[논문 리뷰] PMSD: Data-Driven Simulation Using System Dynamics and Process Mining

Mahsa Pourbafrani, Wil M. P. van der Aalst|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 01.

Complex Systems and Decision Making참고 문헌 2인용 수 2

한 줄 요약

PMSD는 이벤트 로그를 집계된 시뮬레이션 모델로 변환함으로써 프로세스 마이닝과 시스템 다이내믹스를 연결하는 웹 기반 도구입니다. 이 도구는 향후 예측을 위한 '가정 기반 분석'을 위해 사용자에게 시스템 다이내믹스 로그(SD-Logs) 생성, 프로세스 변수 간 시간적 관계 탐지, 그리고 시뮬레이션 및 검증을 위한 인과 루프 다이어그램(CLD)과 스톡-플로우 다이어그램(SFD) 구축을 가능하게 하며, 시각적이고 상호작용 가능한 모델링 기능을 통해 비즈니스 프로세스의 시나리오 기반 예측을 지원합니다.

ABSTRACT

Process mining extends far beyond process discovery and conformance checking, and also provides techniques for bottleneck analysis and organizational mining. However, these techniques are mostly backward-looking. PMSD is a web application tool that supports forward-looking simulation techniques. It transforms the event data and process mining results into a simulation model which can be executed and validated. PMSD includes log transformation, time window selection, relation detection, interactive model generation, simulating and validating the models in the form of system dynamics, i.e., a technique for an aggregated simulation. The results of the modules are visualized in the tool for a better interpretation

연구 동기 및 목표

• 비즈니스 프로세스 관리에서 후행적 프로세스 마이닝과 향후 예측을 위한 시뮬레이션 간 격차를 해소하기 위해.
• 이벤트 데이터와 시스템 다이내믹스를 활용하여 비즈니스 프로세스를 집계 수준에서 시뮬레이션할 수 있도록 하기 위해.
• 모델 정밀화 및 외부 요인 통합을 통해 웹 기반 도구를 통해 상호작용적이고 시각적이며 검증 가능한 시뮬레이션 모델링을 지원하기 위해.
• CLD 및 SFD 생성을 포함하여 이벤트 로그에서 시스템 다이내믹스 모델을 생성하고 검증하기 위한 프레임워크를 제공하기 위해.
• 프로세스 메트릭을 시계열 데이터로 변환하여 비즈니스 프로세스의 시나리오 기반 예측을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 원시 이벤트 로그를 시간 시리즈 프로세스 변수(예: 도착률, 서비스 시간 등)로 변환하여 시스템 다이내믹스 로그(SD-Logs)를 구성하기 위해.
• 시뮬레이션에 적합한 SD-로그 생성을 위해 시간 창 선택 및 시계열 분석을 적용하여 안정성과 최적화를 도모하기 위해.
• 상관계수 및 종속성 분석을 통해 시간 단계 간 프로세스 변수 간 강한 선형 및 비선형 관계를 탐지하기 위해.
• 검출된 관계를 바탕으로 인과 루프 다이어그램(CLD)과 스톡-플로우 다이어그램(SFD)을 생성하여 개념적 및 실행 가능한 모델링을 수행하기 위해.
• 사용자가 관계를 선택하고 SFD 요소에 매핑할 수 있도록 허용하여 상호작용적 모델 정밀화를 지원하기 위해.
• SD-로그 데이터를 사용하여 SFD 모델을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 데이터 분포와 실제 데이터 분포 간의 쌍별 비교를 통해 결과를 검증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 이벤트 데이터를 비즈니스 프로세스 모델링을 위한 집계된 시뮬레이션 준비 변수로 변환할 수 있는가?
• RQ2 이벤트 로그에서 안정적이고 대표적인 SD-로그를 생성하기 위한 최적의 시간 창은 무엇인가?
• RQ3 프로세스 변수 간 의미 있는 관계는 어떻게 탐지하고 시스템 다이내믹스 모델에 표현할 수 있는가?
• RQ4 프로세스 마이닝 결과에서 유도된 시스템 다이내믹스 모델이 실제 프로세스 행동을 얼마나 정확하게 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ5 프로세스 마이닝과 시스템 다이내믹스의 통합은 비즈니스 프로세스에서 상호작용적이고 검증 가능하며 확장 가능한 가정 기반 분석을 어떻게 지원하는가?

주요 결과

• PMSD는 일일 또는 시간 단위의 메트릭과 같은 집계 수준에서 프로세스 행동을 포괄하는 SD-로그로 이벤트 로그를 성공적으로 변환합니다.
• 도구는 안정성 테스트를 통해 SD-로그 생성에 최적의 시간 창을 식별하여 시뮬레이션에서 모델 오차를 최소화합니다.
• 작업량과 서비스 속도와 같은 프로세스 변수 간 강력한 시간적 관계를 탐지하고 시각화하여 모델 구축을 지원합니다.
• 도구는 CLD 및 SFD의 상호작용적 생성을 가능하게 하며, 외부 도구(예: Vensim)에서 사용 가능한 표준 .mdl 형식으로 출력물을 저장합니다.
• 시뮬레이션 결과는 실제 데이터 분포와 강한 일치를 보이며, 생성된 모델의 정확성을 검증합니다.
• 웹 기반 인터페이스를 통해 입력, 모델, 출력의 전 과정 추적 가능성을 확보하여 이벤트 로그에서 검증된 시뮬레이션에 이르는 엔드 투 엔드 워크플로우를 지원합니다.