機器人流程自動化建模綜述

中圖分類號：TP242 文獻標志碼：A 文章編號：1000-5137（2025）02-0201-08

Abstract：Asystematicreviewof processmodeling inrobotic process automation （RPA）was provided inthis paper with focus on eventlogbased process mining methodsandother modelingapproachessuchas flowchartand business processmodeling language.Throughcomprehensivereviewandanalysisofexistingliterature，thekeyresearchadvancementsandlimitatiosinthe fieldof RPAmodeling were highlightedand futureresearch directions were proposed，which provided theoretical supportand methodological guidance for RPA process modeling.

Key words：robotic process automation （RPA）； process modeling； process mining

0 引言

機器人流程自動化（RPA）通過模擬人工操作[1來執行規則明確的任務，不僅降低了人為失誤，還顯著提高了重復性工作的效率，尤其在金融、醫療、制造等行業中，展現出了巨大的應用潛力.流程建模在RPA實施過程中起著關鍵作用，直接影響自動化任務的準確性、穩定性和擴展性.然而，與傳統業務流程建模相比，因其具有顯著的獨特性和復雜性.RPA建模方法面臨一些挑戰，特別是在精確捕捉和優化復雜流程邏輯方面.

IVANCIC等[2闡述了RPA的現狀、定義，以及其與業務流程建模語言（BPM）的關系，列舉了其在商業實踐中的應用.SYED等[3]羅列了RPA的研究主題和挑戰.COSTA等[4研究了RPA的采用過程、實施方法、優勢、挑戰及流程特征.MOREIRA等[5列舉了RPA在業務流程自動化中的應用和挑戰.EL-GHARIB等通過流程挖掘技術來改進RPA的實施.PATRICIO等將人工智能（AI）與RPA相結合，并研究了其對企業運營效率、社會與環境的影響.KIM等[8描述了AI-RPA的演變過程.本文通過文獻綜述的方式，系統地回顧并分析了現有RPA流程建模方法.重點討論基于事件日志的流程挖掘方法及其他流程建模方法，并對未來的研究方向進行展望.

1基本概念

RPA是一種預配置的軟件實例，使用業務規則和預定義的活動編排，在一個或多個不相關的軟件系統中完成流程、活動、事務和任務組合的自動執行，以提供帶有人工異常管理的結果或服務.RPA可以被視為一種基于軟件的解決方案，協助人類完成大量基于固定和明確規則的、重復性較高的工作[2-3]，具有高效率性[8]、動態性與實時性[9]、非侵入性[10]和可擴展性[11-12].

2 文獻規約

2.1 研究問題的范圍

本文聚焦以下三個關鍵問題：

（1）如何從用戶交互中生成高質量的事件日志，并通過預處理和流程挖掘技術構建準確的RPA流程模型？（2）除基于事件日志的流程挖掘方法外，其他RPA建模方法有哪些新穎的思路和實踐？（3）基于現有方法的研究局限，未來RPA建模的研究應朝哪些方向發展？

2.2文獻檢索結果

為了盡可能涵蓋所有相關研究，選擇以英文和中文撰寫的文獻作為綜述的對象，如表1＼～2所示.

英文檢索數據庫是IEEE Xplore，SpringerLink，Scopus，Web of Science 和 ScienceDirect，檢索時間為2019—2024年，共返回了3855篇論文（存在部分重復的檢索結果），如表3所示.

中文檢索數據庫是知網、萬方和維普，檢索時間與英文檢索實踐一致，共返回了54篇論文，如表4所示.

2.3 文獻選擇

根據文獻約束規則，對檢索的文章進行統計，最終選定33篇與RPA建模相關的參考文獻.圖1為33篇文獻的發表年份分布情況，可見RPA建模的關注度總體呈上升趨勢.

為了直觀展示選定論文的核心內容和高頻詞匯，使用Python工具對所選定論文的標題、摘要和關鍵詞進行了處理，并利用WordCloud庫生成了詞云圖（圖2）.圖2中字體越大表明詞頻越高.

3基于事件日志的流程挖掘方法

基于事件日志的流程挖掘方法是當前RPA建模的主流研究方向，其核心思想是通過捕獲用戶的操作記錄生成事件日志，并利用這些日志挖掘RPA模型.該方法通常包括三部分：記錄用戶活動生成事件日志、對日志進行預處理，以及通過挖掘算法發現流程.該方法對事件日志的質量依賴較高，日志中的噪聲和不完整性可能影響模型的準確性.

