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Process Mining, BPM 和 RPA的融合创新应用

发布时间:2023-03-28

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笔者曾经写过一篇BPM和RPA完美结合的文章,这两个成熟技术的结合已经在众多企业客户案例落地并取得良好的效果,具体见:http://www.ultimus.com.cn/Cn/Index/pageView/catid/22/id/29.html

今天我们再来看看Process Mining 流程挖掘如何更好的融合到BPM和RPA中,形成更加完整的业务应用场景及底层技术支撑。


BPM 是 Business Process Management 的缩写,中文有各种翻译,比如业务流程管理、企业流程管理、商务流程管理、流程管理,并没有一个统一的名词或标准,属于管理学科体系的一个分支。

RPA  Robotic Process Automation 的缩写,中文翻译为机器人流程自动化,指的是用软件机器人(类似生产线上的物理机器人)实现业务处理的自动化,替代人力手工的工作。

程挖掘(Process Mining)是一种通过对实际业务流程数据进行分析来揭示流程中的瓶颈和改进机会的技术。它是一种基于数据的流程分析方法,可以自动地从企业信息系统中提取数据,通过数据挖掘、统计分析和机器学习等技术,揭示出实际业务流程中的瓶颈、风险和改进机会 -- 来自chatGPT的定义

Process Mining + BPM + RPA 可以实现流程全生命周期的完整管理,从流程梳理/建模,到流程实现自动化,和第三方系统深度整合/集成,到流程绩效评估分析,从而实现流程持续不断优化及改进,为企业构建Adaptive 动态自适应商业系统。


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接下来我们重点来分析下流程挖掘(Process Mining)如何助力BPM的更好落地应用:

 

场景1:BPM系统部署前

 

在实施或导入BPM系统前,可以使用Process Mining技术对企业的流程现状进行量化分析,识别出流程的瓶颈,进而找出改进机会点。

 

通过流程挖掘后,即可设计更加优化的To-Be流程以及业务逻辑,然后通过BPM系统进行固化及上线使用,这个相比较传统的先上线AS-IS流程,然后运行一段时间后再优化流程,可以提前上线及运行最优的流程,更早的提升流程效率。

 

当然Process Mining 需要企业现有的ERP、OA等业务管理系统已经积累及存储了相应数据,否则也还是会存在很多的盲区。

 

场景2:BPM系统已经部署后

 

有些企业已经部署BPM系统,运行一段时间后,BPM系统本身具备很强的流程绩效信息采集能力,可以细分到每个实例和每个任务或节点状态信息,这个时候再使用 Process Mining技术进一步分析的话,可以进行非常精准的流程瓶颈识别及分析。

 

然后再通过BPM系统本身的自适应能力,对流程进行实时的优化及改进,采纳Process Mining优化后的流程再次更新上线后,企业即可获得最优的流程运行效率的提升。

 

如果再结合RPA 自动化执行大量重复的,高频率的流程节点,可以大大减低人工成本,同时提高流程的准确率及数据一致性。

 

总之,Process Mining、BPM RPA 分开来看各自的技术及应用场景都已经很成熟了,我们完全可以把三者结合起来使用,这将大大促进流程在企业的应用更加自动化、智能化。


场景3:可视化端到端流程图

Process Mining 通过技术引擎获取跨系统的流程数据,然后按照一定的逻辑可以重新组合企业端到端End to end 流程图,这样可以重现在各系统中的子流程,同时完整展现各流程节点的效率以及状态,这对于企业从系统整体角度分析流程提供非常完整的信息。


 

作者简介:

Tony 苏克东,具有超过20年企业管理咨询及信息化经验,尤其在业务流程管理 Business Process Management 领域,为众多大型企业提供过专业流程转型及IT落地项目服务,具有丰富的企业变革的引导经验,曾经负责过专业服务、市场营销团队,现为Ultimus 安码中国首席运营官。Tony 毕业于英国考文垂计算机信息科技学士学位,复旦-港大工商管理学硕士学位,并获得Beta Gamma Sigma 终身会员。