数据驱动流程优化战略指南
用data提升流程优化与业务转型效果,助力企业实现高效运营。
流程建模(Process Modeling)是一种可视化工具,以一系列event展现工作过程直到最终结果,也叫flowchart或workflow diagram,帮助企业发现流程改进空间。本指南介绍流程map分类、优势,并提出企业实施流程建模的最佳实战建议。最后,将对比流程建模与Process Mining,帮助你整合分析手段高效优化业务管理。
以下是企业需要流程建模的20大理由:
业务流程建模(Business Process Modeling,简称BPM)起源于1921年Frank Gilbreth在ASME提出的“流程图——寻找最优方法的第一步”。随着IT技术进步,BPM已成为现代企业不可或缺的流程优化核心,并于90年代广泛应用,提高了流程标准化和企业效率。
Process Modeling
Process Modeling(流程建模)是一种可视化工具,通过展示一系列event,清晰呈现工作如何完成、如何达成最终目标。它常用来挖掘业务或组织中的改进点。流程map能标准化重复任务、可视化workflow,及时发现瓶颈与低效,助力提升整体生产效率。团队通过流程map协调输入、决策点,沟通流程步骤及依赖,实现端到端清晰协作。
Process Modeling
Process Modeling(流程建模)是捕捉和表达企业流程,实现分析、优化与自动化的高阶方法。业务流程建模(BPM)通常结合IT系统(如event log)实现精准建模,由业务分析师和专业领域专家协作完成。BPM被广泛用于Business Process Management、软件开发和系统工程。借助BPM,企业可深入分析流程,模拟场景、预测结果,优化决策。它带来全面流程洞察,支持持续优化,发现低效并制定替代方案。
流程建模(Process Modeling)对理解和优化工作流都至关重要,但各有侧重。下表概括了它们在目标、细致程度、工具方法、协作形式和应用场景上的不同:
| 方面 | Process Modeling | Process Modeling |
|---|---|---|
| 目的 | 强调通过可视化了解流程现状,发现优化机会。 | 着重于分析、改进及自动化流程,常用高级工具和方法。 |
| 细致程度 | 提供流程高层概览,展现步骤和交互关系。 | 呈现细致且完整的业务流程,包括 data 流、决策节点及多种可能结果。 |
| 工具与技术 | 倾向使用简单的流程图和图示软件。 | 使用 BPMN 等先进建模软件和工具,便于系统化建模。 |
| 协作方式 | 常与团队成员、利益相关方共同梳理,提升共识。 | 需要业务分析师与领域专家紧密合作,确保模型准确全面。 |
| 应用场景 | 适用于发现低效环节、流程标准化及员工培训。 | 适合场景仿真、结果预测、IT 项目和业务流程优化。 |
有几种类型的流程图,每种都是为特定目的而设计的。选择哪种流程图取决于流程的复杂性、所需的细节程度和目标受众。以下是一些常见的流程图类型:
描述:用标准符号依次展现流程步骤,清晰标识输入、输出和决策点。 适用场景:持续改进、信息传递、集成项目。
描述:用标准符号详细建模业务流程,专业直观。 适用场景:业务管理、软件开发、系统集成。
ProcessMind 已采用BPMN 2.0标准,了解详情请见 BPMN 2.0终极指南 。
描述:关联每个流程环节与客户价值,清晰展示从原材料或构想到交付全流程。 适用场景:精益管理、制造、持续改进。
描述:梳理关键流程的供应商、输入、流程、输出和客户,结构一目了然。 适用场景:项目范围界定、多方参与流程梳理。
描述:展示跨职能流程,每条泳道聚焦不同部门/角色,界定分工清晰。 适用场景:Sprint规划、跨部门流程。
BPMN 2.0图也支持泳道(Participant与Lane),更多信息见 What is BPMN 2.0?。
描述:可视化展示任务、时长和依赖关系,掌握整体进度。 适用场景:项目管理、进度排程。
描述:明确展示项目各任务、耗时与依赖关系,辅助排期。 适用场景:项目策划、时间管理。
描述:拆解并归纳问题可能的成因,以分支形式呈现,便于定位根本原因。 适用场景:根因分析、问题解决。
描述:可视化展现流程任务和活动流转关系。 适用场景:流程优化、效率提升。
描述:围绕中心主题发散地展示相关想法与概念。 适用场景:头脑风暴、创意收集。
描述:展示企业结构,包括角色与关系层级。 适用场景:组织规划、人力资源管理。
描述:可视化展示决策节点以及对应结果,理清决策路径。 适用场景:决策分析、风险评估。
流程建模(Process Modeling)是系统化可视化流程的方法,帮助你清楚梳理每一步,识别各步骤、输入、输出与决策点,以简洁方式展现。以下是创建和使用Process Map的终极步骤:
以上内容详尽全面,可根据实际需求灵活选用,目标清晰,注重反馈——让流程建模成为企业成长和优化的坚实工具。
流程建模能高效可视化和优化业务流程,但在应用过程中常见一些错误,阻碍流程map效果。以下是流程建模中需避免的十大误区:

