看流程挖掘如何帮助你进行数字化转型！

大约100年前，弗雷德里克-泰勒、弗兰克和莉莲-吉尔布雷斯等著名人士对时间和运动的研究开启了科学管理的时代。这些世纪之交的研究目的是优化任务--从砌砖到工厂车间操作--以创造理想和高效的人类流程。自这些早期的研究以来，流程优化已经得到了显著的发展，并且在流程理解大幅扩展、计算能力更强、新的分析形式和大量新的信息来源的时代，流程优化将变得更加突出。它将成为数字化转型的一门核心学科。

流程挖掘：细致研究电子流程并优化人力和电子部件的能力 -- 最近才作为一门独立的学科出现。它源于荷兰科学家Wil van der Alst的工作所带来的流程改进举措和分析技术的进步。

流程挖掘与业务流程管理(BPM)密切相关，但它更多关注的是当前的流程和它们的实际执行情况，而不是流程模型。它从电子流程管理系统中获取现成的日志，并分析这些潜在的大量数据，以确定当前流程的实际执行情况，它们是否偏离了旨在管理它们的模型，以及是否可以对这些模型进行结构性改进，以提供更高效或更有效的结果。

随着实时数据分析的盛行，对业务流程进行深度分析并得出实质性效益的能力也随之提高。现在，流程挖掘可以结合大数据的方法，通过交易日志和记录操作等实时资源来优化数据。尽管它现在的它还属于新技术，但随着实时分析和大数据解决方案变得更加普遍--以及基于人工智能和机器学习的新兴分析技术开始影响优化结果的科学，它的重要性正在增加。

流程挖掘居于流程相关工具的星系中，包括商业智能、业务活动监控、复杂事件处理和企业绩效管理，以及CPI、BPI、TQM和六西格玛等质量相关举措。通过查看当前的流程，可能是实时的，流程挖掘可以成为所有这些流程相关工具的有力助手。在人工智能的支持下，这样的系统可以为持续改进创建一个骨干，并在流程可能受到新的压力或要求，或者在流程失败时提供预先警告。

适合数字化转型

流程挖掘和数字化转型之间的联系是引人注目的。人们早就知道，有效的业务变革取决于当前对实际业绩的了解。细节越精细越好。业务流程的优化是数字化转型的关键目标。从流程挖掘中获得的对数字化转型有利的见解包括：

• 通过了解组件、行为、阻塞和它们之间的互动，提高将流程整合在一起的能力。
• 更好地实现综合流程的可视化，以确定重叠和潜在的路障。
• 更好地理解动态环境的影响，以及变化是如何影响数字流程的实际性能的。
• 提高灵活性，以确保了解并适应流程变化。

流程挖掘将上个世纪的效率目标带入到今天的数字化背景下，提供了一个重要的工具，将人的流程和数字化流程结合在一起，并评估如何协调二者的关系，以获得更有效率和效益的结果。对于数字化转型来说，它可以帮助你设定目标和优先级目标，并能提供持续改进的手段。

发展轨迹

流程挖掘与物联网分析一样，依赖于对日志的即时访问和对日志及管理系统其他数字输出的实时分析。虽然在方法和内容上有很大的不同，但创建连续分析日志数据的方法论是流程挖掘和物联网的共同点，这确保了这一领域将快速发展。

日志分析是一个反馈系统，可以提供一个良性的改进循环。这样的循环，如果应用于业务流程，很可能带来极有价值的收益，但也需要高度的数字化。必须创建、处理和存储日志。还必须从数字、数字/人混合和机器人流程中创建更多的数据，以便对它们进行有效分析。

目前，包括Gartner和IDC在内的领先分析公司已经对流程挖掘产生了兴趣，并且有一些早期的软件平台，如Celonis（由an der Alst创立）和Fluxicon。这种方法还是比较新的，但随着我们进入人机混合操作和万物数字化的复杂时代，它确实提供了一种考虑业务流程优化的新方法。 

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