[論文レビュー] PMSD: Data-Driven Simulation Using System Dynamics and Process Mining

Mahsa Pourbafrani, Wil M. P. van der Aalst|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2020

Complex Systems and Decision Making参考文献 2被引用数 2

ひとこと要約

PMSDは、イベントログを集約されたシミュレーションモデルに変換することで、プロセスマイニングとシステムダイナミクスを接続するWebベースのツールです。これにより、将来志向の「仮説検証」分析が可能になります。ユーザーはシステムダイナミクスログ（SD-ログ）を生成し、プロセス変数間の時間的関係を特定し、シミュレーションと検証に適した因果ループ図（CLD）およびストックフロー図（SFD）を構築できます。視覚的かつインタラクティブなモデリング機能により、ビジネスプロセスのシナリオベースの予測を支援します。

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

研究の動機と目的

• ビジネスプロセス管理における後向き志向のプロセスマイニングと、前向き志向のシミュレーションの間のギャップを埋めること。
• イベントデータとシステムダイナミクスを用いて、集約レベルのビジネスプロセスのシミュレーションを可能にすること。
• モデルの精錬と外部要因の統合を支援するWebベースのツールを通じて、インタラクティブで視覚的かつ検証可能なシミュレーションモデリングを実現すること。
• イベントログからシステムダイナミクスモデルを生成・検証するフレームワークを提供すること、特にCLDおよびSFDの作成を含むこと。
• プロセスメトリクスを時系列データに変換することで、シナリオベースの予測を可能にすること。

提案手法

• イベントログを時系列のプロセス変数（例：到着レート、サービス時間）に変換し、システムダイナミクスログ（SD-ログ）を構築すること。
• 時間窓の選定と時系列解析を適用し、シミュレーションに適したSD-ログ生成の安定性と最適化を図ること。
• 相関分析および依存関係分析を用いて、時間ステップごとのプロセス変数間の強い線形および非線形関係を同定すること。
• 同定された関係から因果ループ図（CLD）およびストックフロー図（SFD）を生成し、概念的および実行可能なモデリングを実現すること。
• ユーザーが関係を選択・マッピングできるインタラクティブなモデル精錬を支援すること。
• SD-ログデータを用いてSFDモデルをシミュレートし、シミュレート結果と実データの分布を対比比較することで検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イベントデータをどのようにしてビジネスプロセスモデリングに適した集約的シミュレーション変数に変換できるか？
• RQ2 イベントログから安定的かつ代表的なSD-ログを生成するための最適な時間窓は何か？
• RQ3 プロセス変数間の意味のある関係を、システムダイナミクスモデルにどのように同定し、表現できるか？
• RQ4 プロセスマイニングの結果から構築されたシステムダイナミクスモデルは、実プロセス行動をどの程度正確にシミュレートできるか？
• RQ5 プロセスマイニングとシステムダイナミクスの統合は、ビジネスプロセスにおけるインタラクティブで検証可能かつ拡張可能な仮説検証分析をどのように支援するか？

主な発見

• PMSDは、日次や時間単位のメトリクスといった集約レベルのプロセス行動を捉えるSD-ログに、イベントログを成功裏に変換している。
• モデル誤差を最小限に抑えるために、安定性テストを通じてSD-ログ生成に最適な時間窓を同定している。
• 作業負荷とサービス速度といった、プロセス変数間の強い時間的関係が同定され、モデル構築に向けた可視化が行われている。
• CLDおよびSFDの両方の生成をインタラクティブに可能としており、標準的な .mdl 形式で出力され、Vensim などの外部ツールで利用可能である。
• シミュレーション結果は、実データの分布と強く一致しており、生成されたモデルの正確性が検証された。
• Webベースのインターフェースを通じて、イベントログから検証済みシミュレーションまでのエンドツーエンドのワークフローを支援しており、入力、モデル、出力の完全なトレーサビリティが確保されている。