Нейросетевая модель цифровой трансформации предприятий и отраслей промышленности России

Оценка уровня системности информационных процессов на промышленном предприятии

Область применения

Программа может использоваться промышленными предприятиями, научными организациями, предпринимателями

Особенности и преимущества

К преимуществам предложенной модели можно отнести:
- нейросетевой анализ не предполагает никаких ограничений на характер входной информации;
- возможность нахождения оптимальных конфигурации цифровых решений и строить по ним оптимальную стратегию предсказания изменений критериев. При этом данные стратегии могут быть адаптивны, меняясь вместе с изменениями отраслевых приоритетов;
- нейросетевая модель базируется только на данных об операциях на предприятии, используемый набор данных содержит количественные показатели по таким критериям, как НДДВ (Наличие, Достаточность, Доступность, Востребованность). Эти критерии оцениваются как по данным, полученным от сотрудников предприятия (экспертные оценки и анкетирование) (Доступность), так и по данным из экономического и планового отделов (Наличие, Достаточность, Доступность, Востребованность);
- в процессе обучения нейросеть сравнивает ряды данных, полученные от экспертов с рядами, полученными в результате нормативных расчетов, и демонстрирует критически важные отклонения от нормы.

Используемый алгоритм

Реализованный алгоритм описан в диссертационной работе:
1. Бочкарев А.М. Разработка методического инструментария оценки процессов цифровой трансформации промышленности. 2023. 258 с. https://uiec.ru/wp-content/uploads/2023/09/Диссертация-Бочкарев.pdf
Алгоритм реализован в программной среде Google Colab (Python) на Python

Функциональные возможности

Программа позволяет оценить уровень информационного обеспечения промышленного предприятия по метрикам цифровой трансформации предприятий и отраслей промышленности РФ.

Схема

Инструментальные средства создания

Для разработки использовались: язык: Python, библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Keras, а также фреймворк TensorFlow (Лицензия: Apache License 2.0) как средство анализа; среда Google Colab (Python); PyTorch (BSD Licens); YOLOv7; MindsDB (GNU General Public License (GPL)).

Системные требования

Windows 10 Pro и выше.

Источник: uiec.ru

Комментарии: