程挖掘驱动航班调整智能化升级
AlphaFlow BPI 帮助该航司重构航班调整端到端流程模型，识别流程偏差、返工与瓶颈节点，搭建实时数据驾驶舱，实现航班调整业务全链路可视化管理与标准化治理。
- 666 条航班调整实际执行路径
- 70%+前五条高频路径占比
- 31%公告发布节点返工率
客户速览
国内头部航空公司
民航运输｜航空公司
- 应用产品
- AlphaFlow BPI 流程挖掘分析平台
- 核心成果
- 航班调整全链路可视化管理与标准化治理
- 实际路径规模
- 666 条执行路径，前五条占比超过 70%
- 关键偏差
- 完整执行决策流程比例仅约 2%
- 时效问题
- 评估平均 18 分钟，7 月峰值 28分42秒；通知到公告平均超过 3 小时
- 返工风险
- “公告发布”节点返工率达 31%
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| 客户名称 | 国内头部航空公司 | 所属行业 | 民航运输 / 航空运输 |
|---|---|---|---|
| 企业特征 | 航空公司，年运送旅客 3000 万人次级别 | 应用产品 | AlphaFlow BPI 流程挖掘分析平台 |
| 流程现状 | 666 条执行路径，前五条高频路径占比 70%+ | 关键问题 | 完整决策流程执行比例仅约 2% |
| 时效表现 | 评估平均耗时约 18 分钟，7 月峰值 28分42秒 | 返工表现 | 公告发布节点返工率 31% |
| 治理目标 | 实现航班调整业务全链路可视化、标准化治理与实时运营监控 | ||
客户背景
该客户是国内 航空公司之一，航点覆盖中国、东南亚及东北亚多个主要商务与旅游城市，运营航线数百条，年运输旅客达 3000 万人次级别。航班调整作为运行管理关键环节，直接关系航班正常率、服务体验与运营秩序。
航班调整场景同时牵涉调度、保障、客服、旅客通知等多个部门，链路长、协同复杂、时效要求高。流程执行一旦不一致，容易带来效率损耗、响应滞后与管理风险。因此，借助流程挖掘梳理真实运行路径，成为航司推进流程治理升级的重要切入点。
业务挑战
核心挑战集中在流程偏差隐蔽、关键时效波动、返工率高和实时洞察不足四个方面。
关键节点时效不稳定
评估平均耗时约 18 分钟，7 月峰值达到 28分42秒；航班调整通知单到公告发布平均耗时超过 3 小时。
影响：关键节点响应效率波动，影响航班调整整体时效。
返工与重复处理突出
部分流程节点返工率偏高，其中“公告发布”节点返工率达到 31%，存在重复操作和信息回退。
影响：协同反复确认增加处理成本，拉长整体流转时间。
数据分散，实时洞察能力不足
原有分析依赖手工报表，超过 1000 人参与流程但数据覆盖并不充分，难以形成统一实时视图。
影响：管理层难以及时掌握运行状态与资源配置重点。
为什么选择 AlphaFlow BPI
航司需要的不是单点报表，而是围绕航班调整全链路的流程可视化与可治理能力。AlphaFlow BPI 能够基于真实业务数据自动还原路径、识别偏差与返工，并将问题映射到可执行的标准化改进动作，支撑业务从经验驱动走向规则驱动。
真实路径可视化
自动构建统一流程模型，直观呈现关键节点与真实流转路径。
瓶颈与偏差可识别
围绕时效、执行率、返工率和路径一致性，精准定位问题根因。
运营监控可持续
通过实时数据驾驶舱建立持续监控机制，支撑动态优化与标准化治理。
AlphaFlow BPI 解决方案
围绕航班调整四大业务环节（评估决策、发布实施、服务保障、旅客通知反馈），构建“可视化、可识别、可比对、可监控”的一体化治理方案。
自动构建统一流程模型
- 基于业务数据自动建立“航班调整信息流”统一流程模型。
- 串联分散在多个系统中的业务动作，呈现关键节点和流转路径。
- 让管理者从“看不到真实流程”转变为“全链路可视化掌握”。
- 流程执行透明化
- 跨系统链路统一呈现
