Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating productivity gains in digital automation

論文の概要: Estimating productivity gains in digital automation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01252v1
Date: Mon, 3 Oct 2022 22:11:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 15:16:38.946069
Title: Estimating productivity gains in digital automation
Title（参考訳）: デジタルオートメーションにおける生産性向上の推定
Authors: Mauricio Jacobo-Romero, Danilo S. Carvalho and Andr\'e Freitas
Abstract要約: 本稿では,生産チェーンにおける人工知能(AI)コンポーネントの導入効果を評価するための,新たな生産性推定モデルを提案する。 i)Solowの二分法を説明する理論的かつ実証的な証拠;(ii)生産性の変動を推定し評価するデータ駆動モデル;(iii)プロセスマイニングデータセットに基づいてビジネスプロセス、BP、生産性を決定する方法論を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper proposes a novel productivity estimation model to evaluate the effects of adopting Artificial Intelligence (AI) components in a production chain. Our model provides evidence to address the "AI's" Solow's Paradox. We provide (i) theoretical and empirical evidence to explain Solow's dichotomy; (ii) a data-driven model to estimate and asses productivity variations; (iii) a methodology underpinned on process mining datasets to determine the business process, BP, and productivity; (iv) a set of computer simulation parameters; (v) and empirical analysis on labour-distribution. These provide data on why we consider AI Solow's paradox a consequence of metric mismeasurement.
Abstract（参考訳）: 本稿では,生産チェーンにおける人工知能(AI)コンポーネントの導入効果を評価するための生産性推定モデルを提案する。私たちのモデルは、"AI's" Solow's Paradoxに対処するための証拠を提供します。我々は (i)ソローの分断を説明する理論的かつ実証的な証拠 (ii)生産性の変動を推定し評価するデータ駆動モデル三ビジネスプロセス、bp及び生産性を決定するためのプロセスマイニングデータセットを基礎とする方法論 (iv) コンピュータシミュレーションパラメータの組 (v)労働分配に関する実証分析これらのデータは、AI Solowのパラドックスがメトリクスの誤測定の結果であると考える理由に関するデータを提供する。

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