某航空公司：以流程挖掘驱动航班调整流程智能化升级

公司简介

作为A股七大上市航空公司之一，该航空公司业务规模庞大、运营链路繁杂。目前航点覆盖中国、东南亚及东北亚的主要商务和旅游城市，共经营航线数百条，年运输旅客3000万人次。

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。