Abstract: Неоднозначность существующих методик оценки эффективности процессов цифровой трансформации в отраслях и на промышленных предприятиях требует выработки и определения универсальных критериев, методических подходов и разработки инструментов измерения цифровых преобразований.В рамках данной работы авторы поставили цель: усовершенствовать механизм цифровой трансформации на промышленном предприятии. Такая модель включает совокупность процедур анализа, оценки процессов цифровизации, определяющих характеристики производственной деятельности предприятия, траекторию развития, что позволяет определить оптимальную конфигурацию цифровых решений на промышленном предприятии. Нейросетевая модель базируется только на данных об операциях на предприятии, которые содержат количественные показатели по таким критериям, как Наличие, Достаточность, Доступность, Востребованность, которые оцениваются по данным, полученным от сотрудников предприятия (экспертные оценки и анкетирование), а также по данным из экономического и планового отделов. В процессе обучения нейросеть сравнивает ряды данных, полученные от экспертов с рядами, полученными в результате нормативных расчетов, и демонстрирует критически важные отклонения от нормы.

Cite: Урасова А.А. , Бочкарев А.М.
Нейросетевая модель цифровой трансформации предприятий и отраслей промышленности РФ
Искусственные общества. 2023. Т.18. №Спецвыпуск. 9 :1-18. DOI: 10.18254/S207751800028558-2 РИНЦ OpenAlex

Dates:

Published print:

Nov 25, 2023

Identifiers:

Elibrary:	58729929
OpenAlex:	W4388997714

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: