流程挖掘（Process Mining）
：定义、、价值、、落地路径与选型要点

目录

1. 什么是流程挖掘

2. 流程挖掘能解决哪些问题

3. 流程挖掘的核心输出：变体、、、、瓶颈
   、、偏差与返工

4. 数据准备：事件日志（Event Log）如何规范

5. 从洞察到行动：流程挖掘如何形成闭环

6. AlphaFlow BPI
   ：流程挖掘与流程资产、、流程运行的融合实践

7. 典型场景：P2P / O2C / 共享服务 / ITSM

8. 90天落地路线：跑通“洞察—治理—行动”

9. 选型清单：10个必问问题

10. 常见问题（FAQ）

什么是流程挖掘？？？？

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。。
。

流程挖掘能解决哪些问题？
？？

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
：

看清真实流程：从“标准流程”到“真实流程”

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。。。

定位瓶颈：流程慢，，
，，到底慢在“等待”还是“处理”

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。。

识别返工：为什么总是“打回重审”“补材料”

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。。。
。

做一致性/合规校验：标准 vs 实际

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。。

流程挖掘的核心输出
：四类结果最关键

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”。。

数据准备
：事件日志（Event Log）如何规范？？？？

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。。。

从洞察到行动：流程挖掘如何形成闭环
？？？

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 BPI
：流程挖掘与流程资产、、、流程运行的融合实践

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：

① BPA：流程标准与流程资产（标准从这里来）

• 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”

② BPMA/BPE：流程运行与执行编排（数据从这里来）

• 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

③ BPI：流程挖掘分析（洞察在这里）

• 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）

④ 回写改进动作：把洞察落到流程上（行动回到运行与治理）

• 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”。。

典型场景：哪些流程最适合先做？？？？

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）。。。

90天落地路线：跑通“洞察—治理—行动”

为了避免“只做分析不落地”
，
，，，建议按90天节奏推进试点：

第1–2周：选流程 + 定指标 + 统一事件口径

• 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

第3–6周
：跑出洞察（Top10问题清单）

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）

第7–10周
：把洞察变成可执行动作

• 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）

第11–12周：复盘与复制

用上线前后对照证明效果
，，
，并复制到相邻流程。
。。

选型清单：企业落地流程挖掘前必须问的10个问题

1. 事件日志口径是否统一、、可追溯？？？

2. 是否支持变体、、
   、瓶颈
   、、返工
   、
   、、一致性四类核心分析？
   ？？？

3. 能否按组织/地区/金额/业务类型等维度切片分析？？？
   ？

4. 能否输出可行动的偏差清单与改进优先级？？

5. 是否支持与流程标准/流程版本联动（对齐基准清晰）？？

6. 是否能与流程运行系统联动
   ，，，
   ，把洞察回写为动作？？？

7. 数据接入与集成成本如何（ERP/财务/CRM/ITSM等）？？？？

8. 能否长期运营（指标看板
   、、月度复盘、、、持续优化机制）？？

9. 是否具备权限
   、、、、审计与合规支撑？？？

10. 试点90天是否能交付可量化结果？？？？

常见问题（FAQ）

Q1
：流程挖掘是不是只适合大企业？？？

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）
。。。
。

Q2：没有完整日志能做吗？？？？

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。。

Q3：流程挖掘的ROI怎么衡量？？

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
。。。

结语
：流程挖掘的终点，，，，是“流程运营”

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。。