Process Mining 流程挖掘全解：流程优化智能指南

流程挖掘定义

流程挖掘是一种数据驱动的方法，通过分析业务流程数据，将实际工作方式可视化、可监控并加以优化。它从IT系统的事件日志中提取信息，为组织提供基于事实的视角，发现低效环节并优化运营。

什么是 Process Mining？

Process Mining（流程挖掘）利用软件分析业务流程数据，揭示组织内部工作的真实运行情况。它通过提取 ERP、CRM 或客服系统日志等 IT 系统中的数字足迹，还原真实的业务流程。通过这种方式，您可以直观地看到现实状况与理想流程图之间的差距，识别低效环节并优化运营。像 ProcessMind 这样的 Process Mining 解决方案让这一过程变得简单高效。如需了解工具对比，请参阅我们的博客文章：2025 年最佳流程挖掘工具评测。

该领域的先驱 Wil van der Aalst 将 Process Mining 比作企业的“核磁共振（MRI）”。它能透视流程的实际运行状态，揭示低效环节、瓶颈和优化机会，是数字化转型的基石。它为企业带来前所未有的透明度，助您精准定位改进方向。欲了解更多深度内容，请阅读我们的数据驱动流程改进战略指南。

以客户订单管理为例：从接收、审批到发货，每一个步骤都会留下数字记录。Process Mining 将这些记录串联起来，还原每笔订单的真实路径。您不再需要依赖访谈或主观猜测，而是通过数据生成的图表看清每一个转折和绕道。如果把业务流程比作一条徒步路线，Process Mining 就是根据脚印绘制出的实际轨迹，而非仅仅是地图上的规划路线。有时，它可能是一团杂乱的曲线，而这正是需要改进的地方。

这里不需要地质勘探或十字镐——“挖掘”是数字化的，而获得的洞察则是实打实的。

流程挖掘的工作原理

流程挖掘从IT数据出发。多数系统会记录每一笔交易或事件，通常包含三类关键信息：Case ID（订单号或工单号）、Timestamp（发生时间）和Activity name（做了什么）。流程挖掘软件会分析这些日志，把同一案例的步骤按时间顺序串联起来；把所有案例连在一起，就能生成一张清晰的流程图，展示流程可能走过的所有路径。想了解更多，请查看去哪里获取数据和支持的数据格式。

这感觉就像魔法！

把数据变成可视化流程图，流程挖掘本身就很“神奇”。但真正的魔法在于那些**“啊哈！”**时刻——隐藏的洞见突然浮现。这正是它成为业务流程改进利器的原因。

人人都能上手的流程挖掘

如今，像 ProcessMind 这样成熟且易用的现代化流程挖掘工具，让业务人员也能轻松开启流程优化之旅。开启流程挖掘，只需以下五个步骤：

流程挖掘的五个阶段

数据提取

从系统中收集事件数据（例如“从订单到收款”流程中的所有步骤）。使用 Excel 文件也没问题！

流程发现

利用流程挖掘软件，根据 case ID 和时间顺序关联事件，自动重现流程的“现状” (as-is)。

合规性检查

上传或创建一个 BPMN 模型作为标准流程，流程挖掘工具将自动对比发现的实际流程与预期流程。

洞察与优化

通过流程仪表板精准定位瓶颈、返工和低效环节。现在就开始优化您的业务流程吧。

持续监控

流程挖掘并非一劳永逸。您需要持续监控流程表现，并不断进行迭代改进。

为什么您应该关注流程挖掘

流程挖掘是一项经过验证的技术，已帮助全球企业释放巨大价值。起初，流程挖掘技术仅限于大型企业使用，但随着ProcessMind等新型流程挖掘应用的出现，流程智能现已普及到各种规模的组织。现在，每个人都能获得以下关键优势：

透明度与洞察力
流程挖掘揭示了工作流中的盲点，清晰展现流程运行的正确与错误之处。告别猜测，获取确凿证据。

提升效率
识别低效、瓶颈和冗余步骤。优化工作流，实现更快的周期时间，提高生产力。

节约成本
效率提升意味着成本节约。消除瓶颈可以减少加班、避免返工并优化资源。

您流程中的“以为”与“实际”

您或许认为自己了解流程的运作方式。然而，流程挖掘常常揭示出截然不同的真实情况。查看真实图景，而非仅仅是理想化的版本。立即通过我们的免费试用亲身体验。

提升合规性与质量
流程挖掘可作为合规审计工具，突出显示跳过或顺序错误的步骤。这对于受监管行业或获取ISO认证至关重要。

优化客户体验
当流程顺畅运行时，客户能够感知到。流程挖掘帮助您发现摩擦点并提升客户满意度。

数据驱动文化：
流程挖掘鼓励基于数据做出决策，使IT团队和业务团队围绕相同的事实协作。

核心要点

流程挖掘能将隐藏的运营噪音转化为清晰、可操作的洞察。它帮助组织从盲目猜测走向精确管理，发掘过去无法察觉的改进机会。业务流程挖掘将隐藏的数据转化为可操作的知识，助力组织提升效率、节约成本并增强响应能力。毫无疑问，它是业务流程管理领域增长最快的趋势之一。

优点、缺点与坑点

优点

客观性强——呈现流程的真实面貌，而非一堆主观判断。
诊断更快更准——过去要几周的分析，如今几分钟就能完成。
适用面广——只要有结构化数据基本都能用；在实际中，凡依赖IT系统的流程几乎都符合。
流程仪表板让业务用户也能看懂关键洞见，不再是数据科学家的专属。

