ProcessMind 推出支持数字孪生的流程仿真引擎

荷兰阿姆斯特丹

总部位于欧洲的流程挖掘公司 ProcessMind 今日宣布推出一款专为构建业务流程数字孪生而设计的流程仿真引擎 。这一新功能助力企业创建运营环节的虚拟副本，并在模拟环境中测试各项优化调整。

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业务运营中的数字孪生

数字孪生 是一种在数字环境中复制现实流程的虚拟模型。与静态图表不同，数字孪生是由数据驱动的动态副本，可根据实际运营数据进行实时更新。该技术允许企业在正式实施前，监控业务表现、运行仿真并评估潜在结果。

数字孪生技术最初应用于航空航天和制造业，现已扩展至业务运营领域。根据 Strategic Market Research 的数据，2021 年数字孪生市场价值为 63 亿美元，预计到 2030 年将达到 1310.9 亿美元。

技术概览

ProcessMind 流程仿真引擎可从上传的事件日志中提取关键参数，包括案件到达率、活动时长、路由概率和资源需求。这些参数被用于构建数字孪生模型，以进行场景分析。

系统采用离散事件仿真 (DES) 技术，这种方法在特定事件发生时改变系统状态。它非常适用于业务流程，因为此类流程中的活动具有明确的起止时间、在特定时刻分配资源，且案件在流程中遵循特定的路径。

流程优化过去往往靠猜。你做了一个改动，然后祈祷它能奏效。有了 数字孪生 ，你可以在一个下午测试十种不同的方案，并选出最有可能成功的那一个。

Christiaan Esmeijer, ProcessMind 创始人

核心能力

该仿真引擎包含以下功能：

• 从事件日志数据中提取参数
• 带有可调变量的场景建模
• 多个场景的并排对比
• 资源容量分析与利用率预测
• 不同业务量场景下的瓶颈识别
• 支持多种概率分布

该引擎支持多种标准概率分布，包括正态分布、指数分布、均匀分布、三角形分布和对数正态分布。用户可以为每个活动配置处理时间、资源需求及跳过概率。

平台集成

仿真引擎已与 ProcessMind 现有的流程挖掘 和 BPMN 建模功能无缝集成。平台托管于欧盟数据中心，完全符合 GDPR 合规要求。

推荐的工作流包括：通过挖掘发现流程，基于提取的数据构建数字孪生，随后对拟议的变更进行仿真测试。

该仿真引擎直接从事件日志中提取参数，大幅减少了流程仿真中常见的繁琐手动配置。

ProcessMind 创始人 Christiaan Esmeijer

应用领域

典型的流程数字孪生用例包括：测试资源重分配方案、评估流程再设计效果、预测业务量变化下的容量需求、对比自动化方案，以及在正式实施前验证拟议的解决方案。

仿真系统利用源数据派生出的时间分布、资源容量和到达模式，运行虚拟流程实例。输出结果包括对周转时间、吞吐量、资源利用率和成本的预测。