专利名称：业务流程分析设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种业务流程(business process)分析设备，该业务流程分析设备能够以一定的精度预测作业(activity)改善效果并能够对具有较高的预测改善值的作业优先进行改善。
背景技术：
广泛使用被称为ABC(作业成本核算，Activity Based Costing)的方法来改善业务流程。在ABC方法中，将每个业务流程分解成被称为作业的较小单元，并通过准确评估每个作业的成本来进行成本管理。然后，在改善作业的过程中，按照成本的降序单个地对各个作业进行改善，并通过ABC方法进行管理。日本未审专利公报No.2003-67452、日本未审专利公报No.2003-308421、以及日本未审专利公报No.2004-310564提出了有效执行这些任务的方法。
在以上现有技术文献中所述的方法中，根据成本(货币或时间)来确定待改善的作业。然而，这些作业不必提供很高的改善效率(改善作业的效果)。例如，在图1所示的作业流中，如果将作业时间视为成本，则在现有技术的方法中，将执行作业A所需的作业时间5H与执行作业B所需的作业时间2.5H进行比较，并且将需要较长作业时间的作业A选择为改善目标。然而，如果已对作业A进行了某些改善，则难以进一步改善作业A。另一方面，如果还未对作业B进行过改善，则可以通过改善作业B来容易地获得明显成效。
此外，即使发现了待改善的作业，但由于依赖于负责改善工作的人员的技能和专业知识来进行改善，所以可能以改善不充分而告终，或者相反地可能进行了超过所需的改善，从而导致成本的浪费。用于发现可以通过改善来获得明显成效的作业的方法在现有技术中不是已知的，能够容易地预测改善效果的方法也不是已知的。
在将作业时间视为成本的情况下，即使改善了特定作业并且其作业时间缩短，该改善也不总是导致整个业务流程的改善，这是由于业务流程包括以复杂方式分开和合并的许多作业，一个作业有时必须等待与另一作业合并，等等。
例如，在具有诸如图2中所示的作业流的业务流程中，当执行作业B所需的作业时间与执行作业C所需的作业时间之和大于执行作业D所需的作业时间时，为缩短作业D的作业时间所做的任何改善对于整个业务流程都将无效，因为在开始作业E之前该业务流程必须等待作业B和C完成。在这种情况下，在具有复杂作业流的实际业务流程中，难以判断出作业B和/或作业C是待改善的作业而作业D无需改善。
发明内容
考虑到上述问题而作出本发明，并且本发明的目的是提供一种业务流程分析设备，该业务流程分析设备能够以一定的精度预测作业改善效果，而不依赖于负责改善工作的人员的技能和专业知识，并且能够对构成整个业务流程的各个作业当中具有较高改善效果预测值的作业优先进行改善。
为了实现上述目的，根据本发明，提供了一种业务流程分析设备，该业务流程分析设备包括作业数据库，在该作业数据库中，针对构成业务流程的多个作业中的每一个，至少将作业量、输出类型以及输出量彼此关联地进行存储；目标作业选择单元，该目标作业选择单元用于从所述作业数据库内选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业；目标作业信息获取单元，该目标作业信息获取单元用于获取所述分析目标作业的作业量、输出类型、以及输出量；基准效率确定单元，该基准效率确定单元用于从所述作业数据库检索出输出类型与所述分析目标作业的输出类型相同的任何作业，基于检索到的作业的作业量和输出量来获得作业效率，并基于如此获得的至少一个作业效率来确定基准效率；作业改善效果计算单元，该作业改善效果计算单元用于通过计算所述分析目标作业的作业量与在以所述基准效率执行所述分析目标作业的情况下所需的作业量之差，来计算作业改善效果；以及用于使所述目标作业信息获取单元、所述基准效率确定单元以及所述作业改善效果计算单元对由所述目标作业选择单元选择的每一个分析目标作业进行处理的单元。
