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1、 导读 第一章 业务流程管理与企业管理运营 第二章 流程挖掘的技术发展 第三章 流程挖掘的商业应用 第四章 企业流程挖掘实践案例 第五章 流程挖掘的技术发展与应用展望 第六章 关于望繁信科技 第七章 特别鸣谢 声明导 读本书探讨了什么 本白皮书深度剖析了当前商业环境下企业管理运营面临的挑战,以及企业在谋求数字化发展过程中遇到的困难,针对性地提出了洞察与建议,帮助企业选择合适的、强有力的流程挖掘平台,为企业提升管理运营能力和实现数字化转型提供全新的见解与技术支持。为何发布本书 从大环境看,国家大力推进加快数字化发展,企业的数字化转型迎来了积极的制度环境和明确的政策指引。运营管理的数字化发展是其中
2、的重要课题,旨在以数字化方式谋求提升企业运营管理能力,加快塑造企业韧性,抵御不确定风险,实现企业中长期战略目标。从企业的自身发展诉求看,为了应对复杂的业务变化,企业不断加快其信息化、自动化的步伐,其IT系统逐渐变得厚重,业务流程也越发复杂。企业的领导者和管理者亟需清晰、透明的全局视角,洞悉隐藏增长点、高额隐形成本、潜在风险点等。望繁信科技已为国内逾100家各行业头部优秀企业提供了流程挖掘解决方案,并在陪伴客户完成企业运营管理提升与数字化转型过程中,观察、接触并总结了这些企业在面对管理痛点时的流程特征和典型困难,基于流程治理,也沉淀出了较为完整的解决思路和应对方案。因此,为了帮助更加广泛的企业充
3、分运用流程挖掘技术来实现运营管理能力提升、推动业务发展和取得数字化转型成功,望繁信科技发布本白皮书,分享近年来在流程挖掘实战中的积累,为企业提供新的思路。导读第 一 章 业 务 流 程 管 理 与 企 业 管 理 运 营流程管理对企业的重要性 企业是以营利为目的的经济组织,通过连接人、资金、事件,进行生产经营,为社会提供产品和服务,从而创造价值。为了加强对各项生产经营活动的管理,持续地提高业务绩效,企业通常通过制定流程,来厘清各项业务活动的开展时序,在时间维度上对活动进行工作步骤分解,将业务拆解并进行线性表达;同时,在不同的活动上,进一步明确了角色的概念,在完成各项活动任务的过程中,可以追究部
4、门责任。为了对流程运行进行更加便捷、科学、合理、规范和系统的管理,企业形成了一整套管理工具和方法。我们将对这一套工具和方法进行建制、完善、优化、应用的过程,定义为流程管理。对业务流程进行管理,对企业尤其是企业运营的意义在于,能够对企业各项经营活动进行全面梳理,合理规范活动事项,减少成本浪费,降低不良损耗,提升工作效率,优化服务质量,提高客户满意度。同时,也能够解决企业内部组织机构重叠、职能管理交叉、流程层次过多、流程不闭环等问题。简而言之,管理好业务流程,能够帮助企业缩短运营周期,节约运作成本,提高工作效率,提升工作质量,扩大经营效益。业务流程管理与企业管理运营信息技术的发展对企业运营和业务流
5、程管理的影响 持续的业务流程管理作为企业运营管理的重要组成部分,不断帮助企业降低成本、提高质量、加速周期、塑造韧性。特别是近二三十年来,现代企业的生产经营规模不断扩大,产品本身的技术和知识密集程度不断提高,生产和服务过程日趋复杂,市场需求日益多样化、多变化,竞争日益激烈,促使企业运营管理和流程管理也不断发生变化。随着信息技术突飞猛进的发展,企业的运营管理和流程管理也增添了新的有力手段。比如计算机辅助设计CAD、计算机辅助制造CAM、计算机集成制造系统CIMS、物料需求计划MRP、制造资源计划MRPII以及企业资源计划ERP等在企业的生产运营中得到广泛运用。这些系统帮助企业将投入、转换、产出的运
6、营过程,变成系统搭建或设置的步骤,通过系统内信息的输入、采集、传递、储存、加工、维护和输出等,将企业真实生产经营的物质转换过程和管理过程进行匹配对应。通过不断完善流程配套文件的完整性、规范性 来提升运营质量/服务质量/工作质量通过IT系统固化流程 减少执行中的波动通过质量的提升提高客户满意度 促进公司健康持续发展企业正是通过系统承载流程运行的方式,持续优化业务流程管理,追求和实现降低成本、提高质量、加速周期、塑造韧性等运营目标。具体表现在:通过缩短流程执行周期 以提高运营效率通过流程节点的配置 把控业务风险通过减少流程节点/路径/模板的数量 以降低成本投入通过提高流程产出 以提高企业效益通过流