3.1記錄活動并生成事件日志

JIMENEZ-RAMIREZ等[13]通過非侵入式監控方式生成UI級事件日志的方法，在生命周期早期階段改進RPA.LENO等[14]開發了ActionLogger工具，用于實時捕獲Excel和Chrome中的交互事件并生成結構化日志.AGOSTINELLI等[15通過SmartRPA工具分析UI日志，自動生成高效的RPA腳本，減少人工干預.CHOI等[1]通過記錄多應用交互，生成高質量日志，并識別適合RPA的例程任務.REHSE等[17]通過記錄、挖掘用戶行為交互活動，生成標準化事件日志，對流程建模和對用戶行為進行分析.

3.2 預處理事件日志

3.2.1 傳統方法的局限性

傳統數據預處理方法主要集中在兩個方面：自動化例程識別和UI日志與數據問題處理，自動化例程識別存在流程選擇缺乏系統性、過度依賴主觀經驗以及缺乏自動化潛力評估標準等問題;而UI日志與數據問題處理則受限于分段困難、標準化缺失及信息不完整等情況，如表5所示.

3.2.2 預處理技術

3.2.2.1基于量化指標的評估方法

WANNER等[18]、GKOTSOPOULOU[23]和YADAV等[32]分別提出了量化指標體系，用于評估流程的自動化潛力，包括執行頻率、穩定性、失敗率、執行時間、標準化程度、前后變化率和當前自動化率等.通過事件日志聚類或多準則決策模型，將復雜流程分解為子流程，計算優先級，并驗證重復性、規則化程度和高交易量是識別適合自動化任務的關鍵特性.

3.2.2.2基于UI日志和流程挖掘的方法

BOSCO等[22]通過參數依賴關系和Foofah工具，標記完全確定的例程為可自動化流程.CHOI等[19]利用流程挖掘技術，通過頻率、周期性和持續時間篩選優先自動化的例程.REHSE等[17提出用戶行為挖掘（UBM），通過日志清洗、結構化處理和頻率分析，識別高頻、標準化和周期性例程，并評估其自動化潛力.YADAV等[21構建框架從事件日志提取任務記錄和特征矩陣，按優先級確定自動化任務.

3.2.2.3基于專家知識的方法

SHIDAGANTI等[2]結合客戶需求、業務團隊和RPA架構師，共同評估流程復雜性并制定自動化策略，同時分析潛在收益.YADAV等[20通過專家訪談和調查結果識別適合自動化的流程.

3.2.2.4 混合方法

YADAV等[2通過流程標準化程度、數據質量和成熟度評估篩選自動化候選項.DUMAS等[25提出機器人流程挖掘（RPM），通過分析UI日志發現可自動化例程，并生成可執行規范和腳本.

3.2.2.5 UI日志未分段問題的解決方法

BOSCO等[22利用確定性無環有限狀態自動機（DAFSA）結合前綴和后綴壓縮技術處理日志，并通過分解DAFSA提取候選例程.AGOSTINELLI等[24.27提出分類框架，將分段場景劃分為三類復雜等級，并通過變體檢測、時間戳分析和共享操作歸屬分析解決分段問題.LENO等[28]利用控制流圖和CloFast算法，通過事件依賴關系和頻繁模式挖掘分段日志，并結合頻率等指標優化候選例程識別.隨后，LENO等[33]改進方法，新增自動化可行性評估和語義等價例程聚合，并為例程生成可執行規范.

3.2.2.6 UI日志標準化

ABB等[29提出了一個通用參考數據模型，用于標準化用戶交互日志數據，定義了操作、上下文、時間戳和流程關聯等關鍵元素，支持跨系統數據整合.隨后，ABB等[9基于對象中心事件日志（OCEL）優化了動態屬性處理和冗余問題，提升了日志標準化的效率和適用性.

3.2.2.7屏幕信息混雜的解決方法

MARTINEZ-ROJAS等[30]提出了結合UI日志和屏幕截圖的任務挖掘框架，通過特征提取和監督學習生成可解釋的決策模型.GARCIA-ROMERO等[34將眼動追蹤數據與UI日志整合，通過時間戳匹配增強日志，并過濾未關注區域，僅保留用戶注視的界面元素，提升分析精度.

3.3 流程發現

ZHANG等[35]提出基于圖重寫規則的流程發現方法，通過事件日志構建直接后續圖，歸約為結構化程序模型.RYBINSKI等[3]將流程發現與RPA相結合，利用alpha-miner算法生成控制流和數據依賴的可擴展程序應用標記語言（XAML）流程圖.BEYEL等[3提出“半透明活動關系\"方法，捕獲任務并行性和條件選擇.

