ProcessMind、デジタルツインを実現するプロセスシミュレーションエンジンを発表

オランダ、アムステルダム

ヨーロッパのプロセスマイニング企業であるProcessMindは本日、ビジネスプロセスのデジタルツインを作成するためのプロセスシミュレーションエンジン のリリースを発表しました。この新機能により、組織は業務の仮想レプリカを構築し、シミュレーション環境で変更の影響をテストできるようになります。

オランダ、アムステルダム

ビジネス運用におけるデジタルツイン

デジタルツイン とは、現実世界のプロセスをデジタル環境で再現した仮想モデルのことです。静的な図解とは異なり、デジタルツインは実際の運用データに基づいて更新されるデータ駆動型のレプリカです。この技術を活用することで、組織は変更を実施する前に、パフォーマンスの監視、シミュレーションの実行、および期待される成果の評価を行うことができます。

もともと航空宇宙や製造業向けに開発されたデジタルツイン技術は、現在ではビジネス運用にも広がっています。Strategic Market Researchの調査によると、デジタルツインの市場規模は2021年に63億米ドルと評価され、2030年には1,310億9,000万米ドルに達すると予測されています。

技術概要

ProcessMindのプロセスシミュレーションエンジンは、アップロードされたイベントログから、ケースの発生率、アクティビティの所要時間、ルート分岐の確率、リソース要件などのパラメータを抽出します。これらのパラメータを用いて、シナリオ分析のためのデジタルツインを構築します。

システムには離散事象シミュレーション（DES）が採用されています。これは、特定のイベントが発生したタイミングでシステムの状態が変化する手法です。このアプローチは、アクティビティの開始・終了時間が明確で、特定のタイミングでリソースが割り当てられ、ケースが個別のルートを辿るビジネスプロセスの分析に適しています。

プロセスの改善は、これまでずっと「勘」に頼るものでした。何かを変更してみて、うまくいくことを願うしかなかったのです。しかしデジタルツイン があれば、1日のうちに10通りのシナリオをテストし、最も成功する可能性が高いものを選ぶことができます。

ProcessMind 創業者、クリスティアン・エズメイジャー

主な機能

シミュレーションエンジンには、以下の機能が含まれています：

• イベントログデータからのパラメータ抽出
• 変数を調整可能なシナリオモデリング
• 複数シナリオの並列比較
• リソースキャパシティ分析と稼働率予測
• 処理量に応じたボトルネックの特定
• 多様な確率分布への対応

このエンジンは、正規分布、指数分布、一様分布、三角分布、対数正規分布などの標準的な確率分布をサポートしています。各アクティビティに対して、処理時間、必要なリソース、スキップ確率などを個別に設定できます。

プラットフォームの統合

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 およびBPMNモデリング機能と統合されています。プラットフォームはEU内のデータセンターでホストされており、GDPRに準拠しています。

推奨されるワークフローは、まずマイニングによってプロセスを可視化（ディスカバリー）し、抽出されたデータからデジタルツインを構築、その上で検討中の変更案をシミュレーションするという流れです。

このシミュレーションエンジンは、イベントログからパラメータを直接抽出します。これにより、従来のプロセスシミュレーションで必要だった手動設定の手間を大幅に削減できます。

Christiaan Esmeijer, Founder of ProcessMind

主な活用分野

プロセスデジタルツインの代表的なユースケースには、リソース再配置シナリオのテスト、プロセス再設計の評価、需要変動に伴うキャパシティ要件の予測、自動化導入シナリオの比較、そして実装前の改善案の検証などが挙げられます。

シミュレーションでは、ソースデータから導き出された時間分布、リソースキャパシティ、到着パターンを用いて、モデル上で仮想的なプロセスインスタンスを実行します。その結果として、サイクルタイム、スループット、リソース稼働率、およびコストの予測データが出力されます。