[发明专利]一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统，所述仿真方法包括以下步骤：步骤一：挖掘流程模型，步骤二：挖掘流程数字孪生模型，步骤三：基于用户需求调整流程仿真模型，步骤四：生成仿真流程，所述仿真系统包括流程直接跟随模型挖掘引擎、预测型流程模拟训练引擎、用户调整交互引擎和仿真流程生成引擎，所述流程直接跟随模型挖掘引擎、预测型流程模拟训练引擎、用户调整交互引擎和仿真流程生成引擎之间依次分层设置。该基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统，可以考虑多变量多角度的影响，基于多属性多变量的流程模型化预测型仿真技术可以从更多维度更多变量的角度上对流程的改变进行仿真模拟。

技术领域

本发明涉及流程挖掘技术领域，具体为一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统。

背景技术

流程挖掘：英文名Process Mining，是一种通过IT系统中的任务日志，建立一个基于真实数据的流程模型，提高商业流程透明度的，为商业决断者提供帮助的技术。

流程仿真：是一种通过已有的数字孪生流程模型和人为设定的希望对于流程的改变，从而仿真模拟出流程改变后的可能出现的影响的技术。在公司运营的过程中人们往往会提出对于业务流程优化的设想，但实际推动流程改变又往往会遇到很多困难和不确定性，这也是公司改革优化的过程中经常遇到的瓶颈。而流程仿真技术的出现则旨在减少其中的不确定性，给管理者对于流程改变可能出现的影响一个较为准确的预期。这里所谈到的对于流程的改变不仅限于流程结构的改变，还包括但不限于流程中的人力资源配置、供应商更替、以及流程节点的自动化等多维度多变量的调整，这项技术将给管理者提供可靠的对于流程优化的参考；

现在国内较为接近的案例是用户行为路径分析工具，该工具可以基于用户流程模型和用户使用数据给出一定条件改变下的流程走势和影响，其用户行为路径分析是基于已经设定的流程的，因此其使用范围仅限于软件使用流程，而由于其他业务场景下，流程不像软件使用流程那样固定，人为影响更大。

国际上的流程仿真功能，流程仿真功能还仅限于由于流程中的人力资源的改变对于流程时长和人力成本开销的变化的仿真。这种解决办法只需要取得ERP系统中的人力资源数据和流程日志中的人力资源列的映射，而不需要对流程模型化的过程，因此无法解决更为一般化的问题。

因此，我们提出一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统，以便于解决上述中提出的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法和系统，以解决上述背景技术提出的目前的流程仿真方法和系统使用范围仅限于软件使用流程，而由于其他业务场景下，流程不像软件使用流程那样固定，人为影响更大，无法解决更为一般化的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多属性多变量的模型化预测型流程仿真方法，所述模型化预测型流程仿真方法包括以下步骤：

步骤一：挖掘流程直接跟随模型；

步骤二：挖掘流程数字孪生模型，定义基于多属性多变量的预测型流程模型中的各项参数；

步骤三：基于用户需求调整流程仿真模型；

步骤四：生成仿真流程。

优选的，所述步骤一中挖掘流程模型的实现方法为：将流程日志数据向流程直接跟随模型挖掘引擎内输入，通过流程挖掘算法，将流程日志转化并挖掘为流程模型，并且初始化基于多属性多变量的预测型流程模型中的各项预测引擎。

优选的，所述步骤二中挖掘流程数字孪生模型的实现方法为：在步骤一中流程模型的基础上，输入流程日志数据以及流程直接跟随模型，在每个节点中加入一系列用于流程仿真的预测器，输出基于确定属性及变量的预测型模型。

优选的，所述预测器包括但不限于路径预测引擎、时间预估引擎和案例属性预测引擎。