Исследуется феномен систематического расхождения между нормативными регламентами и фактической траекторией исполнения административных потоков в сложных организационных системах. Доминирующие подходы к нормированию, базирующиеся на умозрительных экспертных оценках, не способны выявить скрытые петли переделок и стохастические заторы, что неизбежно провоцирует операционные риски при структурных изменениях. Цель работы состоит в разработке формализованного механизма, объединяющего алгоритмы индуктивного выявления структуры процессов по журналам событий с методами дискретно-событийного моделирования для решения задач ресурсной оптимизации. Предложена последовательная процедура, включающая реконструкцию сетей Петри, их преобразование в имитационные модели и калибровку на основе эмпирических распределений длительности операций. Адекватность имитационных моделей проверена с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Эмпирическую базу составили массивы транзакционных данных процесса многоступенчатого согласования договоров. Применение эволюционного поиска на базе генетических алгоритмов позволило синтезировать архитектуру, обеспечивающую сокращение 90-ого перцентиля времени цикла на 54% при жестких ограничениях на фонд оплаты труда. Результаты показывают, что интеграция интеллектуального анализа данных и стохастического моделирования снижает влияние субъективных оценок аналитиков и смещает акцент управления с ретроспективного аудита на прогнозирование и упреждающее совершенствование бизнес-процессов.