如何分析流程并找出流程瓶颈
ProcessMind六步分析法：查看仪表板、探索流程，找到有数据依据的流程瓶颈。
本指南由ProcessMind编写，适合使用ProcessMind分析流程的读者。这套方法也可用于其他工具；每一步都会指出工作空间中的对应页面，您可以直接用自己的数据操作，不必把抽象清单转化为具体步骤。数据本身无法说明哪项结果最重要。六个步骤将带您从现有仪表板出发，找到有证据支撑的流程瓶颈。
因此，本指南面向两类读者。有些人已经了解如何解读流程，只想知道在ProcessMind中每一步对应什么操作：使用哪个视图、哪个指标和哪个筛选条件。另一些人刚开始分析业务流程，需要先了解分析思路，确保自己能够解释在工具中进行的每项操作。本指南按相同顺序涵盖这两种需求。
开始分析不需要先开展数据工程项目。您已有的导出文件就足够了：每行对应一个事件，并包含案例标识、活动名称和时间戳。以下步骤都基于ProcessMind中的数据集，无需先连接实时系统。
起初，我们以为工具易用就足够了。后来我们发现，每个人理解流程的方式并不相同：有些人能自然地读懂流程，有些人则需要先掌握方法，才能理解数据的意义。因此，我们为两类读者编写了这份指南。如果您已经了解如何分析流程，就能找到实用的分析方法，以及在ProcessMind中的具体操作。如果您还不熟悉，这份指南可以帮助您入门。无论您属于哪一类，都请始终关注一个问题：我看到了什么？这意味着什么？我如何利用这些信息改进流程？
本指南接下来的内容都围绕这个问题展开。观察，是查看仪表板和流程图；理解，是分析时间、变体及其背后的案例；改进，则是据此作出决策，并检查改进是否有效。
开始前的准备
分析从查看第一张图表之前就已开始。ProcessMind只能回答数据能够支持的问题，因此请花两分钟检查输入数据。
开始查看仪表板前
- 准备一个数据集，每条事件都包含案例标识、活动名称和时间戳
- 选定一个流程和时间范围，并确保您能向同事说明清楚
- 至少打开一次随数据集提供的仪表板
- 请一位了解实际工作方式的同事帮您核对分析结果
如果数据集尚未上传到工作空间，请上传事件日志，然后配置数据集，确保ProcessMind能正确识别案例标识、活动名称和时间戳。成本、资源和返工状态等属性为可选项，但未纳入的列会限制您之后能提出的问题，因此开始前请检查数据集属性。如果导出文件缺少所需字段，您可以使用计算属性，根据现有列推导出该字段。
从仪表板到有依据的结论，差在哪里？
ProcessMind根据事件数据还原流程并计算指标。它可以显示某项活动的等待时间最长、某个流程变体包含三分之一的案例，或五分之一的案例发生返工，但不会替您判断哪些结果重要、解释模式成因或决定应当改变什么。本指南将介绍如何完成这些分析工作。
大多数团队已经有仪表板。难点在于如何据此解释工作实际如何开展。流程文档描述的是预期路径，事件数据则显示案例实际经过的路径。ProcessMind同时保留两者：您绘制或生成的模型，以及用于对照分析的数据集。比较两者，是识别流程瓶颈的起点。
如果数据与预期不符，应将其视为一个问题，而非定论。工作方式会变化，例外情况会不断累积，也没有任何系统能记录所有信息。比较结果能指出值得调查的瓶颈，有时也会提醒您，自己对流程的认识已经过时。
ProcessMind分析的六个步骤
每一步回答一个问题，并将范围更小的问题交给下一步。视图名称与工作空间中的名称一致。按顺序完成这六步，您就能掌握一套可用于下一个数据集的流程瓶颈分析框架。
-
了解仪表板
了解ProcessMind中各图表的指标含义，再使用相同的时间段和筛选条件打开流程图。 -
探索流程
在流程动画中观察流程，一次筛选一个条件，并比较流程变体。 -
聚焦分析重点
将观察结果整理为三到五个数据可以回答的问题。 -
