1月31日，知名信息咨詢公司Quadrant Knowledge Solutions發布了， 2022年Q4“流程挖掘矩陣” 報告。通過技術創新、市場影響力、競爭格局、產品定價、客戶服務等維度，對19家卓越流程挖掘廠商進行了綜合評估。

UiPath、Celonis、Software AG、SAP Signavio、Minit（微軟）、IBM、ABBYY、iGrafx、Appian、MPM Process Mining、QPR Software被評為行業領導者。其中，UiPath、SAP、Minit 、IBM、Appian、Pegasystems既提供流程挖掘也提供智能RPA（機器人流程自動化）服務。

隨著全球各行業對數字自動化的需求趨于多元化、復雜化發展，RPA也開始向超級自動化平臺邁進。流程挖掘是超級自動化必備技術之一，可大幅度降低RPA的使用門檻并提升自動化效率、投資回報率等。

此外，流程挖掘被譽為“企業核磁共振”，通過對ERP、CRM等系統日志的智能分析，幫助企業甄別數字業務流程中存在的弊端、瓶頸，并提出有效改進解決方案，也是組織實現數字化轉型必備工具之一。

本文對流程挖掘這項創新技術進行了深度解讀，包括技術原理、應用類型、市場概況等，對于那些希望了解該技術的用戶很有幫助。

流程挖掘技術原理

流程挖掘主要通過分析、識別、自動化和監控事件日志和實時系統數據，以增強端到端的運營業務流程，其中包括一組動態工具，用于跨組織的IT系統捕獲數據和獲取不同的數據源。這有助于識別業務流程中的差距，并解決可能影響這些業務流程績效的各種問題。

流程挖掘可自動使用事件日志創建詳細的業務流程圖，其中包含有關業務流程的基于事實的見解。這些可視化見解使組織能夠執行流程審計、發現流程偏差、確定根本原因、優化運營并根據各種KPI監控結果。流程挖掘還可以識別需要改進的問題，從而使組織能夠不斷優化和改進業務流程。

流程挖掘與RPA

由于流程挖掘極大地提升數字業務流程的透明度，可有效識別適用于自動化的業務流程，因此，在組織應用RPA實現業務流程自動化方面起到關鍵作用。

流程挖掘簡化了端到端流程的映射，并呈現了流程的差距、瓶頸、高影響區域以及能提升投資回報率。此外，流程挖掘還有助于衡量業務流程的生產力和效率，從而簡化有關業務周期自動化的決策。

通過AI增強的流程挖掘具備多事件日志記錄、跨平臺數據挖掘、帶時間戳的流程日志和流程分析等功能。這進一步消除人為干擾，確定關鍵改進領域，并提供智能、直觀和完全自動化的業務洞察力。

流程挖掘還能識別和糾正破壞性流程，消除低優先級任務，并建議替代流程。此外，通過AI增強的流程挖掘還能提供統一流程圖、增強質量控制、冗余評估、風險控制預測和合規遵守等功能，以優化現代組織的數字業務流程。

流程挖掘的應用類型

流程挖掘可以分為性能挖掘和一致性檢查兩大類。

性能挖掘：評估延遲和處理時間等因素，以確定改進現有業務模型。

一致性檢查：側重于將實際事件與預定義模板進行比較，以幫助用戶識別業務計劃中的薄弱環節以及偏差的原因。

流程挖掘越來越多地用于各種應用，包括性能評估、改進區域的識別、數據驅動的決策制定和實時流程修改。因此，流程挖掘在金融、客戶服務、采購以及物流和分銷等不同行業垂直領域獲得了青睞。

如何選擇流程挖掘供應商

雖然大多數流程挖掘供應商能提供全面的功能支持各種用例，但他們的技術和客戶價值主張可能會因客戶規模、垂直行業、地理市場和組織特定要求而異。

用戶應與具有強大技術戰略和路線圖的流程挖掘供應商進行合作，以改進他們的平臺特性和功能、產品戰略，并與新興的轉型趨勢保持一致。

流程挖掘供應商應具備適應新興技術趨勢的能力，包括技術平臺的復雜性、流程監控、報告和儀表板、多級流程挖掘、觸發操作和根本原因分析等，這些都是選擇流程挖掘供應商的關鍵區別因素。

流程挖掘市場

目前，流程挖掘市場正保持高速增長模式。隨著在中小型市場組織中滲透率的提高，流程挖掘解決方案正在獲得強大的市場地位。

隨著RPA、AI、ML（機器學習）等新興技術的興起，組織對流程挖掘解決方案的需求不斷增加。這些技術通過識別和傳播各種流程來簡化組織運營。流程挖掘解決方案還允許組織發現組織節點之間隱藏的工作流使它們可見。

流程挖掘分析不同的事件日志以自動監控正在進行的業務流程，同時創建和增強的流程圖。組織正在加強流程挖掘能力，使組織根據不同的事件日志將實際業務流程實現可視化。

在流程挖掘的幫助下組織有望增加對AI、ML RPA的應用，使他們能夠自動發現和優化關鍵業務流程。隨著自動化流程改進的出現，流程挖掘將有效地識別瓶頸并發現改進領域，從而為客戶提供更快的交付并改善他們的業務體驗。

AI驅動的流程挖掘可實現業務流程模擬和優化，以幫助組織了解動態可視化（數字孿生），從而節省成本并降低流程的復雜性。盡管RPA和任務挖掘使許多組織受益，但分析不足阻礙了其完全自動化流程或捕獲典型業務的效率。任務挖掘、RPA 和流程挖掘的集成使企業能夠彌合這些差距，為未來做好準備并適應競爭激烈的商業環境。

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