Концептуальна модель Digital Ttwin Organization з AI-модулем прогнозування ефективності бізнес-процесів

Abstract

Пропонується концептуальна модель Digital Twin Organization (DTO) з інтегрованим модулем штучного інтелекту для прогнозування ефективності бізнес-процесів. Модель побудована як багаторівнева архітектура, що охоплює збір, інтеграцію та очищення даних у реальному часі, застосування алгоритмів машинного та глибинного навчання, симуляційне моделювання сценаріїв і формування управлінських рішень. У роботі уточнено сутність бізнес-процесу як динамічної системи, орієнтованої на створення цінності для клієнтів, адаптацію до змін зовнішнього середовища та інтеграцію сучасних технологічних рішень. Теоретичним підґрунтям дослідження є системний підхід до моделювання організацій, аналіз існуючих архітектур DTO та методів прогнозної аналітики у сфері ВРМ. Науковою новизною є чотирирівнева структура DTO (Data Ingestion, Al Processing, Simulation, Decision Support), яка доповнюється зворотним звʼязком, механізмами оцінки якості прогнозів (МАЕ, RMSE, R2) та інструментами пояснюваності результатів (SHAP, LIME). Окремо підкреслюється роль Predictive Process Analytics як підходу до переходу від реактивного моніторингу до проактивного управління, що забезпечує більш ефективне використання ресурсів та підвищує гнучкість організацій. Практична значущість моделі підтверджується умовним кейсом логістичної компанії, де інтеграція Al+DTO дозволила змоделювати оптимізацію маршрутів і прогнозування затримок. Водночас визначено обмеження: залежність від якості даних, потреба у галузевій адаптації та відсутність єдиних стандартів для інтеграції Al y DTO. Запропонована модель є масштабованою та сумісною з ERP-, CRM- і от системами, що підвищує її релевантність для виробничого, логістичного й сервісного секторів. Робота формує теоретико-методологічне підґрунтя для подальших досліджень, зокрема у напрямі стандартизації архітектури ТО, розробки галузевих методик емпіричної валідації, забезпечення прозорості та етичності застосування Al-рішень у ВРМ.

There have been proposed a conceptual model of the Digital Twin Organization (DTO) with an integrated artificial intelligence (Al) module for predicting the performance of business processes. The model is designed as a multi-layered architecture that includes realtime data ingestion and integration, the application of machine learning and deep learning algorithms, simulation-based scenario modeling, and decision support mechanisms. The paper specifies the nature of a business process as a dynamic system oriented toward creating customer value, adapting to changes in the external environment, and integrating advanced technological solutions to increase efficiency and flexibility. The theoretical foundation relies on a systems approach to organizational modeling, comparative analysis of DTO architectures, and systematization of predictive analytics methods in the domain of business process management (BPM). The scientific novelty lies in the proposed four-layer architecture (Data Ingestion, Al Processing, Simulation, Decision Support), enhanced with feedback loops, evaluation metrics of forecast accuracy (MAE, RMSE, R3), and explainability techniques such as SHAP and LIME. A particular focus is given to Predictive Process Analytics as an approach that enables the transition from reactive monitoring toward proactive management, thus improving resource utilization and organizational agility. The practical relevance is illustrated through a case study of a logistics company, where Al+DTO integration allowed to optimize delivery routes and predict delays. According to simulation results, the expected effect includes a reduction of fuel costs by around 12% and a decrease of average delivery time by 18%. At the same time, the study outlines several limitations, such as dependence on data quality, industry-specific adaptation, and the lack of standardized approaches for Al integration into DTO. The proposed model is scalable and compatible with ERP, CRM, and loT infrastructures, making it applicable to manufacturing, logistics, and service sectors. In conclusion, the research forms a theoretical and methodological basis for further studies on DTO standardization, empirical validation, and the development of transparent and ethical Al-based decision support in BPM.