- 真实运行路径可追溯
识别瓶颈与返工环节
- 对节点时效、执行率、返工情况进行分析，定位低效率关键环节。
- 支持返工路径穿透式下钻，追溯重复处理与信息回退根因。
- 聚焦“公告发布”高返工节点与通知发布时效问题。
- 关键瓶颈节点精准识别
- 返工问题可定位可归因
- 优化优先级更清晰
多路径差异比对，推动标准化治理
- 针对 666 条路径开展差异分析，识别跳过评估、跨节点流转等偏差行为。
- 输出路径一致性指标，作为流程标准化校验依据。
- 推动航班调整从“经验驱动”逐步转向“规则驱动”。
- 偏差路径可量化识别
- 一致性治理有据可依
- 标准化执行能力提升
搭建实时数据驾驶舱
- 整合投诉数据、通知下发效率、时效异常等关键指标。
- 将航班运行状态与客户服务体验联动分析。
- 形成标准化管理体系与数据监控机制，支撑持续运营优化。
- 管理层实时掌握业务动态
- 运行监控从事后变实时
- 运营决策更及时更精准
典型流程挖掘场景
围绕航班调整全过程，重点覆盖评估决策、发布实施、服务保障与旅客通知反馈四大业务环节。
航班调整评估与决策
分析重点
评估节点耗时、完整决策流程执行率、跳过节点行为。
价值目标
提升评估稳定性，减少未经完整评估直接发布的偏差路径。
航班调整发布与实施
分析重点
通知单到公告发布时效、公告发布返工率与重复处理路径。
价值目标
缩短关键发布链路时间，降低高返工节点负担。
服务保障方案制定
分析重点
跨保障部门协同路径一致性与响应时效异常。
价值目标
提升保障协同效率，减少跨部门衔接损耗。
旅客通知与反馈
分析重点
通知下发效率、投诉反馈关联与异常路径。
价值目标
联动运行与服务视角，提升旅客感知与服务响应质量。
实施路径
1｜流程数据接入与模型构建
- 完成多系统数据整合，自动构建航班调整业务流程模型。
- 输出全链路流程视图与关键字段映射规则。
输出物：统一流程模型、全链路流程视图、数据接入清单。
2｜流程挖掘与异常识别
- 对执行路径、流程时效、返工行为进行分析。
- 识别瓶颈节点与异常执行模式。
输出物：路径差异分析、时效分析、返工与异常清单。
3｜优化方案制定
- 结合业务规则提出流程标准化建议与优化策略。
- 推动路径规则、节点规范和协同机制落地。
输出物：流程优化清单、标准化治理建议、改进路线图。
4｜运营驾驶舱建设
- 建立实时数据监控体系，实现持续跟踪与动态优化。
- 联动运行指标与服务反馈，支撑管理层决策。
输出物：实时数据驾驶舱、监控机制、持续运营方案。
价值成效
项目价值体现在“看得见流程、找得到问题、立得起标准、跑得动监控”四个层面。
真实流程被看见
666 条路径- 首次形成航班调整统一流程模型
- 流程运行状态从隐性变显性
- 不再依赖人工经验判断流程现状
问题定位更精准
31% 返工率识别- 识别公告发布高返工节点
- 识别评估与发布链路时效异常
- 减少“凭感觉优化”决策方式
管理手段更标准
路径一致性治理- 建立路径一致性分析与校验机制
- 推动跨部门由分散处理转向规则协同
- 提升航班调整流程标准化执行能力
运营监控更实时
驾驶舱上线- 整合运行、通知效率与投诉反馈数据
- 管理层可实时掌握业务动态
- 形成持续跟踪与动态优化机制
项目总结
“在高时效、高协同的航班调整场景中，流程挖掘让我们第一次看清真实路径与偏差根因。治理动作因此从‘经验判断’转向‘数据驱动’，优化效率和管理可控性同步提升。”
—— 国内头部航空公司流程治理项目组
可复制经验
- 优先抓高频、高影响核心流程：航班调整类高时效高协同场景最适合作为流程挖掘切入口。
- 先打通数据，再谈智能化：调度、客服、通知、投诉等数据贯通后，才能还原业务全貌。
- 可视化之后必须配套标准化治理：工具负责发现问题，规则与持续监控机制负责让优化真正落地。
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