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申请/专利权人：北京用友薪福社云科技有限公司

摘要：本发明涉及流程挖掘技术领域，公开了一种基于RPA分解日志自动化流程挖掘的方法，包括以下步骤：配置RPA机器人记录一个流程中每个步骤的开始和结束时间、执行状态的日志信息，输出集中式日志文件或数据库中的结构化日志数据，包括时间戳、步骤名称、执行状态；将S100中的日志数据输入到流程挖掘工具中，自动生成实际流程模型，分析并识别实际流程模型与预期流程的差异，并识别出流程瓶颈。本发明通过识别流程瓶颈和进行性能分析，找到优化流程的机会，提高流程的执行效率，实时监控和阈值预警机制能够及时发现异常情况，并自动通知相关人员，通过机器学习模型识别可直接处理的订单，减少人工审核的需求，提高流程分析的速度和准确性。

主权项：1.一种基于RPA分解日志自动化流程挖掘的方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：配置RPA机器人记录一个流程中每个步骤的开始和结束时间、执行状态的日志信息，输出集中式日志文件或数据库中的结构化日志数据，包括时间戳、步骤名称、执行状态；S200：将S100中的日志数据输入到流程挖掘工具中，自动生成实际流程模型，分析并识别实际流程模型与预期流程的差异，并识别出流程瓶颈；S300：通过RPA机器人集成的实时监控功能，自动记录步骤的执行时间，生成实时监控数据，在实时监控数据中，当其中一个步骤的执行时间超出预定阈值时，自动发送警报给相关人员；S400：使用历史订单数据、审核记录和步骤S100中的日志数据来训练分类模型，设定规则或模板，用于自动处理可识别的特殊情况，通过训练后的分类模型区分可自动处理的订单和需要人工审核的订单，并输出相应的规则模板；历史订单数据是指记录过去处理过的所有订单的信息，包括订单内容、处理时间、处理结果；审核记录是指记录需要人工审核的订单及其处理结果；S500：使用历史数据来训练预测模型，历史数据包括S100的日志数据和S300的实时监控数据，并将训练后的预测模型集成至RPA机器人，当输入实时数据时，则通过预测模型输出下个流程的流程性能指标出现问题的概率；流程性能指标出现问题的概率包括流程瓶颈出现的概率、流程执行超时的概率、错误发生的概率；流程瓶颈出现的概率是指在流程执行过程中至少一个步骤由于资源不足、效率低下原因导致流程进度受阻的概率值；流程执行超时的概率是指流程中至少一个步骤的实际执行时间超过预定的阈值时间的概率值；错误发生的概率是指在流程执行过程中出现错误或异常情况的概率值；实时数据是由RPA机器人在已执行的流程中实时收集的数据。

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