使用合适的视图深入分析
在流程图、流程变体和案例浏览器中验证每个问题，并为证据添加书签。 -
总结分析发现
将每项发现与视图、筛选条件和数值关联起来，并区分观察结果与解读。 -
决定下一步行动
明确后续工作负责人，模拟变更，并设置监控方式。
步骤1：了解仪表板
调查某种模式前，先确认每张图表衡量的内容。仪表板看起来一目了然，但仍可能隐藏时间段、数据范围或计算方法等信息；打开流程图时，当前筛选条件也会沿用。
结合图表自身含义进行解读
ProcessMind根据图表回答的问题对其分类：时间与数量、返工、一致性检查和流程健康度。根据您要解决的问题打开相应仪表板，然后像阅读报告一样逐一解读图表：
- **图表衡量什么？**吞吐时间、处理时间、等待时间、案例数，还是其他指标？
- **数值代表什么？**小时、天、百分比，还是数量？
- **图表包含哪些案例？**检查筛选条件和图表所依据的数据集。
- **图表覆盖哪个时间段？**一个月、一个季度，还是数据集中的全部时间？
- **数值如何汇总？**平均值可能掩盖耗时远短于或远长于平均水平的案例。
请检查图表设置，不要只凭记忆判断。如果显示的是平均值，还要查看背后的分布情况：某个耗时特别长的案例可能拉高平均值，让正常运行的流程看起来很慢。
确认所用指标的定义
ProcessMind将三种时间指标分别呈现，是因为吞吐时间、处理时间和等待时间的计算方式不同，既适用于案例，也适用于活动。如果把它们混为一谈，识别出的瓶颈可能只是定义造成的假象。比较前，请先了解每种时间指标的计算内容。
若要初步了解整个流程，请打开流程健康度仪表板。它会根据CURES五个维度（一致性、统一性、返工、效率和平稳性）评估流程，并优先呈现得分最低的维度。这样，您就能将“从哪里开始？”转化为一个有优先顺序的问题。
结合您对流程的了解解读数据
想想您能否根据对实际工作的了解解释结果。如果仪表板显示订单处理的平均吞吐时间为五天，这符合实际情况吗？如果流程图显示许多案例经过了意料之外的路径，您知道原因吗？
数据不符是一个有价值的调查起点。原因可能是实际流程存在问题、团队工作方式不同、事件日志不完整，或您误读了指标。记录已知情况和仍需核实的问题。
查看数值背后的案例
图表引出问题时，请打开案例浏览器查看具体案例。选择能体现该模式的案例，再从头到尾查看其中的事件。
重点查看：
- 每个案例记录了哪些活动
- 活动发生的顺序
- 事件之间的长时间间隔
- 重复活动或意外路径
- 仪表板上看似相似的案例之间有何差异
将记录的事件顺序与您对流程的了解进行比较。系统可能漏记了某个步骤，或者某个活动名称在实际工作中另有所指。单个案例可以解释某种模式，但在得出结论前，请检查多个案例。
记录已知情况
简要记录以下内容：
- 各仪表板和图表衡量的内容
- 当前启用的筛选条件和时间段
- 已知的数据局限
- 您对主要指标的解读
- 需要后续跟进的问题
这份记录既可用于与下次分析结果对照，也方便同事核查您的分析依据。
步骤2：探索流程
了解仪表板衡量的内容后，先探索流程，不要急于证明某种解释。找出值得进一步查看的模式，再通过筛选条件和流程变体，确认这些模式是否在不同案例群体中都成立。
从流程动画开始
流程动画会随时间在流程图中播放各个案例。先设置时间范围和筛选条件，再观察流程：案例在不同活动间流转，并在等待处逐渐积压。
重点关注：
- 案例积压的活动
- 案例返回较早活动的循环
- 多数案例经过的路径，以及只有少数案例经过的路径
- 不同案例组之间的流程差异
动画能展示模式，但不能解释原因。您可以据此确定下一步调查方向，再通过指标和案例核实观察结果。
每次只筛选一项
使用筛选器缩小数据范围并比较不同组，例如：
- 本月与上一季度
- 一类客户或案例与另一类客户或案例
