現代業務流程極其復雜。它們運行在各種系統中，這些系統使用不同類型的數據，擁有不同的用戶，并屬于不同的部門。

1.數據采集

大多數流程挖掘工具都提供了幾種不同的方法來從底層系統獲取這些數據。在最基本的形式中，用戶可以簡單地將系統中的事件日志導出為 .csv 并將其上傳到流程挖掘工具。但最先進的企業正在使用實時數據提取來持續同步流程數據。

當流程中的單個業務對象或案例在系統中移動時，它們會留下一串痕跡——無論是發票從“請求”到“付款”，還是客戶服務單從“提交”到“解決”。在整個周期的各個階段，這些案例都會留下數字足跡，這些足跡被稱為事件。

流程挖掘技術通過提取這些事件的系統日志或事件日志，并以視覺方式重建流程中發生的事情來獲取這些痕跡。

這些事件日志至少包含每個單獨事件的三個關鍵流程數據：

A.案例 ID - 對每個業務對象的唯一引用

B.活動 - 案例經歷的流程階段

C.時間戳 - 該特定案例經歷該階段的時間

還可以添加其他信息以增加上下文：例如發票的供應商詳細信息或服務單的優先級。

2.流程發現

現在我們已經收集了所有數據，流程挖掘的魔力開始顯現。

流程挖掘使用這些事件日志來生成流程的端到端可視化，將每個案例在整個周期中采取的每個步驟疊加到一個可視化中。這有時被稱為企業的數字孿生。

這是一個按時間順序排列的事件序列，顯示了案例從流程開始到結束所采用的所有不同路徑。每條唯一路徑都稱為變體，不遵循標準或公認路徑的變體稱為偏差。

流程發現允許您探索此交互式流程圖并查看所有不同的變體。

您可以以任何您想看到的流程來切分它的實際運行情況。

3.流程分析

流程分析可讓您了解流程效率低下的根本原因，并量化其對您的 KPI 的影響。

您可以開始獲得有關流程效率低下原因的問題的答案：

A.瓶頸在哪里？

B.是什么減慢了我的生產時間？

C.哪些資源超載？

D.哪些活動經常被跳過？

E.哪些資源會產生偏差？

或者關于流程變體的影響：

A.某個變體如何影響流程 KPI（如運營成本）？

B.自動化或缺乏自動化如何影響流程周期時間？

C.特定業務操作（例如客戶信用阻止）如何影響業務 KPI（例如準時交付率）

D.有多少百分比的案例符合既定流程？

如果您對效率低下有假設，則可以驗證它們。有視圖和組件可讓您過濾、切分和深入研究數據。

4.流程對標管理

流程基準測試可讓您從兩個不同的維度比較流程績效。

您可能希望查看在兩個不同國家/地區處理某一流程所需的時間，或查看一個供應商與另一個供應商的采購訂單的處理時間。

通過流程基準測試，您可以開始確定最佳實踐，并在不同地區、業務部門和團隊之間共享它們。

5.一致性檢查

一致性檢查使您能夠定義首選路徑，并查看流程偏離路徑的位置。

這使得“按定義”流程與“按原樣”流程之間的距離變得清晰。您可以了解符合所需流程的案例百分比，以及不符合所需流程的案例百分比。您可以知道在流程的某個階段，何時跳過步驟、以錯誤的順序執行或花費的時間比預期的要長。

在您進行改進時，一致性檢查可幫助您衡量有多少案例以最佳方式在流程中運行。