过程感知信息系统的核心是业务过程模型。由于建模者的水平不同,而对业务过程进行建模也是较为复杂、易出错的,因此业务过程模型的质量相差很大。所以实施过程感知信息系统的企业必须对业务过程模型进行管理,并对业务过程模型的质量问题进行解决,而模型的质量问题包括:模型效率不高、缺乏可理解性、缺乏可维护性。如何提高模型质量对于实施过程感知信息系统的企业而言是一个必须解决的关键问题。本文关注的是如何提高模型质量。更具体地说,本文提出了一种使用次序关系图挖掘业务过程模型中并发性的重构方法,通过提高模型的效率,来提高模型的质量,具体而言:(1)识别假顺序关系和假传递顺序关系。从数据视角,使用数据相关性对业务过程模型进行分析,识别模型中的任务间是否存在假顺序关系和假传递的顺序关系。假顺序关系和假传递的顺序关系会导致模型的效率不高。假顺序关系是指两个任务间在结构视角存在顺序关系,但在数据视角不存在数据相关关系。假传递的顺序关系是指两个任务间在结构视角存在传递的顺序关系,但在数据视角不存在数据相关关系。(2)挖掘并发性。把业务过程模型中的假顺序关系和假传递顺序关系重构为并发关系,以挖掘模型中潜在的并发性。重构后,模型中效率不高的顺序结构的任务能够被并发执行,以提高模型的效率,之后根据模型中任务间的次序关系得到次序关系图,最后将次序关系图转换为业务过程模型。(3)实现了一种自动挖掘业务过程模型并发性并进行重构的原型工具,在实验部分对文中重构方法的正确性和有效性进行验证。