挖掘信息系统事件的日志数据以及额外数据。
使用过程模型及数据挖掘算法构建事实性的业务流程。
基于机器学习和最佳实践推理最佳执行步骤。
通过数字孪生技术最大限度提高企业执行能力。
流程挖掘出列发现、合规和改进三个彼此正交挖掘类型,还可以从控制流、时间、案例、组织等视角识别过程模型。
关注控制流,即活动的顺序。挖掘该视角的目的是找到一个对所有可能良好路径的表述,例如,表达为Petri网或其它模型(EPC、BPMN、UML、AD等)。
关注案例的属性。一个案例的特征可以是它在过程中的路径或是工作上的发起人。但是案例的特征也可以是相关数据元素的值。例如,一个案例代表补货订单,它的供货商或订货量是重点关注的内容。
关注事件的时间和频率。当事件具有时间戳时,我们有可能发现执行瓶颈、测量服务水平、监控资源的利用情况并且预测正在运行案例的剩余处理时间。
关注隐藏在日志中的资源信息,即参与者(如:人员、系统、校色和组织等)以及他们之间的联系,其目标是通过对人员角色或组织单位进行分类来构造组织模型或是可视化组织内各参与者的社交网络。