ProcessMind、デジタルツイン向けプロセスシミュレーションを提供開始

オランダ、アムステルダム

ProcessMindは、ビジネスプロセスのデジタルツインを構築するプロセスシミュレーションエンジンをリリースしました。業務データを使ってプロセスの実態をモデル化し、変更を加える前にさまざまなシナリオを検証できます。

ここでいうデジタルツインとは

ここでいうデジタルツインは、ビジネスプロセスのデジタルモデルです。3Dモデルや物理資産の複製ではありません。ProcessMindでは、プロセスデータから業務の流れを把握し、変更案がパフォーマンスに及ぼす影響を検討できます。

プロセスのデジタルツインを使うと、実際のプロセスを変更する前に、モデル上でシナリオを検証できます。この考え方が組織全体にどのように当てはまるかについては、組織のデジタルツインとは何かをご覧ください。

シミュレーションエンジンの仕組み

このエンジンは、アップロードされたイベントログから、ケースの到着率、アクティビティの所要時間、リソース要件などのパラメーターを抽出します。これらのパラメーターを使ってプロセスモデルを設定し、シナリオを分析できます。

ProcessMindは離散イベントシミュレーション（DES）を採用しています。システムの状態が特定のイベントをきっかけに変化する方式です。開始時刻と終了時刻が明確なアクティビティ、特定の時点で割り当てられるリソース、個別の経路をたどるケースがあるビジネスプロセスに適しています。

これまでプロセス改善には、変更を加えてうまくいくことを期待するという不確実さが伴っていました。デジタルツインを使えば、午後のうちに10通りのシナリオを試し、成功の可能性が最も高いものを選べます。

ProcessMind創業者、Christiaan Esmeijer

どのような検証ができますか

シミュレーションエンジンを使って、次のような疑問を検討できます。

• リソースを再配置すると、どのような結果になりますか。
• プロセスを再設計すると、パフォーマンスにどのような影響がありますか。
• 処理量が変わった場合、どれくらいのキャパシティが必要になりますか。
• 自動化のシナリオによって、結果にどのような違いが出ますか。
• 提案した解決策を実施すると、どのような結果が考えられますか。

シミュレーションでは、元データから導いた時間分布、リソースのキャパシティ、到着パターンを使って、プロセスの仮想インスタンスを実行します。サイクルタイム、処理量、待ち時間、キューの長さを予測できます。

設定できる項目

シナリオの変数を調整し、複数のシナリオを並べて比較できます。さまざまな処理量のシナリオにおけるリソースのキャパシティ分析やボトルネックの特定にも対応しています。

正規分布、指数分布、一様分布、三角分布、対数正規分布に対応しています。アクティビティごとに処理時間、リソース要件、スキップ確率を設定できます。

シミュレーションとプロセスマイニングの連携

シミュレーションエンジンは、ProcessMindの既存のプロセスマイニング機能およびBPMNモデリング機能と連携します。イベントデータからプロセスを把握し、抽出したパラメーターを使ってデジタルツインを構築したうえで、提案された変更をシミュレーションする流れを想定しています。

シミュレーションエンジンはイベントログから直接パラメーターを抽出するため、プロセスシミュレーションで通常必要となる手作業の設定を減らせます。

ProcessMind創業者、Christiaan Esmeijer

プロセス業務における今回の提供開始の意義

プロセスマイニングでは、実際の業務の進め方を確認できます。シミュレーションでは、業務データに基づくモデルを使って変更案を検討できます。実施内容を決める前にシナリオを比較できます。シミュレーションによってプロセスが変更されることはありません。

プラットフォームはEUのデータセンターでホスティングされ、GDPRに準拠しています。

組織のデジタルツインとは何かをご覧ください

プロセスシミュレーションの詳細は、/platform/process-simulationをご覧ください。