Process Mining 流程挖掘全解：流程优化智能指南

Process Mining 定义

Process Mining 是一种基于数据的分析技术，通过业务流程数据分析，实现可视化、监控与流程优化。它从 IT 系统 event log 中提取知识，帮助组织以事实为依据发现流程瓶颈，提升运营效率。

什么是 Process Mining？

Process Mining 通过软件分析业务 data，让你直观了解企业实际的流程运转。它基于 ERP、CRM、工单等 IT 系统产生的数字足迹，重建真实流程轨迹，让你直观对比理想与现实、发现低效与待优化环节，优化运营。像 ProcessMind 这样的流程挖掘平台让一切变得简单。更多产品对比，可参阅2025年最佳流程挖掘工具博客。

行业先驱 Wil van der Aalst 称 process mining 为“企业的 MRI”。它揭示流程真实运行状态，发现低效、瓶颈及机会，是数字化转型的基础，助力企业更清晰、透明地发现改进方向。更多详情请看数据驱动流程优化战略指南。

比如管理客户订单时，每一步（接单、审批、发货）都留下数字化记录。Process Mining 会自动串联这些记录还原每个订单的真实“旅程”，无需访谈和猜测，直接生成数据驱动的流程图，还原流程中的每一个细节。如果说流程是徒步小径，Process Mining 画出的是真实足迹，有时图形复杂，正好曝光了改进空间。

无需铁锹和地质工具，这里的“挖掘”完全 digital，获得的洞察却实实在在。

Process Mining 工作原理

Process Mining 基于 IT data。多数系统会记录每笔 transaction 或 event，含三大要素：Case ID（如订单号、工单号）、Timestamp（步骤发生时间）、Activity name（活动名称）。Process Mining 软件自动分析 logs，还原每个 case 步骤，整合所有 case 生成流程可视化图。了解更多数据获取方法及支持的数据格式。

ProcessMind event log 到 process flow 流程图

仿佛魔法般的体验！

Process Mining（流程挖掘）将 data 转变成可视化流程图，堪称“魔法”，但真正让人惊叹的是那些隐藏洞察被点亮的**“aha！”**时刻。这也是流程挖掘成为企业流程优化关键工具的原因。

流程挖掘没有“黑魔法”或幻想AI。我们采用专为将 data 转化为流程模型开发的 Process Mining 算法。多年来，这些算法经过深入研究，代表性的有 alpha algorithm、heuristic miner、fuzzy miner 以及近年的 inductive miner，各有优势与不足。

多数企业常用 directly follows miner，只要 data 中 from 元素紧跟 to 元素，就在流程模型中建立连接。directly follows miner 无法处理并行场景，也不会生成 Gateway，但最容易理解和解释。

这些模型最终通过如 ProcessMind Clarity Engine 这样的布局算法实现可视化展现。

所有人都能用 Process Mining 做流程优化

现代 Process Mining 工具（如 ProcessMind）成熟且易用，流程优化更简单，适合所有 business 用户。流程挖掘入门只需5步：

流程挖掘五大步骤

Data Extraction

从系统收集 event data，例如订单到回款全过程。一个 Excel 文件即可！

Process Discovery

用 process mining 软件自动还原 as-is 流程流转，通过 case ID 与时间顺序串联 event。

Conformance Check

上传或创建 BPMN 模型，Process Mining 工具将实际流程与预期流程自动比对。

Insights & Optimization

用流程 dashboard 找出瓶颈、返工和低效，立即优化业务流程。

Monitoring

流程挖掘不是一次性工作，持续监控流程，不断优化提升。

为什么你需要关注 Process Mining

Process Mining（流程挖掘）是一项成熟的技术，已为全球组织创造巨大价值。过去流程挖掘只服务大型企业，如今像 ProcessMind 这样的新一代平台让流程智能普及到各类组织。它带来的重要收益包括：

