概述
业务流程管理长期以来一直面临一些基本的挑战。但是，一种相对较新且创新的技术，流程挖掘，具有在多年未得到利用的公司中重新激活流程管理的能力。其中一个问题涉及到“当前状态current state”流程的创建 —— 描述一个业务流程当前是如何执行的。在业务流程再造中，组织主要关注一个改进的“将要to be”流程，因此他们往往对探索“现在是as is”或者说流程当前是如何执行的没有太多兴趣。流程管理的另一个普遍问题是业务流程与组织的企业信息系统之间缺乏联系。在这里，流程挖掘能够起到作用。流程挖掘软件可以帮助组织轻松捕获来自企业交易系统的信息，并提供关于关键流程执行情况的详细的 —— 以数据驱动的 —— 信息。它在工作完成时创建事件日志：收到订单，交付产品，付款。这些日志清晰地展示了计算机介导的工作实际上是如何进行的，包括谁做了它，花费了多长时间，以及它与平均水平有何不同。流程分析为流程创建关键绩效指标，使公司能够专注于改进的优先步骤。
与业务流程管理相关的一些基本挑战已经存在了很长时间，至少在我们两人涉足该领域的时间内（差不多有四十年了，或好或坏）。在我们看来，最麻烦的两个问题，至少部分原因是导致流程管理和改进在许多公司中目前是一个搁置的问题。但是，一个相对新颖且创新的技术，流程挖掘，有能力解决这两个问题，并在多年无人问津的公司中重新激活流程管理。
一个问题涉及到“当前状态”流程的创建 —— 描述一个业务流程如何被执行。在业务流程再造中，组织主要关注改进的“将要to be”的流程，所以他们往往对“现在是as is”，或者说当前如何执行流程，没有太大的兴趣。但是，理解当前的流程对于知道是否值得投资改进、哪里存在性能问题、以及在组织中流程的变化有多大，是至关重要的。结果，一些公司倾向于完全跳过当前的流程分析，或者采取一些捷径，或者支付大量的钱给咨询公司来分析“现在的”流程。
另一方面，采用渐进式改进方法的公司，往往在分析“现在是as is”的情况上花费过多的时间。此外，他们的当前流程分析经常基于访谈和便签，高级管理层有时认为这过于主观，因此对其持合理的怀疑态度。
流程管理的另一个普遍问题是业务流程与组织的企业信息系统之间缺乏连接。一些企业系统（例如SAP）是面向流程的，意味着他们支持诸如订单到现金或采购到付款等流程，但很少有简单的方法来理解信息系统是如何执行流程的。一些不同的技术（例如Microsoft的Visio或Software AG的Aris）支持流程设计的某些方面。但是，如果你想要了解你的流程在日常操作中的表现，那通常需要一系列困难的手动步骤来收集和整合数据。许多流程改进方法 —— 例如精益和六西格玛，都没有强调信息技术作为流程或流程管理的推动者。
进入流程挖掘
流程挖掘技术可以解决上述两个问题。虽然流程挖掘技术在许多年前就已经成为学术话题，被像Wil van der Aalst这样的荷兰计算机科学家热衷研究，但是直到2011年慕尼黑公司Celonis成立后，流程挖掘技术才开始显现出实际的应用价值。van der Aalst是Celonis的首席科学顾问，该公司已经开发了四个主要版本的流程挖掘软件。Celonis与SAP有着紧密的联系，SAP是Celonis的经销商。Celonis可以从SAP系统收集数据，也可以从Oracle、Salesforce、ServiceNow等其他系统，以及通过API从任何类型的系统中获取数据。
现在，流程挖掘正引起越来越多的关注。例如，Gartner在2018年发布了一份流程挖掘市场指南，列出了流程挖掘的几个常见用例，以及对供应商社区的分析。Gartner列出了十几家流程挖掘供应商，其中大多数位于欧洲。Celonis被认为是市场领导者。Fluxicon（位于荷兰）被认为是最受欢迎的独立分析工具，而芬兰的QPR Software则是这个领域中最早和最全面的工具集之一。所有这些公司都位于欧洲，这表明流程挖掘在欧洲有着较为广泛的应用，尽管我们也与使用流程挖掘的美国公司进行了交谈。
流程挖掘软件可以帮助组织轻松地从企业事务系统中捕获信息，并提供关于关键流程性能的详细和数据驱动的信息。它在工作完成时创建事件日志：收到订单、交付产品、付款。这些日志使得由计算机介导computer-mediated的工作如何真实发生可见，包括谁做了它，花了多长时间，以及它如何偏离平均值。过程分析为流程创建关键绩效指标，这使公司可以关注提高优先级步骤。AI算法可以检测变异的根本原因 - 例如，他们可能会指出，当特定客户组下订单时，交付通常会晚于预计的时间。
选择应用流程挖掘的地方非常重要。组织将从将其应用于已完成数字化（即，由IT系统支持）并且仍有一些非结构化工作（即，审查和批准）在IT系统外部发生的过程中获得最大价值。流程改进专家认识到，改进复杂的、跨职能的业务流程涉及的远不止数据。正如QPR软件的产品和技术高级副总裁Jaakko Riihinen所指出的，“流程挖掘作为一种方法依赖于日志中的案例和事件数据，它只能完成那些数据允许的事情。”
然而，你可以想象，这些能力对于任何需要监督、改进或解决运营业务流程问题的人来说都非常有吸引力。当前状态流程流的开发是自动的，不再需要大量的人力。即使你对整体的流程管理，或者你工作中的广泛流程的状态并不关心，你也可以找出你的小部分中正在发生什么，并解决任何问题。如果你的公司使用企业系统来支持关键业务流程 —— 这几乎包括现在的每一个大公司 —— 你应该探索流程挖掘。
Chemours的流程挖掘
