ProcessMind, 디지털 트윈을 위한 프로세스 시뮬레이션 출시

네덜란드 암스테르담

ProcessMind가 비즈니스 프로세스의 디지털 트윈을 구축할 수 있는 프로세스 시뮬레이션 엔진을 출시했습니다. 운영 데이터를 사용해 프로세스가 어떻게 작동하는지 모델링하고, 변경하기 전에 가정 시나리오를 시험할 수 있습니다.

디지털 트윈이란 무엇인가요?

여기서 디지털 트윈은 비즈니스 프로세스의 디지털 모델을 뜻하며, 3D 모델이나 물리적 자산의 복제본을 의미하지 않습니다. ProcessMind는 프로세스 데이터를 활용해 업무 흐름을 파악하고, 제안된 변경 사항이 성과에 미칠 영향을 살펴볼 수 있도록 지원합니다.

프로세스 디지털 트윈을 사용하면 실제 프로세스를 변경하기 전에 모델에서 시나리오를 시험할 수 있습니다. 조직 차원에서 디지털 트윈이 어떻게 활용되는지 알아보려면 조직의 디지털 트윈이란 무엇인지 확인하세요.

시뮬레이션 엔진은 어떻게 작동하나요?

엔진은 업로드한 이벤트 로그에서 케이스 도착률, 활동 소요 시간, 리소스 요구량 등의 매개변수를 추출합니다. 이 매개변수로 프로세스 모델을 설정하고 시나리오를 분석할 수 있습니다.

ProcessMind는 특정 이벤트가 발생할 때 시스템 상태가 바뀌는 이산 사건 시뮬레이션(DES)을 사용합니다. 시작과 종료 시점이 정해진 활동, 특정 시점에 배정되는 리소스, 구분된 경로를 따르는 케이스가 있는 비즈니스 프로세스에 적합한 방식입니다.

프로세스 개선은 늘 추측에 의존해 왔습니다. 변경한 뒤 잘되기를 바라는 식이었습니다. 디지털 트윈을 사용하면 오후 한나절 동안 10가지 시나리오를 시험하고 성공 가능성이 가장 높은 방안을 선택할 수 있습니다.

Christiaan Esmeijer, ProcessMind 창립자

무엇을 시험할 수 있나요?

시뮬레이션 엔진으로 다음과 같은 질문을 살펴볼 수 있습니다.

• 리소스를 재배치하면 어떤 결과가 생기나요?
• 프로세스 재설계가 성과에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?
• 물량이 달라지면 어느 정도의 처리 용량이 필요할까요?
• 자동화 시나리오별 결과는 어떻게 다른가요?
• 제안한 해결책을 도입하면 어떤 결과가 생길 수 있나요?

시뮬레이션은 원본 데이터에서 도출한 시간 분포, 리소스 용량, 도착 패턴을 사용해 가상 프로세스 인스턴스를 실행합니다. 사이클 타임, 처리량, 대기 시간, 대기열 길이를 예측합니다.

어떤 항목을 설정할 수 있나요?

시나리오 변수를 조정하고 여러 시나리오를 나란히 비교할 수 있습니다. 엔진은 다양한 물량 시나리오에서 리소스 용량을 분석하고 병목을 식별하는 기능도 지원합니다.

엔진은 정규분포, 지수분포, 균등분포, 삼각분포, 로그정규분포를 지원합니다. 처리 시간, 리소스 요구량, 건너뛸 확률을 활동별로 설정할 수 있습니다.

시뮬레이션은 process mining과 어떻게 연계되나요?

시뮬레이션 엔진은 ProcessMind의 기존 process mining 및 BPMN 모델링 기능과 함께 작동합니다. 이벤트 데이터에서 프로세스를 발견하고, 추출한 매개변수로 프로세스 디지털 트윈을 만든 다음, 제안된 변경 사항을 시뮬레이션하는 방식으로 활용할 수 있습니다.

시뮬레이션 엔진은 이벤트 로그에서 매개변수를 직접 추출하므로 프로세스 시뮬레이션에 필요한 수동 설정을 줄일 수 있습니다.

Christiaan Esmeijer, ProcessMind 창립자

이번 출시가 프로세스 업무에 어떤 의미가 있나요?

process mining은 실제 업무가 어떻게 진행되는지 보여줍니다. 시뮬레이션은 운영 데이터를 반영한 모델로 변경 가능성을 살펴보도록 지원합니다. 실행할 변경 사항을 결정하기 전에 시나리오를 비교할 수 있으며, 시뮬레이션이 실제 프로세스를 변경하지는 않습니다.

플랫폼은 EU 데이터 센터에서 호스팅되며 GDPR을 준수합니다.

조직의 디지털 트윈이란 무엇인지 확인하세요

프로세스 시뮬레이션을 /platform/process-simulation에서 확인하세요.