流程透明与洞察
洞悉流程盲区，准确定位流程优缺点。不再凭感觉，有数据为证。

效率提升
找出低效、瓶颈和重复环节，简化流程，缩短时长，提高生产力。

降本增效
效率提升亦是节约成本。消除瓶颈减少加班、返工，优化资源利用。

你以为的与真实流程对比

你可能觉得流程都很清楚，但 Process Mining 常常揭示出完全不同的真相。看见真实流程，而非理想蓝图。立即体验我们的免费试用。

合规与质量提升
Process Mining 自动成为合规“审计”，及时发现遗漏或顺序问题，对受监管行业或ISO认证尤为重要。

改善客户体验
流程顺畅，客户能直观感受到提升。Process Mining 帮你找到卡点，优化满意度。

打造数据驱动文化
Process Mining 推动数据驱动决策，打通 IT 与业务团队协作，让大家共识一致。

核心观点

Process Mining 将流程噪音变成清晰、可执行的洞察，让组织从猜测走向精准，发掘原本隐形的改进机会。业务流程挖掘让 data 转化为知识，让企业更高效、经济、敏捷，也难怪它是 BPM 领域发展最快的趋势之一。

优势、问题与挑战

流程挖掘优点缺点及挑战可视图

优势解析

Process Mining 非常客观，帮你掌握真实全流程，不只是意见和看法。
诊断速度快，分析更精准，过去需几周的分析，现在几分钟就能完成。
几乎适用于所有有结构化 data 的流程，尤其是用 IT 系统的操作。
Process dashboard 让业务用户也能轻松获取洞察，不再是 data scientist 专属。

ProcessMind 应用案例

了解 BPM 解决方案在各行业的真实成效。

存在的问题

数据质量决定分析深度，garbage in，garbage out。
清理和准备 data 需要花力气，我们尽量简化，但数据准备常常是最难的。
Process Mining 只是发现问题，还需要你来解决。

我们开发 ProcessMind，就是让 Process Mining 更简单、亲民，好上手，凭经验让每家企业都用得起。
Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

存在的问题

复杂流程 map 可能让人迷惑，需要专业解释。
手工步骤或未记录沟通不会被自动发现，所以还需要人的知识。ProcessMind 可以用流程设计器补充手动步骤。更多 BPMN 介绍见什么是 BPMN？。

Process Mining 挑战与解决方案指南

掌握流程挖掘实际挑战和破解办法。

棘手案例

有些工具价格高，还需 IT 搭建。
误解 data 可能得出错误结论，要和懂流程的人多核实。Process Mining 是发现问题的工具，不是万能药。
把 Process Mining 当“监控”员工会引发抵触，透明本应助力改进，而非追责。
未规划就直接做，很容易被 data 淹没。一定要先定目标，记得：Process Mining 无法单独解决所有难题。

棘手案例

精要总结

高效推进 Process Mining：善用 data 洞察，保证数据质量和专业解读，避免盲目和问责式推进。

Process Mining 如何用对（避免误区）

Process Mining 是强大工具，用得好能变革业务，用错则适得其反。为避免常见误区，下面总结实际应用中的“不要做”以及推荐做法：

切勿盲目上马，需有清晰目标

如果把 Process Mining 当成“捞一捞看找啥问题”，很容易陷入分析瘫痪。

一开始就要明确问题或目标，比如“为什么发票审批超10天？”或“客户入职能否缩短20%？”目标清晰才能聚焦分析，控制项目范围。

立即试用！

不要当万能魔法

买流程挖掘 SaaS 工具不能自动解决流程问题。它是诊断工具，不是一键式解决方案。像 GPS 只提供路线，开车还得靠你自己。

要结合分析结果和团队讨论落实改进。软件能发现审批慢，具体优化流程还需自己推动。

不要当万能魔法

别闭门造车，流程洞察促协作提效

Process Mining 虽然非常 data 驱动，但真实业务场景同样重要。作为分析师，别做“独行侠”闷头算数据后，直接把报告发出去。

要积极沟通，和实际参与流程的同事多交流。他们可以解释流程里出现的“弯路”（背后往往有 business 原因或 workaround）。同时请 IT 加入，共同解决 data 接入和验证问题。Process Mining 最佳效果离不开团队合作，要用 data 能力叠加流程经验，才能实现优化。

流程优化不是一次性任务

Process Mining 要持续跟进和优化，让它融入日常运营。

别忽略人的因素

Process Mining 不是查错工具，而是提升整体流程效率。

让所有人明确这个目标。流程 owner 和员工需要提前参与。如果发现某个环节耗时较多，要讨论背后原因：比如要同时处理 10 个任务，或系统卡顿等。用透明 data 推动流程优化，而不是“追责”。

