在當前製造業挑戰日益複雜的情況下，生產製造優化、數位化轉型與人才短缺成為關鍵問題。製造業企業正面臨如何快速適應市場需求波動、整合新技術及提升員工技能的多重壓力。而 Process Mining（流程探勘） 作為一種高效的數據分析工具，可以在這些領域提供解決方案。
在生產製造優化中，Process Mining 可透過分析歷史操作數據，識別生產流程中的瓶頸與低效環節，協助企業提高生產效率、降低資源浪費，從而提升整體製造效能。
數秒產出作業流程圖，快速剖析生產作業流程瓶頸
透過Process Mining，可快速將生產流程紀錄數據，轉換成一目了然的流程圖，讓我們從不同角度看出作業流程中的問題與機會，進一步優化資源配置，以下從業務跟製程角度來分析：
1. 業務端分析：
- 新客戶開發與報價頻率較高：
從圖中的業務流程來看，可以看出「新客戶開發」與「報價」的頻率次數較高。這說明業務人員實際花費大量時間在開發新客戶，而與現有大客戶洽談時間較少。 - 建議措施：透過流程探勘分析建議企業強化新客戶開發工具，縮短開發時間，並提升報價的自動化程度，讓業務人員將更多精力投入在高價值客戶的關係維護。
2. 製程端分析：
- SMT中的高速機執行次數最高：
從製程端的角度來看，可以看出SMT中的「高速機」執行次數最高，代表可能原因為產品的不良率較高導致重工。 - 建議措施：建議企業進一步分析不良率的原因，像是可能因設計問題或設備參數調校不當造成不良率過高，從而針對製程來優化生產流程，同步加強設備的檢測與維護頻率，減少重工次數，提高生產效率。
從平均工時檢視機台停機待料的情況，進而提高機台稼動率
企業除了可以透過Process Mining清楚掌握整個生產流程中的執行頻率，也可以利用流程探勘這個工具檢視各流程的平均工時，從中找到哪些環節的工作時程遠超平均值。像是從圖中可以看出「吸板機」平均工時最長，可能原因為在生產過程中缺料造成機台停機待料，所以透過Process Mining可以找出生產的流程瓶頸，從而提出改善建議來提升這些關鍵環節的效率。
用數據優化人力資源配置，運用Process Mining提升資源配置效益
透過Process Mining，我們可以用數字具體比較「助理工程師」與「工程師」在專案的績效表現，從而規劃更好的工作分配、培訓方向、獎酬制度。
從圖中的案件數量和案件平均處理時間可以看出以下具體應用方式：
- 分析現況，識別瓶頸：根據「助理工程師」和「工程師」的數據差異，企業能清晰了解各角色在流程中對案件數量和平均處理時間的影響。
- 優化資源配置：將不同技能層級的人才安排到最合適的流程節點。例如，助理工程師可負責較基礎的任務，而工程師處理更高價值的工作，以此提升整體流程效率。
- 模擬與驗證改進效果：通過不同人才的對比，企業可以模擬將不同的人才放在不同位置，並進行交叉驗證此資源配置是否有最大成效，讓企業可以在實施之前先模擬並檢視潛在的成效與風險，從而避免因人力配置錯誤導致的效率損失或資源浪費。
- 成本控制與效能提升：Process Mining 還可以結合工時和薪資數據算出各人的平均人力產值，像是從圖中可以看出「助理工程師」每個案件的平均處理成本為1364元，而「工程師」每個案件的平均處理成本為1398元，從中可以看出兩者的案件完成數接近，但處理時間與成本的差異表明各角色在流程中的效率不同，可藉由Process Mining評估每種資源配置方案的成本效益，從而達到人力資源配置的最大化。
也可以看出助理工程師與工程師，在流程中各個步的執行時長與步驟差異，並幫助管理者優化人力資源的分配，進一步揭示哪些流程環節可以通過增加自動化或資源再分配來提升效率。例如針對執行時間較長或頻率較高的作業，適當分配高階人員以減少延誤，同時對於初階人員可以通過提供針對性的培訓來縮小技能差距。透過這些洞察，企業可以全面提升流程效率，實現人力配置的最優化。
從工作流程作業關係圖，優化派工與跨部門協作機制，創造公司最大綜效
Process Mining可以幫助企業深入了解各個環節中的人員參與度，從而找到可精簡人力與資源的地方。根據下圖的作業關係圖，可以看出不同角色（如副理、助理、專員）在各工作環節中的分工與參與程度。透過此流程探勘企業可以系統性地分析各個工作節點的運作方式及其與角色的關聯性，進一步發現流程中的效率以提升空間。
例如，從下圖可以看出「交期回覆」和「包裝入庫」可能涉及多個角色且較多為重複作業或不必要的等待時間。Process Mining可以量化每個角色在這些環節中的貢獻度，並提供具體的優化建議，例如合併某些職務的責任範疇或引入自動化工具以減少人力投入。同時，圖中清楚顯示業務部和製造部的角色協作情況，為企業優化跨部門流程提供了直觀的參考依據。透過這些洞察，企業可以重新設計流程，減少人力浪費，提高整體運營效率，並確保資源配置的最佳化。
不同廠區製造效率與成本效益的數據化對比
這張圖的分析結果，呈現昆山廠與桃園廠在生產同一型號筆電時的效率差異。左上角篩選條件顯示兩廠的分析範圍。昆山廠處理102件案例，平均交付時間為29天1小時，平均單件成本EUR 22,724.51；相較之下，桃園廠僅需處理74件案例，交付時間縮短至20天6小時，單件成本下降至 EUR 17,259.46。中間的長條圖比較了兩廠在 AOI 測試、ICT 測試、包裝入庫等製程的效率表現。昆山廠在多個製程中耗時較長，例如 AOI 測試與包裝階段，顯示流程瓶頸。右下流程圖展示了從 AOI 測試到最終客訴處理的整體流程。桃園廠的流程更為緊湊且資源利用率高，建議昆山廠透過優化測試設備、降低返工次數以及導入流程自動化，來縮短交付時間並降低成本。
在製造業面臨市場波動與人才短缺挑戰下，Process Mining 成為提升效能的關鍵工具。通過分析歷史數據，它能識別流程瓶頸並優化資源配置。
導入 Process Mining 的效益及應用：
- 生產效率提升：分析歷史數據，找出高重工頻率的製程問題，優化設備維護與生產流程，減少不良率與資源浪費。
- 人力資源最佳化：企業可以解析不同角色的績效與作業差異，並模擬將不同的人才放在不同位置，將人力資源配置最佳化。
- 數據驅動決策：結合工時與薪資數據，精準評估資源配置效益，確保成本控制與產出最大化。
- 流程自動化與協作提升：量化跨部門協作效率，找出重複作業與延遲環節，提出自動化及流程合併建議，提升運營效率。
Process Mining應用範圍涵蓋生產製程、業務流程與人力資源配置等，幫助企業實現全面效能提升與數位化轉型，成為應對挑戰的重要工具。
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面對未來，選擇正確的流程改善策略並依賴專業顧問的支持，能讓企業在激烈的市場競爭中保持敏捷並持續成長。希望藉由先行智庫的專業顧問服務，企業能在流程再造和數位轉型的道路上行穩致遠，創造出持續的商業價值。