- 成功结束的案例与出现延迟的案例
- 遵循标准路径的案例与偏离标准路径的案例
尽可能每次只更改一个筛选条件。这样便于判断差异是否由该条件造成，也能在有人询问数字的计算方式时复现比较结果。
按维度拆分流程
ProcessMind会根据数据集中的属性拆分流程：
- 部门、团队或资源
- 区域或地点
- 产品或服务类别
- 客户细分
整体看起来一致的流程，在不同团队或案例类型中往往表现各异。组间差异只是调查线索，并不能证明某个团队表现更差。请确认各组处理的工作是否具有可比性，以及数据是否以相同方式记录其活动。
比较流程变体，而非平均值
流程变体列出了案例经过的不同路径及各路径的出现频率。请思考：
- 多数案例经过哪条路径？
- 哪些偏离经常发生，而非偶尔出现？
- 不同路径的周期时间及其他指标有何差异？
- 少见路径是真正的例外，还是反复出现的变通做法？
少数几种变体通常涵盖大部分案例，长尾则包含各种例外。先关注影响案例最多的路径；但如果少见路径涉及的案例成本高或耗时长，也应调查。频率并非确定优先级的唯一依据。
将解释写成假设
探索过程中，请用通俗的语言写下可能的解释：
- “这个区域的案例耗时更长，因为需要额外审批。”
- “具有此属性的案例会在下一项活动开始前等待。”
- “如果这一步重复执行，案例完成所需时间就会更长。”
每句话都是一个假设。请思考哪些证据能支持或反驳它，再使用筛选器、流程变体和案例浏览器进行验证。数据尚未证实之前，合理的解释还不能算作发现。
步骤3：聚焦分析重点
探索会带来许多问题，单次调查无法全部回答。请选择对流程负责人最重要、且数据集确实能够回答的问题。
找出反复出现的主题
回顾前两个步骤中的记录：
- 哪些模式不止出现一次？
- 哪些结果出乎意料？
- 哪些结果仍需解释？
- 哪些问题对流程相关负责人最重要？
- 流程专家已经发现哪些问题或机会？
结合数据结果与员工对实际工作的了解。单靠任何一方都无法全面说明情况：数据能呈现发生频率和时间，流程负责人则能解释政策、例外情况，以及未记录在事件日志中的变更。
什么样的分析问题才算明确？
根据手头的数据提出可回答的问题，将模糊的改进目标转化为可衡量的模式。
- 为什么某些案例类型的周期时间更长？
- 哪些活动或交接造成的等待时间最长？
- 为什么有些案例偏离了最常见的变体？
- 最快的案例和最慢的案例有何不同？
- 哪些案例会重复执行某项活动？这些案例耗时多少？
“如何让流程变得更好？”不是数据能够回答的问题。只有明确指出具体模式、涉及的案例组和需要解释的结果，问题才变得可分析。
优先呈现3至5个问题
先选择3至5个问题进行调查。逐一确认：
- **问题是否具体且可采取行动？**明确流程范围、案例组或衡量指标。
- **数据集能否回答这个问题？**列出所需字段和视图。
- **答案是否重要？**评估受影响的案例数量，以及结果可能带来的改变。
- **能否验证分析结论？**明确可以核实结论的流程负责人或专家。
聚焦分析更容易完成，也更容易说明。其他问题可以留待下一轮调查。
明确预期
分析是一个迭代过程。利益相关者可能表示他们早已知道某种模式，但这仍能为决策提供依据。他们也可能追问成因。如果目前无法回答，就指出下一步要调查的问题，不要夸大结论。
围绕优先问题开展调查，并将有意思的旁支发现列入后续清单，避免它们影响当前调查。之后还可以再进行一轮分析；先回答最重要的问题，才能为利益相关者提供决策依据。
步骤4：选择合适的视图深入分析
针对每个优先问题，选择合适的视图。从整个流程入手，缩小数据范围以筛选所需案例，比较指定的案例组，并在需要解释模式时打开单个案例。
根据问题选择视图
| 问题 | ProcessMind视图 |
|---|---|