流程map过于复杂
不要添加不必要细节,否则流程难以理解。
关键stakeholder未参与
让所有相关团队成员与stakeholder参与你的流程建模,避免遗漏关键信息。
忽略反馈
不采纳stakeholder反馈会导致流程map失准或不完整。
流程符号混乱
不同元素用同一符号或同一元素用多种符号都易混淆,建议标准化表达。
未做验证
实施前要同stakeholder一起审核、验证流程map,保证准确和完整。
主观假设流程
不要自以为了解全部步骤,应多听实际执行者意见。
不及时更新
业务调整流程map不更新会导致其失效。
细节缺失
不要遗漏关键步骤或决策点,防止引发误解。
培训不到位
确保团队理解并能有效使用流程map。
独立封闭建模
流程map需集体协作完成,避免孤立作业丧失真实完整性。
接下来,我们一起了解Process Modeling(流程建模)和Process Mining(流程挖掘)的差异。它们都对把握及提升企业流程非常重要,但各自目的不同,采用的技术也有区别。
首先,明确Process Modeling与Process Mining的定义:
流程建模(Process Modeling)是一种可视化工具,通过展现一系列 event,直观演示工作如何完成最终目标。该方法广泛应用于企业和组织,帮助发现流程优化机会。流程图工具不仅规范重复性任务,还让工作流透明可视,便捷定位瓶颈,提高效率。它助力团队协同处理输入、决策节点,及时沟通业务每一步和环节依赖,推动端到端持续优化。流程建模是精益流程和持续改进项目的常用方法。
流程挖掘是一种基于事件日志分析和监控业务流程的技术。它从当今信息系统中随时可用的事件日志中提取知识,以可视化和分析实际执行的流程。Process Mining提供了对流程真实性能的洞察,揭示与预期流程流的偏差、识别瓶颈并强调改进领域。它使用数据驱动的技术创建流程如何在现实中运作的详细而准确的图景。
| 方面 | Process Modeling | Process Mining |
|---|---|---|
| 目标 | 侧重用可视化梳理、理解业务现状,定位改进点。 | 借助事件日志中的实际 data 来分析、改进并监控业务流程。 |
| 细致程度 | 提供流程高层概览,展现关键步骤与相互关系。 | 呈现细致全面数据流、决策路径及多种业务可能性。 |
| 工具与方法 | 倾向使用简单图表或流程图工具。 | 采用数据分析技术和专业软件,发掘并分析事件日志 data。 |
| 团队协作 | 经常与团队和相关方协同梳理流程,建立共识。 | 分析师与流程负责人紧密配合,确保分析结果真实准确。 |
| 使用场景 | 适合识别低效、流程标准化和员工上手培训。 | 适用于流程实时监控、异常预警、支持持续改进。 |
Process Mining 能以数据驱动,极大提升流程建模的准确性和价值。主要方式包括:
流程图验证: Process Mining 通过 event log,将建模流程与实际执行轨迹比对,验证流程图的准确性,确保模型贴合实际。
识别偏差: 能快速找出实际流程与设计流程的差异,精准定位低效及可改进环节。
发现隐藏流程: Process Mining 可发掘传统流程图未体现的隐藏流程,发现更多优化机会。
绩效分析: 提供周期、等待、吞吐率等详细指标,结合进流程图,提升分析和决策质量。
持续监控: 支持流程实时监控,及时发现流程变化,保持流程图与实际流程一致。
流程建模(Process Modeling)为Process Mining分析提供结构化框架,助力企业洞察运营。具体优势如下:
明确分析范围: Process Map帮助界定Process Mining的重点流程和关键活动,确保分析聚焦且相关。
识别关键指标: 通过流程图明确需要监控的核心KPI和流程数据,让分析与企业目标对齐。
提供业务背景: 流程图为Process Mining的数据分析提供清晰背景,有助于理解各活动间的逻辑关系和整体流转。
推动沟通协作: 流程图直观呈现流程,促进数据分析师与流程owner之间的理解与同步。
支持改进举措: 流程图作为比较基准,结合Process Mining洞察,持续迭代优化业务流程。
Process Modeling结合Process Mining,为流程分析和优化带来全面方法。这种组合可以提升准确性,让流程MAP更可靠、更贴合实际流程,有助于更好决策。将可视化呈现和data驱动洞见结合,实现深入分析,全面理解流程,从而发现改进机会。
另一优点是沟通更顺畅,可视化和data洞察让相关方更易达成一致。这种组合还支持持续优化,通过实时了解流程表现和定期更新流程MAP,确保流程不断优化,贴合企业目标。
明智决策大幅提升,因全面理解流程及其表现确保决策基于真实可靠的信息。总之,Process Modeling与Process Mining互为补充,结合后为流程分析与优化提供强大方法,实现效率提升、沟通优化和与组织目标的高度一致。
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