别忽略人的因素

数据不能凑合用

数据质量直接决定洞察好坏。导入低质 data，最后分析结果就会跑偏。

要投入时间清洗日志、对齐多源数据，并明确每列数据的真实含义。前期多花点心力，结果会更靠谱。

实用总结

避开这些误区，坚持好习惯：目标明确，多协作，有常识。

如何快速入门

想体验 Process Mining 吗？这是一份简明操作指南：

ProcessMind 教育图标：学习 Process Mining 基础知识与利益相关方对齐

认知普及与团队共识

确保关键利益相关者了解 Process Mining 是什么、能带来什么价值。

分享案例或经验帮助大家统一认知。建议有一个小型核心小组或种子推动人，如流程改进负责人、IT 分析师或关注痛点的经理。

激发氛围：
“我们现在有个很酷的新方法，用来看流程 data。快来体验！”

选择流程（建议试点）

先选一个既重要又便于控制的流程做试点。理想对象是已知痛点且数据容易获得的业务，如发票审批常有延迟投诉，或客户支持工单流程不透明。

先收窄范围：如聚焦某业务单元或产品线，不用一开始就全公司覆盖。合理的试点有助快速展示成效。

数据收集与准备

用最简单的方式提取试点流程 data。可通过 Excel 或 csv 直接导出。需要提取 event logs 或整合多来源数据，可请 IT 部门协助。

建议先用一个月的数据小样本测试，确认无误后再扩大规模。

做好数据清洗：如统一日期格式、事件都有 case ID 等。数据准备虽繁琐但极为重要。

ProcessMind 工具选择图标：挑选 Process Mining 软件进行分析

数据 MINE 挖掘与分析

精彩来了：加载 data，Process Mining 软件自动生成流程模型。

在工具里校验数据（如 case 数、时间区间等），如有异常要及时调整数据准备。

探索流程图：查看主流、分支、耗时，以及各路径 case 数。用筛选器聚焦关键变体（如仅看耗时超 30 天订单）。

发现瓶颈和模式。例如 30% 订单多走 3 步审批导致延迟，或 A 团队比 B 团队处理快——为什么？记好分析要点。大多数工具支持导出图表或截图，便于后续分享。

洞察解读与优化计划

召集团队讨论分析结果并验证，包括熟悉流程的管理者、一线员工与分析师。例如：“我们发现经常回到‘data correction’这步”，有同事回应：“因为填错表会返回。”

集思广益解决痛点，如“加检查清单减少表单失误”、“小额订单可否跳过经理审批？”

聚焦最大效益项，设定衡量指标，如“平均周期缩短 20%”，确立目标方向。

实施、度量与拓展

将优化方案在真实流程中落地。

变更后，利用 Process Mining 再次跟踪效果，比如平均处理时长是否降低？返工／循环减少了吗？用数据闭环优化，见证成果！

试点成功后，可将流程挖掘推广到更多业务流程或部门。很多企业通过初步成效，持续推进 Process Mining，从而发展企业级流程卓越中心（Center of Excellence）。

结论建议

Process Mining 上手是渐进之路，每一步都能独立完成。打基础，定目标，收集 data，流程挖掘，分析，行动，持续迭代。从小试做起，边用边学！

ProcessMind 的独特优势

ProcessMind 致力于让流程挖掘更简单、高性价比、易上手。基于多年企业服务经验，打造人人都能用的 SaaS 平台。无需 IT 技能，上传 data 即可开启。

和大多数工具不同，ProcessMind 将 mining、建模与模拟（simulation）集成到一个云端界面，实现全流程优化一站式支持。

支持即刻访问、零代码上手，价格透明，并有免费试用。

了解更多产品功能，或立即免费体验 ProcessMind。

Happy mining！

核心观点

ProcessMind 是新一代流程挖掘与建模一体化工具，主打极简易用和无缝集成。它降低技术门槛，让数据和建模衔接，鼓励团队高效协作，让每个人都能轻松用 Process Mining 优化业务。免费体验 ProcessMind。

常见问题

简单、快捷、价格实惠

人人都能用的Process Mining

ProcessMind专为中小和成长型企业打造新一代Process Mining软件，将process mining、建模、simulation整合于一体，平台简单易用。

避免无休止的销售电话和隐藏费用。马上开始，按需付费，迅速见效。从原始event log到30天内实现验证优化。体验Process Mining平台，让你完全掌控，快速带来可衡量的结果，且**价格亲民**。

挑战自己，30天内实现流程提升！

立即开始