| 时间花在哪里？ | 流程图，并选择时间指标 |
| 案例在哪里等待？ | 流程动画和等待时间图表 |
| 案例经过哪些路径？ | 流程变体和路径筛选器 |
| 为什么这个案例的表现不同？ | 案例浏览器 |
| 不同团队或资源的工作有何差异？ | 组织选择器和资源图表 |
| 这项变更会对流程产生什么影响？ | 在模型上进行模拟 |
逐项核实证据
针对每个问题：
-
从整个流程入手
先检查所有案例中的模式，再缩小范围。 -
应用筛选器
筛选出需要了解的时间段、案例类型或结果。 -
比较不同组
比较问题中提到的案例组，找出差异。 -
检查具体案例
在案例浏览器中打开构成该模式的案例。 -
检查一致性
确认有足够多的案例支持该模式和结论。
分析时始终关注原定问题。图表可能揭示有趣的模式，却未必能回答您要调查的问题；这类发现应列入后续清单。
随时记录发现
对于每项有用的结果，请记录：
- 调查的问题
- 使用的视图和指标
- 筛选条件和时间范围
- 数据呈现的结果
- 您对结果的解读
- 仍需验证的内容
使用流程书签保存视图。书签会恢复相同的筛选条件和设置，让您在评审中无需重新构建分析，即可回答后续问题。
解决或隔离妨碍分析的数据问题
如果数据问题妨碍您回答优先问题，请判断能否修复问题，或是否应缩小问题范围。缺少时间戳会导致时间比较不可靠，再多分析也无法弥补这一缺陷。ProcessMind会在数据质量仪表板中列出相关问题。
如果问题与当前分析无关，请记录后继续。若在完成任何分析前先修复所有数据缺陷，只会延误发现问题，并不能改善您当前所需的答案。
发现流程瓶颈的六种方法
流程瓶颈是限制工作在流程中流转速度的约束。流程瓶颈分析可以找出案例的等待位置、与延迟同时出现的模式，以及仍需验证的内容。六种方法涵盖了大部分分析需求，ProcessMind中也有相应视图可供分析。
单凭某项活动耗时较长，不能证明它就是约束。请先检查活动前的队列、活动的流入和流出情况，以及受影响的案例，再判断是否存在瓶颈。流程图也适合向流程负责人展示瓶颈，因为它能在同一张图中呈现数据和路径。
周期时间：时间花在哪里？
**问题：**案例需要多长时间？这些时间花在哪里？
**在ProcessMind中查看：**选择时间指标的流程图，以及对应的时间分布。
- 在流程图中选择平均吞吐时间或平均处理时间，并使用与来源仪表板相同的时间范围和筛选条件。
- 查看活动和连接上的数值：活动上显示工作耗时，两个活动之间的连接上显示等待时间。
- 将耗时最长的连接与整体吞吐时间进行比较。通常，少数几个连接就占据了大部分总耗时。
- 切换查看平均值和分布情况。少数耗时很长的案例就可能拉高平均值。
- 在案例浏览器中打开耗时最长连接对应的案例。
重点关注：
- 等待时间异常长的连接
- 活动之间间隔很长的情况
- 不同案例类型、区域或其他维度的吞吐时间差异
- 平均值与分布之间的较大差距
**注意：**吞吐时间长，并不能证明工作处理速度慢。案例可能只是等待下一步，耗时数天。判断哪项活动构成约束前，请先找出时间花在哪里。
返工：案例在哪些步骤重复处理？
**问题：**案例在哪些活动中重复处理？发生频率如何？
**在ProcessMind中查看：**流程图、返工仪表板、流程动画和流程变体。
- 在流程图中查找反向连接，它们代表重复循环。
- 查看返工图表，了解哪些活动最常被重复执行，以及涉及多少比例的案例。
- 在流程动画中播放流程，观察案例如何返回较早的活动。
- 筛选出包含重复活动的案例，再与未发生重复的案例比较吞吐时间。
重点关注：
- 案例多次经过的活动
- 重复出现的活动序列，例如“审核、纠正、审核”
- 包含返工的案例比例
- 发生重复与未发生重复的案例之间的吞吐时间差异