4其他流程建模方法

4.1 流程圖

在現有的RPA流程描述模型中，流程圖是一種常見的表示形式.與傳統的自動化方法相比，通過軟件引導的方式，RPA允許用戶通過簡單的拖放操作快速構建流程圖，進而描述自動化場景[38].KAJROLKAR等[39]利用流程圖描述了RPA處理郵件和生成發票的過程.

4.2業務流程建模語言（BPMN）

DOLHA等[40]利用BPMN對RPA建模，并通過Bee-Up工具創建 BPMN圖.HALASKA等[41]使用BPMN模擬常見流程模式，研究流程的流轉和邏輯對RPA的支持作用.賴琪等[42提出基于BPMN2.0的標準化建模規范，解決流程腳本不兼容問題，并定義了流對象、連接對象和數據對象，設計符號和標簽系統，以實現直觀建模.

4.3統一建模語言（UML）

KURYLETS等[43]開發了一個適用于RPA的UMLsec擴展（UMLRPAsec），為RPA提供標準化的安全建模方法，包括：適用于RPA的構造塊、安全類圖、安全活動圖及元模型.

4.4 Petri網

高慶鑫等[31將時間Petri網應用于流程挖掘與RPA建模，通過分析事件日志，構建全局流程模型，并利用時間Petri網對活動的持續時間進行建模，進一步識別和提取關鍵流程路徑.

5討論

5.1 目前的問題

流程圖作為常用的流程表示工具，在表達復雜流程的動態特性和關鍵邏輯方面存在局限，難以實施復雜流程的RPA建模.相比之下，帶有重放語義的流程模型（如BPMN或Petri網）更適合表達復雜邏輯和模擬流程，但設計針對RPA復雜邏輯的建模方法仍研究不足.

現有的研究和模型大多局限于流程的基本表示和任務自動化的可行性，缺乏對RPA核心特性，如高效率性、非侵入性和可擴展性的全面建模.

RPA對實時性和動態性的需求超出了傳統靜態建模方法的能力范圍，這些方法在捕獲實時事件、處理復雜依賴關系和動態調整任務時表現不佳，阻礙了RPA流程的精確建模和優化部署.

RPA在多例程交互和資源共享的建模方面仍面臨挑戰.現有方法主要關注單例程的控制流，缺乏對多例程協作和資源沖突管理的有效支持，影響流程的效率和穩定性.

當前流程建模方法在實時性、動態性、多例程協作和關鍵性能表達方面存在明顯不足.未來的研究需開發能夠全面反映RPA特性并支持復雜動態流程的建模方法，以推動RPA領域的發展.

5.2 未來研究方向

針對當前RPA流程建模領域存在的諸多問題，未來研究可以從以下幾個方向人手，以突破現有方法的局限性，并為RPA流程的高效實施提供理論支持和技術保障，

（1）現有建模方法無法滿足RPA對實時性和動態性的需求.未來研究需開發動態建模方法，如擴展Petri網，引入時間和條件約束，提升流程的執行效率和靈活性.

（2）RPA的高效率性、非侵人性和系統可擴展性是其成功實施的關鍵，未來研究應構建能夠體現這些特性的建模框架.在高效率性方面，需要評估模型的任務執行效率、資源利用率等關鍵指標，并通過優化提升模型效率.例如，DAI等4提出的基于流程片段替換的重構方法，通過識別流程中的低效片段，并將其替換為高效片段，實現了任務優化和并行度提升，同時保持了模型的一致性.

（3）未來研究應結合數據挖掘技術和人工智能，利用歷史數據自動發現和建模流程模式，提高建模效率，并學習復雜流程依賴和動態特性.

6結語

本文對當前RPA建模的主要方法進行了詳細的分析和討論.基于事件日志的流程挖掘方法作為主流的建模技術，雖然具有較高的準確性和自動化程度，但其依賴于高質量的日志數據，且在日志預處理方面仍存在許多挑戰.除此之外，流程圖、BPMN、UML等其他建模方法也為RPA的流程建模提供了不同的解決方案，在不同的應用場景中各具優勢，但在復雜流程的建模上往往存在一定局限性.

未來的研究應重點應聚焦于開發支持動態與實時處理的建模方法，探索如何構建更高效、靈活且兼容性強的建模框架，并有效解決多例程間資源沖突等關鍵問題.隨著相關研究的深人推進，RPA技術在各行各業的應用有望進一步實現智能化與自動化，從而顯著提升企業的運營效益和市場競爭力，

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（責任編輯：包震宇，郁慧）