在一个优选模式中，所述作业数据库通过使构成业务流程的多个作业彼此关联来存储各个作业，并且该系统进一步包括关键路径检测单元，该关键路径检测单元用于在被分析的业务流程中检测关键路径；作业改善单元，该作业改善单元用于以属于所述关键路径的所有作业中的产生最高作业改善效果的作业的作业量来反映作业改善效果；以及业务流程改善效果计算单元，该业务流程改善效果计算单元用于通过使所述关键路径检测单元和所述作业改善单元执行处理，直到属于所述关键路径的所有作业的作业改善效果为零为止，来计算业务流程改善效果。
此外，根据本发明，还提供了一种在上述系统中实施的方法，以及一种存储介质，该存储介质存储用于实现上述系统的程序。
根据本发明，通过与具有相同输出类型的作业进行比较，能够以一定的精度来预测作业改善效果而不依赖于负责改善工作的人员的技能和专业知识。此外，由于可以对构成整个业务流程的各个作业当中具有较高改善效果预测值的作业优先进行改善，所以可以有效地进行业务流程的改善。
根据以下参照附图的描述，将明白本发明的其它特征和优点，在附图中图1是表示作业流的一个示例的图；图2是表示作业流的另一示例的图；图3是表示根据本发明的业务流程分析设备的一个实施例的硬件结构的图；图4是示出了作业改善预测例程的处理过程的流程图；图5是表示作业数据库的示例的图；图6是表示提供作业改善预测的结果的显示示例的图；
图7是示出了业务流程改善预测例程的处理过程的流程图；图8是表示作业数据库的示例的图；图9是表示业务流程中的作业流的图；图10A是表示作业改善预测的最初结果的图，而图10B是表示沿多条作业路径最初所需的时间的图；图11A是表示在第一次作业改善后作业改善预测的结果的图，而图11B是表示在第一次作业改善后沿各条作业路径所需的时间的图；图12A是表示在第二次作业改善后作业改善预测的结果的图，而图12B是表示在第二次作业改善后沿各条作业路径所需的时间的图；图13A是表示在第三次作业改善后作业改善预测的结果的图，而图13B是表示在第三次作业改善后沿各条作业路径所需的时间的图；图14A是表示在第四次作业改善后作业改善预测的结果的图，而图14B是表示在第四次作业改善后沿各条作业路径所需的时间的图；以及图15A和图15B是表示提供业务流程改善预测的结果的显示示例的图。
具体实施例方式
将参照附图来描述本发明的实施例。图3是表示根据本发明的业务流程分析设备的一个实施例的硬件结构的图。如图所示，该业务流程分析设备包括中央处理单元(CPU)30、主存储设备32、辅助存储设备34、输入/输出设备36、以及对它们进行互连的系统总线38。CPU 30通过执行存储在主存储设备32中的程序来控制整个系统的操作。输入/输出设备36包括键盘、鼠标、显示器等。在主存储设备32中存储有根据本发明的业务流程处理分析程序33以及诸如OS(操作系统)的控制程序。
辅助存储设备34包括硬盘等，并存储根据本发明的、执行处理所基于的作业数据库(DB)35。作业数据库35管理构成业务流程的各个作业所需的作业名称、输出类型、输出量、作业量、作业效率、以及其它信息(例如，业务流程名称、在前作业名称、后继作业名称等)。
业务流程分析程序33包括作业改善预测例程和业务流程改善预测例程。作业改善预测例程通过输入/输出设备36接收用户指令，并根据存储在作业数据库35中的信息来计算预测值，该预测值用于预测被分析的业务流程中的作业改善的效果。业务流程改善预测例程通过输入/输出设备36接收用户指令，并根据存储在作业数据库35中的信息来计算预测值，该预测值用于预测各个作业的改善结果将对整个业务流程产生的效果。将通过作业改善预测例程和业务流程改善预测例程计算出的结果存储在主存储设备32中或存储在辅助存储设备34上，并且/或者通过输入/输出设备36提供给用户观看。
图4是示出了作业改善预测例程的处理过程的流程图。图5是表示该例程执行处理所基于的作业数据库35的示例的图。如图5中所示，作业数据库存储分别包括诸如“业务流程名称”、“作业名称”、“输出类型”、“输出量”、“作业量”、“作业效率”等的字段的多条记录。通过将输出量除以作业量来获得作业效率，从而不必始终存储该作业效率，而是可以在需要时通过计算获得。