**注意：**有些重复操作是有效的控制措施。频繁返工可能意味着要求不明确、质量问题或交接不畅，但事件数据只能呈现模式，无法说明原因。请与实际执行工作的人核实。
一致性检查：流程在哪些地方偏离模型？
**问题：**实际流程与建模流程有多大差异？
**在ProcessMind中查看：**一致性检查仪表板、流程图和符合性筛选器。
- 与流程负责人确认必需活动和预期路径，因为模型是一致性检查的参照。
- 打开一致性检查仪表板，查看报告的偏差。
- 应用符合性筛选器，查看哪些活动被跳过、增加或重复。
- 在流程变体中比较偏离模型的路径及其出现频率。
- 确认每项偏差是获准的例外，还是未记录在案的变通做法。
重点关注：
- 应该发生但缺失的活动
- 意外出现的活动
- 偏离模型的路径
- 在预期结束事件之前结束的案例
**注意：**偏差不一定代表问题。它可能是获准的例外，也可能是值得记录的实用变通做法。将某种差异判定为不符合流程前，请先与流程负责人确认预期流程。
资源：工作如何分配给不同团队？
**问题：**工作如何分配给不同资源、团队或部门？
**在ProcessMind中查看：**组织选择器、资源图表和筛选器。
- 使用数据集中的组织属性，按资源、团队或部门拆分流程。
- 比较不同组的案例量和吞吐时间。
- 查看不同组之间的交接：每次交接都可能为流程带来等待时间。
- 确认各组处理的案例是否具有可比性，以及数据是否以相同方式记录其工作。
重点关注：
- 团队或资源之间工作量分配不均
- 不同团队的吞吐时间存在差异
- 部门之间反复交接
- 依赖少数人员完成的活动
**注意：**资源之间存在差异，并不能说明某个人或团队表现更好。工作复杂度、培训、工具或记录方式都可能不同。请利用比较结果向流程负责人提出更有针对性的问题，切勿据此评价个人。
数量与趋势：流程何时发生变化？
**问题：**案例量如何随时间变化？绩效是否也随之变化？
**在ProcessMind中查看：**时间范围筛选器和趋势图表。
- 使用相同的筛选条件和指标比较指定时间段。
- 查看整个数据集中的案例量是上升、下降还是保持稳定。
- 如果数据覆盖时间足够长，请与上一年同期比较。
- 检查案例量变化是否与吞吐时间或其他KPI的变化同时出现。
重点关注：
- 案例量的季节性模式
- 与已知业务事件同时出现的趋势
- 随案例量变化而变化的吞吐时间
- 原本预期具有可比性的时间段之间存在差异
**注意：**绩效变化与案例量变化同时出现，并不能证明前者由后者导致。请留意其他变化，并与当时负责运营的人员核实时间关系。
路径与变体：工作经过哪些路径？
**问题：**案例经过哪些路径？这些路径有何差异？
**在ProcessMind中查看：**流程图、流程变体和路径筛选器。
- 使用流程图找出决策点及其后续的备选路径。
- 在流程变体中查看每条路径对应的案例数量。
- 筛选出一种变体，并与其他变体比较其吞吐时间和结果。
- 确认哪些路径符合流程负责人的预期，哪些不符合。
重点关注：
- 常见路径及其周边的例外情况
- 不同变体之间的吞吐时间差异
- 包含额外步骤或重复操作的路径
- 流程负责人希望复核的路径
**注意：**先关注涉及案例最多的变体，再根据少见路径中案例的成本评估其重要性。频率并非确定优先级的唯一依据，路径造成的影响同样重要。
步骤5：总结发现
分析结果只有在流程相关负责人能够理解发现并决定下一步行动时，才真正有用。请依次说明问题、证据和结论的局限。
按结构整理每项发现
针对每个优先问题，按相同格式写下以下五项内容：
- **问题：**您调查了什么？
- **查找：**数据呈现了什么？
- **证据：**哪些视图、指标、筛选条件和案例支持这一发现？
- **影响：**这对流程可能意味着什么？
- **下一步：**流程负责人应验证或决定什么？
