系统的流程优化

智能化的流程管理在流程运行过程中发现问题进行改进，持续、全面地优化流程的质量，使企业更高效地运营。

1.全面的流程优化

智能化的流程管理对流程的优化更加全面、客观。传统的流程优化多集中于流程结构、参数的改善，而对业务流程中参与者的工作效率、员工之间的默契程度、资源的利用率等因素考虑甚少，导致对流程的优化不彻底，不能全方位地提升企业运营效率。而智能化的流程优化通过对整个业务流程的全面分析，提高整个业务流程的效率。

IBM的Business Process Manager 8.5通过对业务流程活动进行自动化处理，减少了不必要的人力劳动，提高了流程的吞吐量；针对客户的业务要求，对流程进行有机整合，简化流程的复杂结构，提高企业的服务效率；使用组织视图挖掘，分析企业组织结构对流程效率的影响，讨论高效工作团队的特点，通过调整组织结构优化业务流程[17]。在一些需要多部门协作的业务流程中，传统的层次型组织结构由于信息传递成本较高，导致组织效率低下、内部沟通阻隔、流程效率低，使用SNA定量地分析流程信息的传递成本，评估组织结构与业务流程的适应度，可以发现组织结构中的问题，从而根据业务环境采用组织创新来提高企业的运营效率。

2.与传统流程优化理论的结合

智能化的流程管理对流程的优化是传统的流程优化理论与先进的流程分析技术的有机结合。智能化的流程管理利用流程挖掘等技术对企业流程进行全面的剖析，发现流程中的问题。而对业务流程的分析和优化是在基准（标杆）分析法（benchmarking）、ESIA、6σ等管理理论的科学指导下进行的。例如，基准分析法通过将企业的业务流程与行业的最佳实践进行对比，找出差距、改进流程。在这个原则下，可以分析业内不同企业流程模型的质量以及模型之间的相似度，帮助企业发现与自身业务相似的高质量流程借鉴[18]。

Software AG的流程智能解决方案ARIS，就可以根据流程效率指标自动发现企业内部的最佳实践。通过对比企业内部不同地区、用户群、产品组的业务流程质量，帮助管理者迅速发现最佳实践；利用OLAP分析低效率流程的业务细节，发现流程的不足所在。通过在企业范围内推广最佳实践提高企业效率，利用基准分析法及时发现业务流程与最佳实践的偏差。此外，借助ESIA，精简、整合、优化业务流程，使企业专注于顾客价值的提升。因此，使用SNA分析企业各个部门在业务流程中的重要性，通过部门重组提高核心业务部门的地位，优化企业的组织结构[17]。

3.迭代式的流程优化

智能化的流程管理采用迭代式的流程优化，不断提升业务流程的质量。通过在流程运行中持续分析流程的质量指标，针对其中存在的问题及时改进，避免因问题的长期堆积对流程性能造成的影响，通过持续的局部调整减少了流程优化对企业业务造成的冲击。此外，在流程优化中结合流程仿真技术，不需要实际执行也可以得到多种情景下流程改进的效果。针对模拟优化后的流程，使用流程挖掘分析运行日志，进一步对流程进行优化，从而实现迭代式的流程优化。例如，通过挖掘流程资源分配规则，结合流程仿真工具模拟，可以实现资源分配的优化[19]。

分析业务流程中参与者执行活动的分工情况，可以得到流程中真实的资源分配模式。通过与业务规则对比，发现其中的问题并进行改进，在使用仿真工具验证有效性后进行部署，随后在流程运行过程中不断重复上述流程优化过程。