首先，在作业改善预测例程中，通过输入/输出设备36获取由用户输入的待分析的业务流程的名称(步骤102)。作为示例，假设这里已指定了业务流程“M1模型开发”。接下来，该作业改善预测例程从作业数据库获取与流程名称为“M1模型开发”的作业相关的信息(步骤104)。首先，获取与业务流程“M1模型开发”中的“产品规划”作业相关的信息。接下来，作业改善预测例程使用业务流程“M1模型开发”中的“产品规划”作业的输出类型“产品规划报告”作为关键字，搜索作业数据库以检索具有相同输出类型的任何作业(步骤106)。
接下来，作业改善预测例程根据在步骤106中检索到的作业的“作业效率”来确定用作分析基准的作业效率的值(基准效率)(步骤108)。这里假设这样的条件，该条件规定采用具有相同输出类型的所有作业中的具有最高作业效率的作业的作业效率作为基准作业效率；因此，在所示示例中，采用业务流程“M2模型开发”中的“产品规划”作业的作业效率“2.5(页/天)”作为基准效率。另一方面，如果该条件规定采用所有具有相同输出类型的作业的平均作业效率作为基准效率，则采用在步骤106中检索到的所有作业的作业效率的平均值作为基准效率。这里，假设用于确定基准效率的条件(最大值、平均值等)预先由用户通过输入/输出设备36给出。
接着，作业改善预测例程基于在步骤104中所获取的作业的作业量和输出量以及在步骤108中确定的作业效率值，对分析目标作业计算改善预测值(步骤110)。在所示示例中，业务流程“M1模型开发”中的“产品规划”作业当前需要25天来完成50页的产品规划报告(作业效率＝2.0(页/天))，但是可以预测如果将该效率提高到与基准效率相同的水平，即在业务流程“M2模型开发”中的“产品规划”作业的作业效率“2.5(页/天)”，则50页的产品规划报告可以在20天＝50(页)÷2.5(页/天)内完成。当前作业量和改善后的预测值之差(即，25(天)-20(天)＝5(天))是通过改善实现的效果。
接下来，作业改善预测例程确定是否存在处理名为“M1模型开发”的任何其它作业(步骤112)；如果存在任何这种作业，则该例程返回到步骤104以重复以上处理。如果不存在这种作业，则向输入/输出设备36和/或主存储设备32或辅助存储设备34输出结果(步骤114)，并且终止该例程。
在上述作业改善预测例程中，步骤102和104分别构成了目标作业选择手段(means)和目标作业信息获取手段，该目标作业选择手段用于从作业数据库内选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业，该目标作业信息获取手段用于获取该分析目标作业的作业量、输出类型以及输出量。步骤106和108构成了基准效率确定手段，用于从作业数据库检索输出类型与分析目标作业的输出类型相同的任何作业，基于检索到的作业的作业量和输出量来获得作业效率，并基于由此获得的至少一个作业效率来确定基准效率。步骤110构成了作业改善效果计算手段，用于通过计算分析目标作业的作业量与在以基准效率执行该分析目标作业所需的作业量之差，来计算作业改善效果。步骤112构成了用于使目标作业信息获取手段、基准效率确定手段、以及作业改善效果计算手段对通过目标作业选择手段选择的每一个分析目标作业进行处理。
图6表示在对所有目标作业执行上述处理后，提供作业改善预测的结果的显示示例。在该示例中，根据改善效果以降序对作业进行列表。可以很容易地看出，在所有提高到基准效率水平的作业中，“电路设计”作业的改善效果最高，为“15天”，在业务流程“M1模型开发”中通过改善该作业可以获得很大的效果。另一方面，“说明书准备”作业已经具有与基准效率相当的作业效率，其改善效果因此为“0天”，这表示难以进一步改善该作业。
图7是示出了业务流程改善预测例程的处理过程的流程图。图8是表示该例程进行处理所基于的作业数据库35的示例。图8中所示的作业数据库也包括字段“输出类型”、“输出量”、以及“作业效率”，但是没有示出这些字段。在图8的作业数据库中，针对每个作业存储“在前作业名称”和“后继作业名称”，以通过使构成该业务流程的多个作业彼此关联来对它们进行管理。
