| Title: | Управление процессами на основе данных как инструмент цифровой трансформации предприятия |
| Other Titles: | Data-driven process management as a tool for digital transformation of the enterprise |
| Authors: | Дзгоев, А. Э. |
| Keywords: | материалы конференций;инженерное образование;цифровая трансформация;информационный критерий Акаике;прогнозирование |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Дзгоев, А. Э. Управление процессами на основе данных как инструмент цифровой трансформации предприятия = Data-driven process management as a tool for digital transformation of the enterprise / А. Э. Дзгоев // Инженерное образование в цифровом обществе : материалы Международной научно-методической конференции, Минск, 14 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Е. Н. Шнейдеров [и др.]. – Минск, 2024. – С. 23–27. |
| Abstract: | На основе информационно-теоретического подхода к моделированию данных показаны вычисления и
результаты многомодельного прогнозирования потребления электроэнергии, которое может служить одним из эффективных
инструментов цифровой трансформации процесса управления режимами в электроэнергетических системах. На основе данных
разработан набор математических моделей-кандидатов для прогнозирования электропотребления. Показано использование
информационного критерия Акайке (AIC) и «весов Акайке» для выбора из набора регрессионных моделей-кандидатов
наиболее подходящей аппроксимирующей функции, описывающей данные процесса электропотребления. Разработана
функциональная модель процесса прогнозирования электропотребления в нотации IDEF0. Сделан вывод о необходимости
применения адекватных математических моделей в информационных системах для решения прикладных производственных
задач прогнозирования. Отмечена важность применения в учебном процессе моделирования на основе данных. |
| Alternative abstract: | Based on an information-theoretic approach to data-driven modelling, calculations and results of multi-model forecasting of
electricity consumption are shown, which can serve as one of the effective tools for digital transformation of the process of regime man agement in electric power systems. Based on the data, a set of candidate mathematical models for electricity consumption forecasting
has been developed. The use of the Akaike information criterion (AIC) and “Akaike weights” to select from a set of candidate regres sion models the most appropriate approximating function describing the electricity consumption process data is shown. A functional
model of the electricity consumption forecasting process in IDEF0 notation was developed. It is concluded that it is necessary to apply
adequate mathematical models in information systems to solve applied production forecasting problems. The importance of applying
data-based modelling in the educational process is noted. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54896 |
| Appears in Collections: | Инженерное образование в цифровом обществе (2024)
|
