流程挖掘 最后更新于2026年11月5日
用流程挖掘优化ITSM流程
通过流程挖掘，了解ITSM工作在工单系统中的流转情况，以及ITIL流程优化通常从何处入手。
ITSM流程优化：对照ITIL实践与实际工单流转
ITSM流程优化，首先要看清事件和服务请求在服务台中的实际流转。ITIL为服务管理提供指导，工单数据则能揭示工作是否按预期路径推进、重新分派造成了多少延误，以及哪些工单未能满足SLA要求。流程挖掘可根据事件数据还原实际路径，为持续改进提供依据。
为什么ITIL框架会与实际操作脱节
ITIL为服务管理提供通用方法。您记录的事件处理流程可能规定了如何登记、分类、确定优先级、分派、调查和解决事件。工单记录则呈现实际操作情况，包括文档中可能从未记录的异常和变通做法。
这种差异是正常的。团队会调整，职责会变化，工具和政策也会不断演进。为解决某个问题而新增的路由规则，可能会在其他环节增加交接。帮助团队关闭工单的变通做法也可能逐渐成为惯例，而文档中的流程却没有更新。
仪表板可以展示工单量和平均解决时间，但这些汇总数据无法说明每个案例经过了哪些环节。多次交接可能造成延误，却难以从整体平均值中看出原因。流程挖掘利用事件数据还原每个案例的顺序、耗时和结果，帮助您将实际路径与预期流程进行比较。
有了这些信息，您就能提出更具体的问题：哪些事件类型最常被重新分派？优先级是在案例等待前还是等待后发生变化？哪些路径与SLA未达标有关？这些答案有助于确定调查方向，而不必把每个异常都视为问题。
流程挖掘如何补充ITIL
流程挖掘为现有ITIL实践补充执行情况证据。它不会取代ITSM记录系统或负责服务交付的人员。您可以分析ServiceNow和Jira等系统中的事件数据，了解案例如何流转，并评估流程变更的影响。
您可以将观察到的路径与预期工作流进行比较，查看最常见的流程变体，并分析案例在哪些环节等待或改变方向。您还可以通过与服务目标关联的KPI，持续跟踪流程健康度。
流程挖掘可以从以下方面支持持续改进：
- 修改路由规则或政策前建立基线。
- 找出延误、重新分派或异常集中出现的环节。
- 将变更后的结果与基线比较。
- 依据案例级证据确定评审和改进工作的重点。
流程挖掘不会替您决定应采用哪项政策，而是展示当前流程的运行情况，帮助团队有把握地做出决策并评估后续结果。
先了解工单日志能呈现哪些信息，再选择试点。分析文档介绍了如何探索流程变体和绩效。
在ITIL实践中，流程挖掘通常很容易上手：服务台数据天然适用，因此很快就能看到初步结果。难点不在分析，而在于让服务台根据发现调整流程。这首先是人的问题，其次才是数据问题。
ITSM负责人应跟踪的五项指标
选择能够反映您关注的服务成果的指标。在比较团队或不同时间段之前，请先统一各项KPI所依据的事件和案例字段。
| 指标 | 指标说明 | 可关注的问题 |
|---|---|---|
| 重新分派率 | 事件在不同负责团队或处理人员之间转派的频率 | 哪些类别或路径产生的交接最多？ |
| 首次正确率 | 事件无需可避免的返工即可达到预期结果的频率 | 哪些案例需要纠正、重新开启或进一步调查？ |
| 优先级倒置 | 在可比情况下，低优先级事件是否比高优先级事件更早解决 | 优先级变更、队列规则或资源限制是否影响紧急案例？ |
| 积压时长 | 未解决事件的持续时间，包括按时长区间或流程阶段划分的情况 | 较早创建的案例在哪里等待，经过哪些路径？ |
| SLA达成率 | 达到相关响应或解决目标的案例占比 | 哪些事件路径或交接与目标未达成有关？ |
请结合这些指标综合判断。如果案例仍能达到目标，较高的重新分派率可能仍可接受。如果重新分派同时伴随积压时间延长和SLA达成率下降，就更有必要调查路由逻辑。
请明确案例的统计方式、优先级变更的识别方式，以及SLA达成率的计算方法。统一定义有助于确保分析符合服务政策，并提升比较结果的参考价值。
追踪事件从分派到解决的全过程
使用工单导出数据，了解重新分配、优先级和流程路径与SLA结果之间的关系。
流程挖掘如何融入ITIL实践
流程挖掘可以展示工作在ITSM系统中的流转情况，为多项ITIL实践提供支持。它为评审提供证据，但不会取代相关实践、治理机制或记录系统。
- **事件管理：**检查路由、重新分派、解决路径和SLA结果，找出事件等待或偏离预期路径的环节。
- **问题管理：**比较重复出现的事件模式，帮助识别值得调查的流程问题。相关证据可为问题管理提供参考，但流程挖掘本身无法确定根本原因。
- **变更赋能：**检查变更经过评估和审批步骤的情况，以及案例偏离预期流程的环节。
- **服务请求管理：**分析请求路由、交接、等待时间和完成路径，找出请求停滞或需要返工的环节。
您还可以用同一组证据评估流程变更。使用一致的案例定义和KPI，对比基准与变更后的执行情况。如果结果与预期不同，可以检查变更涉及的路径和条件。
如需了解更多IT应用场景，请参阅IT流程优化。
流程挖掘还适用于哪些场景
同样的方法也能帮助ITSM以外的团队了解工作如何在系统中流转。流程和衡量指标各不相同，但要回答的问题相似：工作在哪些环节等待？哪些交接反复发生？哪些路径能带来预期结果？
- 在应付账款流程中，检查发票流转、审批延迟和异常情况。
- 在共享服务中，对比请求在各团队间的流转方式，找出反复出现的交接。
- 在制造业中，分析流程，查明工作等待或偏离预期路径的环节。
这些只是切入点，并不代表您的数据一定符合这些情况。事件日志需要记录与待分析流程相关的活动和时间戳。
开始进行ITSM流程挖掘
先选定一个流程，并提出一个可以通过工单数据回答的问题。如果您想检查重新分配、优先级变更或SLA达成情况，事件管理是一个实用的起点。
- **确定范围。**明确要分析的事件、团队和时间段。
- **导出事件数据。**包含案例标识符、活动、时间戳，以及优先级、负责团队和SLA结果等相关字段。
- **检查数据。**确认每个案例的事件可以排序，且字段能够支持您要回答的问题。
- **设定基准。**统一指标定义，并在变更流程前记录当前结果。
- **调查并测试。**检查KPI背后的路径，确定变更方案，再将后续结果与基准对比。
ServiceNow和Jira的导出数据可直接加载，无需集成即可从工单导出数据开始分析。ProcessMind分析流程数据，您的ITSM系统仍是记录系统。
开始前先选定指标，确保基准数据有用。如需了解事件数据如何转化为流程视图，请阅读什么是流程挖掘。
从工单导出数据中挖掘事件流程
使用工单数据，按案例检查重新分配、优先级倒置和SLA达成情况。先导出数据，看看事件流程呈现出什么情况。
从工单导出数据中挖掘事件流程
可直接加载ServiceNow和Jira导出数据。无需集成，即可按案例分析重新分配率、优先级倒置和SLA达成情况。