作为示例，这里假设已指定了业务流程“M1模型开发”作为待分析的业务流程，以预测影响整个流程的效果(时间的缩短)。在这种情况下，从图8的作业数据库可以看出，业务流程“M1模型开发”可以按照图9中所示的作业流的形式构成。
首先，业务流程改善预测例程调用上述的作业改善预测例程(图4)来执行作业改善预测处理，并针对这里待分析的业务流程“M1模型开发”获取作业改善预测的结果(当前作业量、改善后的作业量的预测值、以及改善效果)(步骤202)。假设已获得了图10A所示的作业改善预测的结果。
接下来，业务流程改善预测例程在被分析的业务流程中搜索关键路径(步骤204)。更具体地，搜索从作业A至作业H的所有路径(图9)，并计算各条路径所需的时间，从而获取沿各条作业路径所需的时间，如图10B所示。可以使用公知方法来搜索所有路径。业务流程改善预测例程根据图10B确定出该关键路径为A→G→H。
接下来，业务流程改善预测例程在关键路径内搜索改善目标作业(步骤206)。更具体地，通过参照图10A所示的作业改善预测的结果，确定出在路径A→G→H内产生最高改善效果的作业是作业G。改善效果为“0”的任何路径都不被选择为改善目标。
然后，业务流程改善预测例程(在步骤208中)确定在步骤206中是否已检测到改善目标作业，如果已检测到任何这种作业，则处理进行到步骤210；否则，处理进行到步骤212。在处理的第一次循环中，检测到了作业G作为改善目标作业，因此处理进行到步骤210。
在步骤210中，业务流程改善预测例程对该改善目标作业进行改善。即，对作业G进行改善，并且获得图11A中所示的结果作为对作业G进行改善后的新的作业改善预测结果。在图11A中，下划线表示经改善的作业以及被改善得超过图10A所示值的值。
接下来，业务流程改善预测例程返回到步骤204以重复上述处理。基于示出了对作业G进行改善后的新的作业改善预测结果的图11A，获得在对作业G进行改善后沿各条作业路径所需的时间，如图11B所示。在图11B中，下划线表示经改善的作业和经改善的值。基于沿图11B所示的各条作业路径所需的时间，将路径A→E→F→H检测为关键路径。
接下来，通过参照图11A所示的作业改善预测的结果，业务流程改善预测例程检测到在路径A→E→F→H内产生最高改善效果的作业是作业H(步骤206)。然后，业务流程改善预测例程对作业H进行改善，并获得图12A中所示的结果作为对作业H进行改善后的新的作业改善预测结果(步骤208和210)。
然后，业务流程改善预测例程基于示出了对作业H进行改善后的新的作业改善预测结果的图12A，获得在对作业H进行改善后沿各条作业路径所需的时间，如图12B所示，并检测到路径A→E→F→H为关键路径(步骤204)。接下来，业务流程改善预测例程通过参照图12A所示的作业改善预测的结果，检测到在路径A→E→F→H内产生最高改善效果的作业是作业E，对作业E进行改善，并获得图13A中所示的结果作为对作业E进行改善后的新的作业改善预测结果(步骤206、208和210)。
此外，业务流程改善预测例程基于示出了对作业E进行改善后的新的作业改善预测结果的图13A，获得在对作业E进行改善后沿各条作业路径所需的时间，如图13B所示，并检测到路径A→G→H为关键路径(步骤204)。接下来，业务流程改善预测例程通过参照图13A所示的作业改善预测的结果，检测到在路径A→G→H内产生最高改善效果的作业是作业A，对作业A进行改善，并获得图14A中所示的结果作为对作业A进行改善后的新的作业改善预测结果(步骤206、208和210)。
接下来，业务流程改善预测例程基于示出了对作业A进行改善后的新的作业改善预测结果的图14A，获得在对作业A进行改善后沿各条作业路径所需的时间，如图14B所示，并再次检测到路径A→G→H为关键路径(步骤204)。接下来，业务流程改善预测例程通过参照图14A所示的作业改善预测的结果，搜索在路径A→G→H内产生最高改善效果的作业，但是因为属于该路径的所有作业的效果都为“0”，所以终止该处理(步骤206和208)。