7、程制度或规范的建立 使隐性活动显性化或明细化业务流程管理与企业管理运营当前企业业务流程管理临的痛点与诉求(基于业务视和管理视)把流程“理清楚”多层级多部门,各团队分工协作。各团队使用的IT系统为专业职能服务,来源不一(自建、外采等),公司IT统一进行业务系统管理与维护效率,难以满足业务不断变化的多面需求。及时发现低效、不合规、异常;删除冗余、不合理、重叠等环节理清业务脉络,梳理业务价值流了解各业务流程的宏观架构及具体运作细节隐形流程显性化了解实际流程与目标模型的偏差,量化偏差影响多视角、多维度的持续监控预测流程运行(业务运营)趋势业务流程管理与企业管理运营*后附两份调研报告加以佐证,企业在尝试
8、数字化升级转型的过程中,也重点关注数字化对提升运营效率的帮助,以及建以数据驱动洞察与决策的机制。大型企业,集团与各分子公司之间的数据整合成本高,规范性差。缺乏构建数据驱动型流程治理的科学规划和成功落地经验指引。从业务需求变更到IT承接需求、开发和管理的过程,效率相对滞后,对业务产生连带影响。由于系统难统一,企业的数据散落各处,数据源繁多,数据散乱,缺乏统一的口径与标准,数据利用率有待开发,难以通过数据呈现业务全貌。痛点诉求把流程“管起来”把流程“管得好”各业务系统数据更新不同步、不及时,共享存在瓶颈,“烟囱化”现象严重。理不清流程01管不起流程02管不好流程03综合来看,数字化最标是为了提升运
9、营效率企业未来数字化向业务流程管理与企业管理运营调查发现,企业数字化战略目标排名优先的是提升运营效率、产品与服务创新、支撑战略落地、以客户需求为核心,以及业务规模迅速扩张。企业数字化战略目标将决定资源的配置方向,企业需结合自身不同发展阶段和实际资源配置,明确数字化进程中的侧重点。不同的数字化能力对企业的业务价值和重要性不同,因此,企业选择构建数字化能力的优先级也会不同。调查发现,如何运用数据分析与洞察实现科学的商业决策,成为了近七成受访企业的共同关注重点。企业也需要注意到,数字化能力贯穿整个组织,需要统筹部署,从而为企业提供更大的投资回报,发挥其最大价值。*参考资料:红杉中国2021年首席信息
10、官调查报告业务向IT发起需求,流程设计、系统搭建、流程分析与报表制作均由IT完成,时效性、灵活性都无法满足业务变化的需求。IT无法深刻理解业务逻辑,造成巨大偏差。业务团队发起需求,并主导流程设计,由IT完成系统搭建,后续的流程分析与报表制作由业务主导,IT提供支持(如取数等)。业务部门拥有自己的数据分析师,但数据分析师学习成长曲线陡峭,上手门槛较高,工具缺乏分析方法论。业务部门通过报表工具进行可视化呈现,分析产出多限于日常业务,与管理决策间仍存在鸿沟。业务流程管理与企业管理运营诉求业务流程管理不同发展阶段,企业面临不同的管理痛点当前企业业务流程管理临的痛点与诉求(基于IT视和最终户视)在IT主
11、导流程体系搭建与流程管理阶段在业务主导,IT支持的流程体系搭建与流程管理阶段在卓越中心CoE主导的混合型流程体系搭建与流程管理阶段流程管理工具成为制约瓶颈,难以帮助位处中后台的CoE用户建立起流程、数据和真实业务三者间的匹配关系,业务敏锐度不足。分析产出仍难跳出日常分析的有限维度,做到与业务决策真正融合起来。010203搭建阶段简单、便捷、高效流程管理工具敏捷响应灵活多变的需求推广阶段流程管理工具支持快速的复制与迭代治理阶段健全、完善的流程精益化管理方法论业务人员广泛活跃使用第 二 章 流 程 挖 掘 的 技 术 发 展0203第章 流程挖掘的技术发展为什么今天的企业需要流程挖掘?前述章节提到
12、的当前企业业务流程管理痛点问题,归纳总结可分为以下类01需要探索、了解当前流程,但捷径方法(如专项组或外部咨询团队)费用昂贵、局部、不全面。需要分析与验证,持续改进,但传统分析方法(如访谈、研讨会等)被认为过于主观,合理性存疑,希望数据驱动。系统是面向流程的,但流程管理/改进方法(如精益与六西格玛等)并没有强调将IT技术作为流程管理的促成者,流程管理与系统管理缺乏联系。流程挖掘可以解决这些问题多年来,流程挖掘一直是荷兰计算机科学家 Wil van der Aalst 等科研人员热忱追求的一个学术课题。但随着总部位于慕尼黑的 Celonis 公司不断取得成功,让流程挖掘受到越来越多的关注。需要说
13、明的是,Wil van der Aalst 也是 Celonis 的首席科学顾问。流程挖掘技术可以帮助企业轻松地从企业各系统中捕捉信息,并提供关于主要流程执行情况的详细且以数据为驱动的信息。当完成数据对接后,流程挖掘技术会通过创建事件日志和建立流程模型的方式,显示企业流程运行的真实情况,包括谁做的、花了多长时间,以及跟平均水平的偏离程度。流程分析所创建的关键绩效指标(KPIs),使公司能够将重点放在优先级步骤或活动上进行改进。人工智能算法可以检测到流程绩效出现变化的根本原因例如,流程挖掘可以发现,每次新客户需要进行信用检查时,都会导致订单到现金流程(OTC流程)效率的减慢。通过流程挖掘,企业去