请区分数据呈现的结果与您对结果的解读。“这组案例的平均吞吐时间较长”是观察结果。“审批步骤导致延迟”则是因果判断，需要更多证据，通常还需要通过模拟或实际变更加以验证。
让利益相关者看懂分析过程
组织评审内容，让推理过程清晰可见：
- **摘要：**主要发现和需要作出的决策
- **方法：**数据集、时间范围和分析方法
- **发现：**每个优先问题单独设一节
- **影响：**这些发现对流程可能意味着什么
- **后续步骤：**需要验证和考虑的事项，以及负责人
- **补充细节：**图表、筛选条件和案例示例
如果讨论条件允许，直接在ProcessMind中展示，让听众在查看数字的同时看到筛选条件，并能现场要求切换分析范围。将图表导出到演示文稿时，请在说明中注明时间范围和筛选条件，否则无法核实图表结果。流程图表介绍了导出选项，自定义仪表板则可帮助您构建适合特定会议的视图。
谨慎评估影响
在数据支持的范围内，用业务语言说明发现：例如，某组案例的吞吐时间较长、一定比例的案例发生返工，或某种变体占总案例量的三分之一。
准确说明衡量了什么。不要把可能的改进说成必然结果。如果您估算变更效果，请说明假设，并明确标注这是估算值。模拟能更可靠地展示变更可能带来的影响，因为它会在流程模型上模拟变更，而不是根据单张图表推算。
展示前先征求反馈
请与以下人员一起复核发现：
- 了解数据的同事
- 熟悉实际工作方式的流程专家
- 能够核实您的解读是否符合实际运营情况的利益相关者
请他们质疑分析假设，并补充缺失的背景信息。复核有助于发现数据问题，也是避免将相关性误说成因果关系的最佳时机。
步骤6：后续行动
分享发现后，请商定下一步行动。有些结果会促成流程变更，有些则需要进一步调查或完善数据集。请记录决策内容和后续负责人。
跟进待办事项
评审可能会产生进一步分析的需求、改进方案的决策，或分配给流程负责人的任务。请为每项内容指定负责人和下一步行动，否则它们很容易淹没在日常工作中。
决定实施前先模拟变更
分析为决策提供依据，但不会替您实施变更。在ProcessMind中，下一步可以是在模型上测试变更：假设分析使用相同数据比较现状和目标情景，让您在重建流程前了解变更对吞吐时间的影响。模拟功能页面介绍了模拟引擎的工作方式。如需了解如何从发现问题推进到业务改进，请阅读如何实施流程优化。
监控变更是否有效
如果流程发生变化，请使用相同的定义和筛选条件比较变更前后的时间段。检查目标指标是否发生变化，以及是否有其他指标随之变化。流程健康度专为此类比较而设计，如何持续监控流程则介绍了相应方法。
记录分析过程
请记录以下内容：
- 调查过的问题
- 使用的数据集和时间范围
- 影响分析的数据局限
- 发现及其证据
- 决策、负责人和后续行动
这些记录能加快下一轮分析，也便于他人核查您的推理过程。
重复这一循环
流程分析并非一次性工作。新数据、工作变化和新问题都会开启新一轮分析，每一轮都能将发现转化为业务改进或业务优化。精简问题清单，并将证据与发现一并记录，分析效率就会逐步提高。
开始使用ProcessMind
您可以使用已有的数据导出文件开展分析。ProcessMind会将文件导入为数据集、绘制流程，并提供上述步骤所需的仪表板、流程图和案例浏览器。您还可以通过书签保存视图，并与流程负责人分享。
首次设置时，请参阅入门指南。本文介绍的步骤无需连接器。
如果您想了解流程分析的基本原理，请阅读什么是流程挖掘？，了解事件数据如何转化为流程。数据驱动流程改进战略指南介绍了本次分析所支持的整体计划，流程改进方法：完整清单则比较了相关方法。
Where to Go From Here
您已经掌握分析方法，也列出了几个问题。下一步是用自己的数据进行分析，再决定要改进什么，以及如何验证改进效果。