Chemours公司是一家全球化学公司，由杜邦公司在2015年剥离其性能化学品部门时创立，其中包括钛技术、氟产品和化学解决方案。Chemours现在是一家独立的60亿美元公司，拥有7000名员工，26个制造工厂，以及在130多个国家的大约4000名客户。
Chemours从杜邦（DuPont）那里继承了其业务流程、过时的遗留ERP系统，以及对流程管理和改进的关注。为了简化Chemours的运营方式和创造更大的灵活性，公司的转型努力激发了对流程挖掘的兴趣，公司购买了Celonis软件，第一个针对流程挖掘的端到端过程是订单到现金（O2C）流程。首席信息官（CIO）Dean Meyer领导了整个转型，首席财务官（CFO）Mark Newman作为O2C计划的执行赞助人。业务流程转型总监Sung Lee负责流程挖掘项目。Lee强调，“Chemours的领导从一开始就一直给予支持。这对成功来说是至关重要的。”
在流程挖掘项目之前，没有人真正能够清晰地描述Chemours的整个O2C流程是如何运作的，因为人们通常只看到流程的一部分。流程挖掘工作花了四个月的时间揭示实际流程的运行情况（不仅仅是ERP文档所述）。它使整个流程变得可见，并揭示了一些严重的问题。信贷持有就是其中一个问题，因为流程挖掘揭示了战略客户有时会被无端地列为信用留滞Credit holds 注释1，以便在O2C过程中启用手动步骤。
尽管将流程挖掘应用于Chemours的O2C带来的实质性利益仍在进行中，但已经识别出了相当多的问题，并且现在有40多个项目正在进行，以解决Chemours O2C中的关键问题，并以流程简化、共同化和自动化的形式实现利益。据Sung Lee表示，流程挖掘也有助于改进角色清晰度和跨职能合作；团队们首次看到了端到端流程的集成视图，包括业务和产品线对常规的偏离。Chemours计划在2019年将流程挖掘应用于源头支付source to pay（S2P）流程。此外，它已经进行了一次关于机器人流程自动化（RPA）的概念验证，理解将这两种工具结合起来的潜在协同作用。目标是使员工能够更多地专注于面向客户的活动和深入的业务绩效分析。
ABB的流程挖掘
ABB是一家在全球100多个国家开展业务的科技公司，提供电气化、自动化、机器人化和数字化的产品和服务。ABB有着深厚的质量和流程改进历史。在1980年代，ABB致力于全面质量管理total quality management（TQM）。在1990年代，ABB采用了Rummler-Brache的流程改进方法，并在过去的二十年里采用了精益六西格玛Lean Six Sigma的方法。它的企业文化以客户为中心。由于ABB的规模，公司持续寻找新的工具和方法，并对全球运营中的内部基准进行了深入的关注。
ABB的质量和运营部门负责部署流程挖掘，并选择了Celonis作为首选供应商。在总部，一个小团队负责协调流程挖掘工作，而在业务单位层面，高达80%的流程挖掘工作是由质量和运营人员作为ABB持续改进计划的一部分来完成。ABB已经使用流程挖掘来分析与SAP相关的操作流程，如订单到现金、采购到付款、投诉到解决等。流程挖掘的主要好处之一是提高工作流的透明度，这减少了使用精益六西格玛方法进行持续改进工作的时间。流程挖掘也有助于减少非增值活动并消除手动报告的工作。
ABB质量与运营过程分析主管Heymen Jansen表示，由于ABB的价值链庞大，流程的差异可能非常大，流程挖掘提供的透明度使ABB能够在各个业务单元之间进行更有效的基准测试。Jansen指出：“总有一些单位做得更好，其他人可以向他们学习。”
ABB质量和运营集团主管Daniel Helmig分享道，许多管理者认为“采购到付款procure to pay”的审批流程应该很简单。但由于ABB在100多个国家运营，并使用各种ERP系统，他和其他人对流程挖掘揭示出的偏差和异常数量感到有些惊讶。随着将流程挖掘与其他工具（如机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI））集成，流程挖掘在ABB的未来可能会发挥更大的作用。
流程挖掘可能并不适合所有人。具有质量承诺和对内部基准测试有强烈兴趣的大型复杂组织最能从它创造的透明度中受益。如果一个组织不以流程管理为导向，那么它可能不适合使用流程挖掘。
流程挖掘与其他技术
流程挖掘已被有效地用于分析业务流程性能的当前状态，识别改进领域，并评估流程改进的结果。这使得它成为像机器人流程自动化（RPA）这样的工具的有效合作伙伴，因为它可以首先识别实施“机器人bots”最佳的地方，然后提供计算RPA实施的有益影响的方法。
流程挖掘描绘了一个视觉上吸引人并基于数据的流程性能视图。这将吸引高管们的兴趣，他们可以轻松看到问题和机会所在。它将强化组织对数据驱动决策的贡献。一些供应商已经识别出使用流程挖掘为实现RPA的更大成功的关键步骤。我们预计未来的许多解决方案将涉及流程挖掘、RPA和机器学习的组合。
注释1："信用留滞"（Credit Hold）在商业术语中通常指一个公司因为某种原因暂时停止给一个特定客户提供服务或产品，直到该客户解决了相关的信用问题。这可能是由于该客户欠款未支付，超过了信用限额，或者未能遵守先前的支付条款。
原文链接: https://hbr.org/2019/04/what-process-mining-is-and-why-companies-should-do-it