14、了解当前流程运行状态,发现流程存在问题的过程不再是昂贵低效的手工投入,而是快捷高效的自动处理。甚至,针对管理层和普通用户等不同使用者,流程挖掘提供了可灵活切换分析颗粒度的可能,让企业所有人,都能够围绕自己所关心的问题,了解情况,解决问题。第章 流程挖掘的技术发展信息化的发展使得企业在执行实际业务过程中产生了大量的事件日志(event log),这些数据会以某种形式记录在信息系统中(如csv文件)。流程挖掘(process mining)的宗旨是充分挖掘事件日志中有价值的信息(如资源、角色、部门结构等),这些信息可以用来部署新系统以支持业务流程执行,或作为反馈用于分析和改进已经实施的业务流程。下
15、图展示了流程挖掘在实际场景中的三个经典应,包括流程发现、致性检查和流程增强。流程挖掘的学术定义 第章 流程挖掘的技术发展流程发现流程发现(process discovery)。该场景的输入是业务执行后产生的事件日志,输出是流程模型,解决的是业务过程的自动化建模问题。流程模型关注的内容可以是单一维度的,也可以是多个维度的集成模型。现在研究的维度主要有:关注活动执行先后顺序的控制流维度(control-flow)、关注活动耗时耗费的资源维度和关注业务参与角色的社交维度等。*为示例数据,供参考。第章 流程挖掘的技术发展拟合度(fitness)评价模型能够重演(replay)日志行为的能力。致性检查一
16、致性检查(conformance checking)。该场景的输入是日志和模型,输出是一致性度量指标和图示化的度量结果,解决的是业务流程实际执行情况(日志)与目标流程设计(模型)之间的共性与差异。例如,管理者想实施一个固定的工作流程(流程模型),而有经验的员工更愿意灵活地服务客户(日志数据)。为了权衡两方的利益,就可以通过一致性检查来寻找二者间的共性和差异。常用的度量指标有:精确度(precision)评价模型行为有多少包含在日志中。泛化度(generalization)评价模型有多少行为不在日志中,即抽象能力。其他度量指标 如专门针对模型复杂度的度量指标(complexity)。第章 流程挖
17、掘的技术发展流程增强流程增强(process enhancement)。该场景与一致性检查没有明显的界限,甚至可以看成是一致性检查场景的延伸。输入同样是日志数据和流程模型,输出是增强后的日志和模型。其中,日志增强是根据已有的领域知识(如模型、文档)对日志进行改进,目的是提升数据质量,从而更好发现用户感兴趣的行为模式。模型增强是利用日志中活动的多维属性信息结合领域知识,对已有模型进行改进,目的是让模型内容更加丰富。第章 流程挖掘的技术发展流程挖掘发展历程(学术)1995年,美国科罗拉多大学博尔德分校Jonathan E.Cook和Alexander L.Wolf首次提出了通过事件数据进行流程发现
18、(Process Discovery)的学术概念,是文献可见的第一篇关于流程挖掘的论文。1999年,荷兰计算机科学家Wil Van der Aalst于荷兰Eindhoven大学在一份研究提案中提出了流程挖掘(Process Mining)的概念,主要聚焦于解决业务流程管理的难题。2002年,首个流程挖掘算法“Alpha算法”(-algorithm或-miner)问世。2005年,Boudewijn F.van Dongen,Ana Karla A.de Medeiros,H.M.W.Verbeek,A.J.M.M.Weijters和Wil Van der Aalst共同发布了ProM框架,该
19、框架为开发者和用户提供一个易使用、易扩展的平台,用于流程挖掘的研究、开发等。2006年,A.J.M.M.Weijters 和Wil Van der Aalst 正式发表了“启发式流程挖掘方法”(Process Mining with the Heuristics Miner-algorithm),并用于降低日志噪音和提高不完备日志的处理效率。2008年,A.Rozinat和Wil Van der Aalst 提出了“基于托肯重演的拟合度评估方法”(Conformance Checking Using Token-Based Replay),首次建立了模型与事件日志之间的联系。2009年,全球最