ProcessMind 典型场景

查看BPM方案在各行业的实际成效。

不足与挑战

输入垃圾，输出也会是垃圾；分析好坏取决于数据质量。
数据清洗与准备很费工。我们尽量简化，但老实说，数据准备往往是最难的环节。
流程挖掘本身不修复问题——它负责揭示问题，真正的改进还得你来推动。

我们打造 ProcessMind，就是要让流程挖掘变得简单、亲民、易部署，凭借多年经验做成每个人都能用的工具。
Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

不足与挑战

复杂的流程图可能让人一时招架不住，也需要一定的解读能力。
人工步骤或未记录的沟通不会出现在图上，因此它无法完全取代人的经验。ProcessMind支持在流程设计器中补充手工步骤。关于BPMN，请参见什么是BPMN？。

必读指南：流程挖掘的挑战与应对

掌握流程挖掘的常见难题与破解之道。

容易踩的坑

有些工具价格高昂，还离不开IT才能部署。
误读数据会得出错误结论。务必与熟悉流程的一线同事交叉验证。流程挖掘是发现工具，不是灵丹妙药。
把流程挖掘当“老大哥”监控员工，只会制造恐惧与对立。透明的目的应是改进流程，而不是将问题归咎于个人。
没计划就一头扎进去，容易被数据淹没。先设定清晰目标；记住：流程挖掘不能单枪匹马解决所有问题。

容易踩的坑

要点

想要流程挖掘跑得好：用好数据洞见，确保高质量数据与专业解读，避免针对个人追责或无目标的项目推进。

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：

别在没有清晰目标时就上马

别把它当魔法棒

买了流程挖掘工具，并不会自动治好流程里的毛病。它是诊断助手，不是一键式解决方案。把它想象成GPS：能指路，但车还是要你来开。

要深入解读结果、与团队讨论并落实变更。软件也许会指出审批环节拖慢了节奏，但优化审批流程、增加资源，仍需你来推动。

别把它当魔法棒

别单打独斗，协作让一切更清晰

别把它当成一次性项目。

流程挖掘用于持续改进。要持续监控，并把它融入日常运营。

别忽视人的因素。

流程挖掘不是为了抓个别人做错了什么，而是为了优化整体流程。

务必让所有人都清楚这一点。尽早让流程负责人和一线同事参与。如果结果显示某人的工作更耗时，先讨论背后的原因：也许他在同时处理10个任务，或者系统在拖慢节奏。把透明度当作改进流程的工具，而不是用来追责。

别忽视人的因素。

别用劣质数据

要点

避开这些“不要”，遵循好做法：目标明确、协同配合、保持常识判断。

流程挖掘快速上手指南

准备实践流程挖掘？照这条简明路线图一步步来：

宣导并达成共识

先让关键相关方弄清楚流程挖掘是什么、能做什么。

展示一些案例或成功故事，确保大家达成一致。最好组建一个小型核心团队，或有一位热心的推动者带头。这个人可以是流程改进团队成员、IT分析师，或正想解决特定痛点的业务经理。

先造点势：
“我们有一种更好的方式来看流程数据，来试试吧！”

选定一个流程（小步起步）

挑一个重要但可控的流程做试点。优先选择已有痛点或效率低下、且数据易于获取的流程：比如发票审批总被抱怨拖延，或客服工单处理像个“黑箱”。

收窄范围：先从某个事业部或产品线开始，不用一上来就覆盖全球运营。选得准、范围小，越容易尽快证明价值。

收集并准备数据

用最简单的方式抽取试点流程的数据。先从系统里用Excel或CSV导出，快速起步；若需要访问事件日志或整合多源数据，及时邀请IT同事协助。

先用小样本试跑，比如一个月的数据；确认没问题再逐步扩量。

做基础清洗：统一日期格式，检查每条事件都有Case ID等标识。数据准备或许枯燥，但至关重要。

开始挖掘数据

精彩从这里开始：加载数据，让流程挖掘软件自动生成你的第一个流程模型。

在流程挖掘应用中校验数据，确认实例数量、时间范围等是否合理；若有异常，返回数据准备阶段修正。

探索流程挖掘图：查看主干、分支、耗时，以及各路径的实例占比。利用筛选器或滑块聚焦特定变体（例如仅看耗时超过30天的订单）。

定位瓶颈与模式：也许30%的订单会多走3道额外审批，导致拖期；或A组完成更快而B组偏慢——为什么？及时记录。大多数工具支持导出图表或截图，后续沟通很有用。

解读洞察并制定改进计划

召集团队一起讨论并验证发现。参与者应包括熟悉流程的一线人员和管理者，以及分析同事。例如：“我们发现大量案例回到‘数据更正’这一步。”同事回应：“是的，表单填错就会打回。”

围绕最大问题头脑风暴：例如“在前端加一份检查清单，减少表单错误？”或“低金额订单可跳过经理审批以节省时间？”

优先挑选影响最大的几项改进，并定义量化指标，例如“平均周期缩短20%”，让目标一目了然。

落地、度量并扩展

把计划中的变更真正落到流程里。

变更生效后，再用流程挖掘衡量影响：平均处理时长是否下降？回跳或返工是否减少？有成果就该庆祝——你刚用数据闭环完成了一次流程改进！

当试点跑通后，就可以考虑扩展：处理队列中的下一个问题流程，或把挖掘推广到其他部门。许多组织会在初步成功基础上打造更系统的流程挖掘计划，甚至建立卓越中心（CoE）来长期支持。

核心要点

入门是一段旅程，但每一步都可掌控：先学基础，选定目标，拿到数据，开始挖掘，分析并行动，然后重复。小步快跑，边做边学。