最后，业务流程改善预测例程向输入/输出设备36和/或主存储设备32或辅助存储设备34输出业务流程改善预测的结果(步骤212)，因此该例程终止。例如，通过显示待改善的作业(如图15A所示)和/或通过显示执行各个作业所需的时间可以缩短多少的预测(如图15B所示)来显示这些输出结果。
在上述业务流程改善预测例程中，步骤204构成了关键路径检测手段，用于在被分析的业务流程中检测关键路径。步骤206和210构成了作业改善手段，用于以属于所述关键路径的所有作业中的产生最高作业改善效果的作业的作业量来反映作业改善效果。步骤208和212构成了业务流程改善效果计算手段，用于通过使关键路径检测手段和作业改善手段进行处理，直到属于该关键路径的所有作业的作业改善效果为零为止，来计算业务流程改善效果。
本发明可以在不脱离本发明的精神或主要特征的情况下以其它具体形式实施。因此本实施例在所有方面都应视为例示性而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求指定而不是由前述说明指定，因此在此旨在涵盖落入权利要求的等价物的含义和范围内的所有修改。
权利要求
1.一种业务流程分析设备，该业务流程分析设备包括作业数据库，在该作业数据库中，针对构成业务流程的多个作业中的每一个作业，至少将作业量、输出类型以及输出量彼此相关联地进行存储；目标作业选择单元，该目标作业选择单元用于从所述作业数据库内选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业；目标作业信息获取单元，该目标作业信息获取单元用于获取所述分析目标作业的作业量、输出类型、以及输出量；基准效率确定单元，该基准效率确定单元用于从所述作业数据库检索输出类型与所述分析目标作业的输出类型相同的任何作业，基于检索到的作业的作业量和输出量来获得作业效率，并基于如此获得的至少一个作业效率来确定基准效率；作业改善效果计算单元，该作业改善效果计算单元用于通过计算所述分析目标作业的作业量与在以所述基准效率来执行所述分析目标作业的情况下所需的作业量之差，来计算作业改善效果；以及用于使所述目标作业信息获取单元、所述基准效率确定单元、以及所述作业改善效果计算单元对由所述目标作业选择单元选择的每一个分析目标作业进行处理的单元。
2.根据权利要求1所述的业务流程分析设备，其中，所述基准效率确定单元确定所述至少一个作业效率中的最大值作为所述基准效率。
3.根据权利要求1所述的业务流程分析设备，其中，所述基准效率确定单元确定所述至少一个作业效率的平均值作为所述基准效率。
4.根据权利要求1所述的业务流程分析设备，其中，所述作业数据库通过使构成所述业务流程的多个作业彼此关联来存储各个作业，并且所述设备进一步包括关键路径检测单元，该关键路径检测单元用于在被分析的业务流程中检测关键路径；作业改善单元，该作业改善单元用于以属于所述关键路径的所有作业中产生最高作业改善效果的作业的作业量来反映所述作业改善效果；以及业务流程改善效果计算单元，该业务流程改善效果计算单元用于通过使所述关键路径检测单元和所述作业改善单元执行处理，直到属于所述关键路径的所有作业的作业改善效果为零为止，来计算业务流程改善效果。
5.一种业务流程分析方法，该业务流程分析方法包括以下步骤创建作业数据库，在该作业数据库中，针对构成业务流程的多个作业中的每一个作业，至少将作业量、输出类型以及输出量彼此关联地进行存储；从所述作业数据库内选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业；获取所述分析目标作业的作业量、输出类型、以及输出量作为目标作业信息；通过以下操作来确定基准效率从所述作业数据库检索输出类型与所述分析目标作业的输出类型相同的任何作业，基于检索到的作业的作业量和输出量来获得作业效率，并基于如此获得的至少一个作业效率来确定所述基准效率；通过计算所述分析目标作业的作业量与在以所述基准效率执行所述分析目标作业的情况下所需的作业量之差，来计算作业改善效果；以及对在所述目标作业选择处理中选择的每一个分析目标作业进行所述目标作业信息获取处理、所述基准效率确定处理、以及所述作业改善效果计算处理。
