然而如今企业已经不满足于关注和利用数据本身，而是转向对业务内涵的深刻理解。全球最具权威的IT顾问与咨询公司Gartner发布说，“商业智能作为一种以IT为中心的活动——在正确的时间为正确的人提供正确的信息——已经落后于时代的发展。商业智能必须有所突破，向业务流程和业务战略方向发展”。实现这一转变的关键就是数据分析与业务流程结合，从而流程智能应运而生。

    什么是流程智能(PI) 流程智能为管理者提供对业务流程和绩效的深刻洞察力。流程智能更加关注业务流程、强调业务部门的应用；更加关注日常运营活动及企业绩效视图。通过流程智能，我们不仅知道发生了什么，还能知道具体怎么样了，为什么会这样，是谁的问题等，参见下图。

流程智能案例 某汽车制造企业，主要业务领域包括汽车的设计、研发、生产、销售、服务，以及汽车金融服务、汽车租赁等。目前，在快速变化的市场环境下，公司的经营正面临一些挑战。公司采取了很多措施，其中很重要的一条就是加强对核心流程的绩效监控，优化流程潜力，增加有效产出，提高企业效益。

    按订单生产销售汽车是公司一项核心业务，此端到端流程主要包括报价商讨、签订合同（部分订单直接签订合同）；创建客户订单、开发票（部分订单可能会有变更，涉及价格、车系、汽车配置等，在流程图中以分支符号表示）；履行交货并发给配送中心；配送中心创建发货单、选择配送批次、发送货物给经销商；经销商确认收到货物，并发给客户，参见下图。主要涉及的维度包括销售时间、销售区域、经销商、组装生产厂、车系、汽车配置（基础、豪华等）、颜色等。分析指标主要为三类：一是为提高该端到端流程质量考虑的，如完成的订单个数、交付准时性等；二是为减少执行时间考虑的，如流程周期时间、活动频率等；三是为降低成本考虑的，如订单变更次数、优良订单个数等。（注：本案例中相关数据已经过处理）

    在系统实施运行后，监控时发现，销售订单管理端到端流程KPI指标为红色，表示该流程执行有问题。具体查看详细指标发现：（1）完成订单数为3610笔，对这个指标我们可以展开进行多维分析，找出什么配置、什么价格，在什么地方比较好卖等。这与一般数据仓库的多维分析类似，这里不作详细讨论。（2）流程周期平均时间为83.19天，高于70天的计划值。进一步挖掘，建立流程周时间分布图，可以看到流程周期时间最小的为30~40天，最大的为130~140天，并且主要集中在60~110天，参见下图。

    我们知道，流程的处理时间越长，客户的满意度会越低，流程的成本也会增加，企业有效产出减少。那么为什么有些订单的处理时间很短，而另外一些订单的处理时间却很长呢？能不能寻找改进潜力，将它们的处理时间缩短？答案是肯定的。我们可以选取处理时间很短的某个流程实例作为内部标杆，另外选取处理时间很长的某个流程实例作为比较对象，进行对比分析，参见下图（图中最差绩效流程放大的部分是订单变更处理内容）。

    我们可以发现，在流程结构上，标杆流程没有订单变更的处理，即全是增值的有效活动；而最差绩效流程中，订单作了多次变更，所以额外增加了5个步骤，多花费8天时间，参见上图。进一步，我们可以分析标杆流程与最差绩效流程的步骤甘特图，以找出在具体步骤之间的差异。其中，按订单生产并发给配送中心这个步骤，在标杆流程中需30天，在最差绩效流程中需79天，参见下图。
然后，我们可以进一步分析最差流程实例相关的维度属性，了解这个订单是什么时候、哪个经销售与什么客户签订的，车系、价格、汽车配置、颜色是什么？为什么订单发生了多次变更，为什么生产交付配送中心的时间要两个多月等？因为问题已经具体到一个明确的流程实例上，我们就很容易分析、解释问题产生的原因，并找到相关责任人讨论改进。

    结合流程智能的自动影响因素分析、最优最差分析等功能，我们很快就可以定位到主要问题所在。本案例中，我们最后发现，旧金山地区的销售订单流程处理周期时间偏长，主要原因是流程执行没有严格规范的标准，客户的订单变更较频繁，订单信息不准确等。通过加强管理，规范流程执行标准，结合相应的销售政策等商务手段，改善了绩效：在端到端流程上，订单没有变更的流程达到89%以上，大大优于设计时的75%；流程周期时间明显降低，第四季度时已经在计划值以内；各季度完成的订单数稳步上升，提升了企业业绩，参见下图。
通过上述案例，我们了解了流程智能的基本逻辑。它不仅可以通过绩效仪表盘告诉我们各个绩效指标如何，是否有问题；也可以针对我们关心的指标，进一步进行多维分析、分布分析等；还可以使我们进入每一个端到端流程实例，看到这笔业务从第一步发生直至结束的所有步骤、相关岗位、处理时间等相关指标。这样可以帮助我们定位问题产生的具体原因，分析优化业务流程，真正改善绩效；也可以使我们通过了解业务流程执行情况，提前发现可能存在问题，在最终结果出来之前就进行干预，避免问题的进一步恶化。

    流程智能的范围与层次 一个端到端流程通常由一系列不同的应用系统（ERP、CRM、工作流、中间件、遗留系统等）作为支持。流程智能工具(如ARIS PPM)能够将不同系统中与流程相关的数据进行组合，以重构各个交易实施的全过程，参见下图。所以流程智能不仅指流程的绩效监控与分析，而且涉及流程管理的全生命周期（包括战略、设计、实施与控制），通过这个闭环管理实现企业业务流程的持续优化。

    企业战略可以通过流程架构（业务的分类分层架构）进行分解细化，这样能较好的实现战略落地。其次，识别企业的核心业务，梳理端到端流程，定义关键绩效指标，这是流程智能设计层面的重点。所以业务流程的架构的规划设计，核心端到端流程及绩效指标的梳理设计等都是流程智能的管理范畴。

    并且，流程的实施，即信息系统的规划、建设也要以支持企业业务流程为出发点。如果脱离企业业务实际需要，造成系统流程与业务流程两张皮，将不能支持业务的有效运行；如果信息系统各自为阵，形成一个个信息孤岛，造成企业流程执行断点等，这都是企业信息化建设需要规避的问题。所以流程智能可以为信息系统的规划、建设、实施等提供方法论的指导和相关要求。

    另外，正如流程可以分层级一样，流程智能也适用于多个层面。包括：（1）服务于企业管理者的战略流程智能，通过流程架构、交通信号灯等图形化的方法展示整合的流程绩效，支持业务管理和决策活动；（2）服务于流程负责人的战术流程智能，支持流程的深入分析与挖掘，寻找流程优化改进潜力；（3）服务于流程人员的运营流程智能，支持流程的实时监控、预警等。

    流程智能的应用前景 基于企业对客户的关注，强调系统化、规范化运作，流程管理已经成为企业管理的一个重要方法和手段。现在，越来越多的企业开始呈现明显的流程化特点。

    在业务分析与决策方面，企业从当初的关注和利用数据本身，转向对业务内涵的深刻理解，关注业务的持续改善。为此，电信、银行、保险、公共事业、运输与物流、消费品、汽车、化工医药、纺织服装、冶金等多个行业，都已经陆续开展或实施了流程智能的相关项目。我们有理由相信，流程智能的应用肯定会成为下一个信息化热点。