流程实际执行路径不透明
系统流程与实际执行路径存在差异，变体、跳转、返工和异常路径难被识别。
影响：管理层无法判断流程是否按标准执行，治理难以精准发力。
新安化工如何通过 AlphaFlow BPI 还原真实流程路径，发现瓶颈并推动持续优化
AlphaFlow BPI 帮助新安化工连接ERP、MES、OA、财务系统系统事件日志，还原端到端真实流程路径，识别流程变体、瓶颈、异常和合规偏差，为流程优化和管理决策提供数据依据。
- 5 个对接业务系统
- 52 万条分析事件日志
- 12%流程周期缩短
客户速览
新安化工
能源化工｜大型化工集团
- 使用产品
- AlphaFlow BPI 流程挖掘与流程分析平台
- 核心场景
- 流程发现、流程变体分析、瓶颈识别、合规检查、流程优化
- 分析流程
- 采购协同、生产运营、质量处理、财务结算
- 数据来源
- ERP、MES、OA、财务系统、供应链系统
- 数据规模
- 52 万条事件日志，9.6 万个流程实例
- 分析目标
- 识别瓶颈、异常、合规偏差并输出优化建议
- 项目成果
- 识别 11 个瓶颈，流程周期缩短 12%，超时流程减少 26%
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| 客户名称 | 新安化工 | 所属行业 | 能源化工 |
|---|---|---|---|
| 企业类型 | 大型化工集团 | 使用产品 | AlphaFlow BPI 流程挖掘与流程分析平台 |
| 核心场景 | 流程发现、流程变体分析、瓶颈识别、合规检查、流程优化 | 分析流程 | 采购协同、生产运营、质量处理、财务结算 |
| 数据来源 | ERP、MES、OA、财务系统、供应链系统 | 数据规模 | 52 万条事件日志，9.6 万个流程实例 |
| 分析目标 | 识别瓶颈、异常、合规偏差并输出优化建议 | 项目成果 | 识别 11 个瓶颈，流程周期缩短 12%，超时流程减少 26% |
客户背景
新安化工是能源化工领域的代表性企业，业务覆盖多基地制造、供应链协同与集团化运营体系。随着企业数字化系统数量增加，业务流程虽然已经在 ERP、OA、CRM、SRM、MES、财务等系统中运行，但管理层很难从系统数据中直接看清流程实际执行情况。
过去，企业主要依靠访谈、抽样、报表或人工经验判断流程问题，难以准确回答流程实际有多少种走法、哪些节点最容易超时、哪些环节存在返工和重复审批、哪些流程偏离标准规则。
因此，客户希望通过 AlphaFlow BPI 基于真实事件日志还原流程执行路径，发现瓶颈、异常和优化机会，为流程治理、流程自动化和持续改进提供数据依据。
业务挑战
BPI 项目重点不是“增加报表”，而是让端到端流程真正透明、可定位、可优化。
流程瓶颈难以量化定位
传统报表只能看到结果，难识别具体哪个节点、部门、角色或系统环节导致周期拉长。
影响：流程优化依赖经验，常出现“知道慢，但不知道为什么慢”。
跨系统数据割裂
端到端流程跨越多个系统，单系统报表无法完整呈现流程全貌与协同关系。
影响：企业难以统一评估流程效率和跨部门协同问题。
流程合规和异常难以发现
跳单、漏审、重复审批、超期处理等分散在大量实例中，人工检查成本高。
影响：合规风险和内控问题难以及时发现并闭环处理。
流程优化缺少数据依据
优化项目依赖访谈和抽样，缺少对全量流程实例与真实路径的系统分析。
影响：优化建议不够精准，改进优先级难以达成共识。
流程改进无法形成闭环
发现问题后难回流至流程设计、制度和自动化平台，改进结果难持续跟踪。
影响：流程分析停留在一次性报告，难形成长期运营机制。
为什么选择 AlphaFlow BPI
客户最终选择 AlphaFlow BPI，并不是为了再做一个普通数据报表，而是希望看清业务流程真实运行情况。相比传统 BI 报表和人工访谈，AlphaFlow BPI 可以基于业务系统事件日志自动还原流程路径，识别流程变体、瓶颈、超时、返工和异常，让流程优化从经验判断转向数据驱动。
真实流程还原
基于事件日志自动生成流程模型，展示流程实际路径、主路径、异常路径和流程变体。
瓶颈与异常识别
分析节点耗时、等待时间、返工路径、跳单、超时、重复审批和合规偏差，帮助企业定位真正问题。
流程闭环优化
将分析结果回流到 BPA 流程设计和 BPMA 流程运行平台，形成“发现—设计—运行—分析—优化”的闭环。
AlphaFlow BPI 解决方案
围绕数据接入、流程发现、瓶颈分析、异常识别、KPI 看板和闭环优化构建流程挖掘能力。
连接多系统事件日志，建立流程分析数据底座
- 对接 ERP、OA、CRM、SRM、MES、财务、人事等系统。
- 提取流程实例 ID、活动名称、时间戳、处理人、组织、状态等关键字段。