20、大的非营利性专业技术学会电气与电子工程师协会(IEEE),设立了“流程挖掘工作组”,是全球首个流程挖掘的学术社区,致力于推动流程挖掘领域相关的标准化与规模化。该工作组成员由软件制造商、咨询公司、最终用户,以及包括清华大学在内的研究机构共同组成。2011年,Wil van der Aalst出版了首部流程挖掘专著,也是流程挖掘从业者的必读经典之作。而Wil van der Aalst教授作为流程挖掘技术重要推动人,也被业内称为“流程挖掘教父”。同年,Wil教授希望与清华大学王建民、闻立杰教授再次合作,致力于完成该著作的中文译本。2011年,IEEE流程挖掘工作组发布了流程挖掘宣言,该宣言阐述了流
21、程挖掘技术发展现状、应用指南和未来挑战,得到了学术界、工业界和最终用户的广泛关注。2014年,王建民、闻立杰教授完成过程挖掘:业务过程的发现、合规和改进的译制工作,并由清华大学出版社出版发行。这也是国内最早关于流程挖掘的中文参考著作。2015年至今,各类高级的流程挖掘算法逐步涌现。第章 流程挖掘的技术发展流程挖掘发展历程(商业)2007年,第一家商业化的流程挖掘公司 Futura Pi 成立。2011年,流程挖掘厂商Celonis在德国成立。2014年,Coursera开始提供关于流程挖掘的MOOC课程。2019年06月,第一届流程挖掘大会在德国亚琛工业大学召开。2019年08月,望繁信科技成
22、立,成为国内首批推广流程挖掘技术的企业之一。2019年10月,机器人流程自动化企业UiPath宣布收购荷兰领先流程挖掘供应商Process Gold,成为流程挖掘与RPA功能整合方案的规模供应商。2020年10月,流程挖掘厂商Celonis收购Integromat并推出EMS,进一步提升流程管理效率。2021年02月,SAP收购Signavio,以补充其业务流程智能产品组合;04月,IBM收购myInvenio,以增强其智能自动化能力;同年06月,ITSM运维厂商ServiceNow推出了企业版,增加了流程挖掘和流程优化功能。2021年06月,流程挖掘厂商Celonis公开披露完成10亿美元的
23、D轮融资,估值达130亿美金,进阶为百亿美元估值俱乐部的一员,也成为了流程挖掘行业独角兽。2022年01月,全球RPA三大厂商之一Automation Anywhere宣布收购FortressIQ,以增强RPA的业务挖掘和发现能力;03月,流程挖掘厂商Celonis宣布收购Process Analytics Factory GmbH(PAF),扩大其流程挖掘产品的覆盖程度;04月,微软收购斯洛伐克流程挖掘厂商Minit,以发展其流程自动化产品。2022年,国内逐步涌现了一批流程挖掘厂商。同年,以望繁信科技为代表的部分国内流程挖掘厂商完成连续多轮融资。需要说明的是,国内流程挖掘厂商主要由5种不同
24、背景的企业组成,分别是聚焦于流程挖掘垂直领域的厂商,从下游RPA向流程挖掘延伸的厂商,基于上游数据切入流程挖掘的厂商,另起炉灶跨领域进入流程挖掘的厂商,以及闻风而动的科技大厂。另据Gartner最新的研究报告,2022年起,全球流程挖掘软件市场规模将保持40%-50%的增长率,并预计到2025年,全球流程挖掘软件市场规模达22.5亿美元。第 三 章 商 业 化 流 程 挖掘 产 品 的 功 能 要 求越来越多的企业开始引入流程挖掘技术,通过流程挖掘产品来不断改善和优化企业流程管理和提升运营管理能力,而作为流程挖掘领域的资深厂商,望繁信科技总结出了企业对于流程挖掘产品所提出的能力要求,来满足企业
25、在复杂的业务经营和快速变化的商业环境中发现问题、解决问题的需求。第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求流程挖掘产品应具备的能力商业化流程挖掘产品的功能要求 一致性检查流程分析建模成图流程对比数据对接权责分析与社交网络第三章 商业化流程挖掘产品的功能要求数据对接1.流程挖掘产品必须包含一个灵活的数据处理平台。用户可以将数据导入到流程挖掘产品中,对数据进行清理,建立可用的事件日志(数据模型),并可为不同用户提供不同的权限配置。2.流程挖掘产品应当具备支持本地上传文件(如上传csv文件或zip文件包等)和直连数据库多种方式的数据接入。3.流程挖掘产品应当具备内置编辑器,允许用户灵活新建、修改、删除任意
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