6.根据权利要求5所述的业务流程分析方法，其中，所述基准效率确定处理确定所述至少一个作业效率中的最大值作为所述基准效率。
7.根据权利要求5所述的业务流程分析方法，其中，所述基准效率确定处理确定所述至少一个作业效率的平均值作为所述基准效率。
8.根据权利要求5所述的业务流程分析方法，其中，所述作业数据库创建处理创建所述作业数据库，以通过使构成所述业务流程的多个作业彼此相关联来存储这些作业，并且所述方法进一步包括以下步骤在被分析的业务流程中检测关键路径；通过以属于所述关键路径的所有作业中产生最高作业改善效果的作业的作业量来反映所述作业改善效果，以改善作业；以及通过重复进行所述关键路径检测处理和所述作业改善处理，直至属于所述关键路径的所有作业的作业改善效果为零为止，来计算业务流程改善效果。
9.一种存储介质，该存储介质用于与基于作业数据库对业务流程进行分析的业务流程分析系统一起使用，在该作业数据库中，针对构成所述业务流程的多个作业中的每一个作业，至少将作业量、输出类型以及输出量彼此关联地进行存储，所述存储介质存储用于使所述业务流程分析系统实现以下功能的业务流程分析程序目标作业选择单元，该目标作业选择单元用于从所述作业数据库内选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业；目标作业信息获取单元，该目标作业信息获取单元用于获取所述分析目标作业的作业量、输出类型、以及输出量；基准效率确定单元，该基准效率确定单元用于从所述作业数据库检索输出类型与所述分析目标作业的输出类型相同的任何作业，基于检索到的作业的作业量和输出量来获得作业效率，并基于如此获得的至少一个作业效率来确定基准效率；作业改善效果计算单元，该作业改善效果计算单元用于通过计算所述分析目标作业的作业量与在以所述基准效率来执行所述分析目标作业的情况下所需的作业量之差，来计算作业改善效果；以及用于使所述目标作业信息获取单元、所述基准效率确定单元、以及所述作业改善效果计算单元对由所述目标作业选择单元选择的每一个分析目标作业进行处理的单元。
10.根据权利要求9所述的存储介质，其中，所述基准效率确定单元确定所述至少一个作业效率中的最大值作为所述基准效率。
11.根据权利要求9所述的存储介质，其中，所述基准效率确定单元确定所述至少一个作业效率的平均值作为所述基准效率。
12.根据权利要求9所述的存储介质，其中，所述作业数据库通过使构成所述业务流程的多个作业彼此关联来存储各个作业，并且所述业务流程分析程序使所述业务流程分析系统进一步实现以下功能关键路径检测单元，该关键路径检测单元用于在被分析的业务流程中检测关键路径；作业改善单元，该作业改善单元用于以属于所述关键路径的所有作业中产生最高作业改善效果的作业的作业量来反映所述作业改善效果；以及业务流程改善效果计算单元，该业务流程改善效果计算单元用于通过使所述关键路径检测单元和所述作业改善单元执行处理，直到属于所述关键路径的所有作业的作业改善效果为零为止，来计算业务流程改善效果。
全文摘要
本发明提供了一种业务流程分析设备。该业务流程分析设备能以一定的精度预测作业改善效果，并对构成整个业务流程的各个作业中具有较高预测改善效果值的作业优先进行改善。该业务流程分析设备具有作业数据库，其中针对构成业务流程的各个作业，至少将作业量、输出类型以及输出量彼此关联地进行存储，并且该业务流程分析设备执行包括以下步骤的处理选择属于被分析的业务流程的作业作为分析目标作业；获取分析目标作业的作业量、输出类型以及输出量；检索输出类型与分析目标作业的输出类型相同的任何作业；基于检索到的作业的作业量和输出量获得作业效率；基于如此获得的至少一个作业效率确定基准效率；以及通过计算分析目标作业的作业量与在以基准效率执行分析目标作业时所需的作业量之差，来计算作业改善效果。对每一个分析目标作业进行上述处理。
文档编号G06Q10/06GK101046861SQ20061014272
公开日2007年10月3日 申请日期2006年10月30日 优先权日2006年3月28日
发明者小磯俊一郎, 古本幸彦, 小林实, 天间司, 林宏兴 申请人:富士通株式会社