- 支持多系统数据映射、清洗与事件日志标准化。
- 支持端到端流程数据拼接，建立流程分析数据模型。
- 对接 5 个业务系统
- 整合 8 类业务数据
- 清洗 52 万条事件日志
- 建立 4 个流程分析模型
从系统数据中自动还原真实流程路径
- 自动发现真实流程模型，展示主路径和分支路径。
- 识别流程变体并统计路径频次，展示实例流转全过程。
- 支持标准流程与实际流程对比，支持端到端流程可视化。
- 还原 420 条真实流程路径
- 识别 36 类流程变体
- 覆盖 9.6 万个流程实例
- 主路径覆盖率达到 74%
定位流程周期拉长的关键节点
- 分析整体流程周期、节点处理时长与节点等待时长。
- 识别高耗时节点和高频返工路径。
- 支持按部门、角色、区域、金额、客户、供应商等维度下钻。
- 发现 11 个关键瓶颈节点
- 平均流程周期缩短 12%
- 节点等待时间减少 21%
- 返工路径减少 18%
发现隐藏在流程实例中的异常路径
- 识别标准路径外的流程变体，发现跳单、漏审、重复审批、异常退回。
- 分析异常路径发生频次及组织、人员、业务类型分布。
- 识别流程规则偏差并支持异常实例追溯。
- 识别 14 类异常路径
- 发现 9 个合规偏差点
- 异常流程占比下降 24%
- 超时流程减少 26%
用流程 KPI 看板支撑管理决策
- 建立流程周期、超时率、返工率、通过率、自动化率等指标。
- 支持组织、部门、角色、区域、供应商、客户等维度分析。
- 支持趋势分析、绩效对比、管理层看板和流程运营报表。
- 建立 12 个流程 KPI
- 覆盖 10 个管理维度
- 管理报表生成效率提升 65%
- 流程问题发现时间缩短 58%
从流程洞察到持续优化落地
- 基于数据输出流程优化建议，识别优先优化流程与自动化机会。
- 识别制度与流程设计优化点，回流到 AlphaFlow BPA。
- 将优化后的流程发布到 AlphaFlow BPMA，并持续跟踪优化效果。
- 识别 16 个流程优化机会
- 输出 28 条优化建议
- 发现 9 个自动化机会
- 年度潜在节约成本 320 万元
实施路径
阶段 1｜流程和数据范围确认
- 确定分析流程、业务目标、系统范围、数据字段、流程实例口径和关键 KPI。
输出物：流程分析范围、数据源清单、字段映射表、KPI 指标清单。
阶段 2｜数据接入与事件日志建模
- 从 ERP、OA、CRM、SRM、MES、财务等系统抽取数据并完成清洗、映射和日志建模。
输出物：事件日志模型、数据质量报告、流程实例数据集、字段映射规则。
阶段 3｜流程发现与问题分析
- 还原真实流程路径，分析主路径、流程变体、瓶颈节点、异常路径、超时和合规偏差。
输出物：流程发现结果、瓶颈分析报告、变体分析报告、异常清单、合规偏差清单。
阶段 4｜优化建议与持续跟踪
- 输出流程优化建议并确定改进优先级，通过 BPA/BPMA 或业务系统调整持续跟踪效果。
输出物：优化建议清单、改进路线图、优化效果看板、持续监控机制。
价值成效
以下数值为流程挖掘案例平均水平估算，用于假设案例展示与方案沟通。
流程透明化
52 万条- 对接 5 个业务系统
- 分析 52 万条事件日志
- 覆盖 9.6 万个流程实例
- 还原 420 条真实流程路径
- 识别 36 类流程变体
效率提升
12%- 平均流程周期缩短 12%
- 节点等待时间减少 21%
- 超时流程减少 26%
- 返工路径减少 18%
- 流程问题发现时间缩短 58%
合规与风险控制
9 个- 识别 9 个合规偏差点
- 异常流程占比下降 24%
- 跳单 / 漏审 / 重复审批减少 32%
- 审计追踪完整率达到 97%
- 流程规则执行一致性提升 29%
优化机会与经营价值
320 万元- 识别 16 个流程优化机会
- 发现 9 个自动化机会
- 输出 28 条优化建议
- 年度潜在节约成本 320 万元
- 支撑 6 个端到端流程优化项目
客户证言
“AlphaFlow BPI 帮助我们第一次从真实数据中看清流程到底是怎么运行的。过去我们只能通过访谈和报表判断问题，现在可以直接看到流程路径、瓶颈节点和异常变体，流程优化更有依据。”
——流程运营负责人，新安化工
可复制经验
- 流程优化不能只依赖访谈和经验判断，应基于真实事件日志还原流程实际运行情况。
- 端到端流程分析需要打通多个业务系统数据，而不是只看单一系统报表。
- 流程挖掘的价值不仅是发现问题，更要把问题回流到流程设计、流程自动化和管理制度中。
- 企业应建立持续流程监控机制，让流程优化从一次性项目升级为长期运营能力。
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