流程管理实战方法论：使用建模等技术进行更好的流程分析-行业资讯_AlphaFlow

流程管理实战方法论：使用建模等技术进行更好的流程分析

发布时间：2023-07-28

随着疫情的变化，许多原本熟悉的工作性质和方式也在不断变化。远程工作、社交距离以及自动化都在新的变化下发挥了作用，同时流程分析也为业务改变带来了帮助。

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当我们需要对流程进行分析和建模，以预测自动化，并确保所有必需的步骤仍在分布式环境中进行时，流程分析变发挥价值。由于员工可能分散在不同的地点，并且因为人际交往受到限制，这种分析理解不会像以往传统方式那样面对面来实现。此外，为响应分布式工作环境，流程将发生变化，无论是明确的还是默认的。相反，流程挖掘（包括跨多个应用程序监控用户操作的桌面代理）将成为业务分析师的关键工具。

对于许多业务（流程）分析师来说，这将是一个根本性的转变。目前，一些业务分析师根本不做分析，而是提供更多的业务文档功能。这可能是由于缺乏培训来为他们提供所需的分析技能，或者可能是企业将业务分析师角色视为记录者而不是创新者。记录当前的流程和程序很有价值，但这并不是真正的分析，也不太可能发现彻底改进的机会。由于这种将业务分析师视为文档记录者的观点，许多企业只提供了文档工具给分析师：用于构建流程和决策的BPMN、CMMN和DMN模型的建模工具；或用于绘制用户界面的线框和其他绘图工具；以及常用的办公生产力工具套件，用于编写基于文本的研究结果描述。

收集信息作为本文档的输入通常是通过观察来完成的：在某人执行任务时对其进行工作跟踪（这对任务程序很有用，但对整个流程没有帮助），采访团队关于他们的操作流程，或查看运营指标（显示衡量的内容，但不一定与公司目标保持一致）。在此信息收集结束时，业务分析师对实际发生的事情的看法并不完整或并不正确，并且可能对流程如何与目标联系起来知之甚少。

多年来我们其实已经大量使用流程分析技术，它们可以提供洞察力——但要确定它们并没有完全完成分析，它们应该只是收集到的数据的一部分。由于当前的远程工作和社交距离，大多数观察都需要远程完成，这在观察者和任务执行者之间增加了一道屏障。

作为更完整的数据驱动分析的起点，了解实际的端到端业务流程非常重要，包括人工任务和与之交互的系统中的活动。这可以使用分析流程技术来完成，即流程挖掘和任务挖掘，它们测量真正发生的事情，而不是某人对发生的事情的记录或解释。

流程挖掘工具从ERP和CRM系统等系统中获取历史日志，然后自动推导出端到端的流程模型。不仅仅是提供一个单一的流程模型，流程挖掘显示了流程实际执行的所有不同方式，并帮助确定差异的原因。这是找到损坏的流程的好方法。

简要了解流程挖掘的工作原理，我们有一个业务流程管理系统。例如，它可能正在编排多项任务，包括一个用户任务，用于输入客户数据，以及将订单信息推送到我们ERP系统的服务任务。这些系统中的每一个都有自己的历史日志，用于跟踪事件以进行审计，但我们将利用该历史日志来弄清楚整个流程是如何工作的。

一旦发现了实际流程，对其进行了分析以确定它们应该是什么，并对这些未来状态的流程进行建模，下一步就是模拟这些流程，以了解这些变化将产生什么影响。

模拟让您可以对您的流程进行“假设”分析，而无需实际更改现实世界的流程。它也会帮助我们认清如下问题：

如果我们的吞吐量大幅增加，工作会在哪里堆积？

如果大幅减少，哪些资源会闲置？

如果流程的两个部分并行运行，这将如何影响端到端的循环时间？

如果使用机器人流程自动化来自动化人工任务，这将节省多少时间和金钱？

模拟的结果帮助我们了解如何在成本和周期时间之间进行权衡，并找出在流程中分配资源的最佳方式。

在流程瞬息万变的时代，例如我们现在随着供应链的变化和向远程工作的转变，企业需要更强的分析能力来弄清楚如何将其流程改写为全新的东西。如果您是一名业务分析师，那么现在是问问自己和您的企业是否可以从使用更多数据驱动的分析中受益，以确定您在做什么以及其最佳的时机。

案例标签：流程管理 BPI流程分析挖掘平台

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