某航空公司
：以流程挖掘驱动航班调整流程智能化升级

项目背景

航班调整是航空公司保障运行稳定、
、应对突发事件的核心流程
，，，对流程效率与规范性要求极高。。。然而，，该航空公司在实际运营中正面临流程执行松散、、
、
、决策效率不足
、、、资源投入分散等管理挑战
。。。。

为此
，，该企业选择引入 AlphaFlow 智能流程平台，，启动航班调整流程挖掘项目
，，，并通过 AlphaFlow BPI流程挖掘分析平台对航班调整、、延误处理
、、服务保障及旅客通知等关键业务链路进行数据建模与流程分析
，，，全面推动航班调整流程的数字化改造。。。。

图：航班延误数据深度挖掘

项目目标

重构端到端的航班调整流程模型，，识别缺失、
、
、偏差与返工环节；分析流程瓶颈与执行效率，
，提升路径一致性；建设可视化数据驾驶舱，，，支撑运营决策优化。。
。。

应用场景

本次流程挖掘项目聚焦四大核心场景
，，形成完整的“航班调整信息流”闭环：

1.航班调整评估与决策流程

2.航班调整发布与实施流程

3.服务保障方案制定流程

4.旅客通知与反馈流程

图
：航班延误数据深度挖掘

关键发现

流程合规性缺失

航班调整实际流程路径达666条，，前五条占比超过70%且均跳过评估与决策环节，
，，直接进入“航班公告发布”。
。。。实际仅2%的流程执行了完整的决策流程。。。。

流程效率低下

部分节点时效数据不佳，，，，如航班评估平均耗时18分钟，，
，7月最高达28分42秒；航班调整通知单与公告发布平均耗时超3小时；其次某些流程节点返工率高达 31%，
，，例如“公告发布”。。。。

流程路径复杂

表现为单一流程中路径数多达666条，，平均执行节点数仅2个，
，，绝大部分流程执行率不足20%。。

数据驱动不足

数据主要依赖手工报表分析，
，，缺乏实时洞察；超1000人参与流程，，但系统执行数据覆盖率不足，，
，资源分配利用率不高。。
。

图：航班调整信息瓶颈分析

解决方案与实施成效

1.流程模型构建与可视化

自动建立“航班调整信息流”统一流程模型；支持自定义流程图与业务关键节点呈现
。。。。

实施成效：实现航班调整流程的全链可视化管理。。

2.瓶颈与返工定位

精准分析高返工节点与低执行率流程段落；提供返工路径穿透下钻，，，助力问题根因追溯
。。。。

实施成效：明确瓶颈节点与关键返工环节，，，支持优化建议落地。。

3.路径与一致性分析

多路径差异比对，，清晰识别违规路径与偏差流程；输出路径一致性指标，，，用于流程标准化校验
。。。

实施成效：发现纠正流程跳过与路径异动行为，
，大幅提升规范性
。。
。

4.实时数据驾驶舱

结合投诉数据
、、、
、通知下发效率、、
、时效异常等信息构建实时数据看板
；实现航班运行情况与客户服务体验的联动分析。。

实施成效
：构建了航班调整的标准化管理体系与数据监控机制。。
。。