计算机工程

作者：高庆鑫, 刘聪, 张在贵, 郭娜, 苏轩, 曾庆田

单位：1. 山东理工大学计算机科学与技术学院，山东 淄博 2550022. 山东科技大学计算机科学与工程学院，山东 青岛 2665903. 济南浪潮数据技术有限公司，山东 济南 2501004. 山东理工大学电气与电子工程学院，山东 淄博 255002

关键词：流程挖掘,机器人流程自动化,优化部署,模型挖掘,时间Petri网

基金：科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0119501); 国家自然科学基金面上项目(52374221); 山东省泰山学者特聘专家支持项目(ts20190936); 山东省泰山学者工程专项基金(ts20190936); 山东省泰山学者工程专项基金(tsqn201909109); 山东省自然科学基金优秀青年基金(ZR2021YQ45); 山东省高等学校青创科技计划创新团队项目(2021KJ031)

作为组织数字化转型的关键技术，机器人流程自动化(RPA)近年来得到了学术界和产业界的广泛关注。成功部署RPA的关键是确定哪些活动应该自动化。然而，现有的部署策略缺乏对流程的分析，导致RPA机器人的部署错误，造成资源的浪费。此外，已有的基于流程挖掘的RPA机器人部署方法过度依赖于专家的领域知识，缺乏通用性。针对上述问题，将流程挖掘与RPA相结合，提出一种基于流程挖掘的RPA机器人优化部署方法。首先提出从事件日志中挖掘全局流程模型的方法，挖掘得到含有时间信息的时间Petri网模型；其次通过关键流程路径识别方法得到关键流程路径；最后提出RPA机器人优化部署策略，结合时间和成本约束确定RPA机器人的最佳部署结点集合。该方法已在开源流程挖掘工具平台ProM中实现，并将其与已有的4种部署方法进行时间效率提升实验比较。实验结果表明，与其他部署方法相比，该方法在不依赖于专家领域知识的前提下，流程的性能提升率为22%~41%，RPA机器人的部署正确率达到1，验证了该方法的通用性和准确性。

来源：2025年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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