Opomba
Dostop do te strani zahteva pooblastilo. Poskusite se vpisati alispremeniti imenike.
Dostop do te strani zahteva pooblastilo. Poskusite lahko spremeniti imenike.
opomba,
Ta funkcija je vključena v Microsoft Sustainability Manager Premium.
Analiza »kaj-če« je model umetne inteligence po meri, ki vam omogoča napovedovanje vpliva več sprememb poslovnih praks na ogljični odtis vaše organizacije. Pomaga vam ustvariti bolj informirane strategije za zmanjšanje ogljika in pospešiti doseganje vaših splošnih ciljev trajnostnega razvoja. Na primer, lahko napovete vpliv prehoda na obnovljive vire energije, kot sta vetrna ali sončna energija, ali zamenjave dobavitelja z uporabo dejavnikov, specifičnih za dobavitelja.
V tem članku je prikazano, kako ustvariti napoved analize »kaj-če«. Zagotavlja tudi premisleke, podrobnosti in informacije, ki vam bodo pomagale kar najbolje izkoristiti vašo napoved.
Pomembni premisleki
Pri ustvarjanju napovednega scenarija upoštevajte te dejavnike.
V enem scenariju lahko s pomočjo polja *Število scenarijev* razporedite od ene do treh strategij.
Polje Spremenljivke je z možnostjo večkratnega izbora in vam omogoča, da izberete podatke ali količine, katerih spremembe želite napovedati. Na primer, lahko se odločite za spremembo stroškov, razdalje in količine blaga, ki se prevaža kot del vašega scenarija 4. Navodila za prevoz in distribucijo.
Vsak scenarij zahteva naslednja polja:
- Ime
- Organizacijska enota
- Vrsta podatkov
- Model izračuna
- Različica AR
- Število strategij
- Spremenljivke
Polje »Objekt« ni obvezno, vendar ga lahko uporabite za dodatno zožitev podatkov za napoved.
Ustvarjanje napovedi analize »kaj-če«
Če želite začeti z analizo »kaj-če«, sledite tem korakom:
V navigacijski plošči izberite Analiza »kaj-če«.
Na strani Analiza »kaj-če« izberite Nov scenarij.
V podoknu Nov scenarij »kaj-če« vnesite naslednje podatke:
- Ime
- Organizacijska enota
- Vrsta podatkov
- Model izračuna
- Različica AR
Nato v polju Število strategij izberite število strategij, ki jih želite razporediti v plasteh.
Nato izberite Spremenljivke , katerih spremembe želite napovedati kot del vaše strategije ali strategij. Najprej morate vnesti zgodovinske vrednosti za te spremenljivke, ki predstavljajo trenutno strategijo, ki jo uporablja vaša organizacija. Če na primer napovedujete vpliv spremembe voznega parka mobilnih vozil z motorji z notranjim zgorevanjem, morate najprej vnesti trenutno vozilo in vrsto goriva pod Trenutna strategija.
Ko izpolnite obrazec, izberite Shrani in zapri.
Izberite ustvarjeni scenarij in nato izberite Zaženi scenarij. Ko je opravilo scenarija končano, prejmete obvestilo v aplikaciji, ki vas opozori na rezultate, s hiperpovezavo, ki vas vodi do njih. Ta stran prikazuje podrobnosti vašega scenarija in graf, ki prikazuje vaše zgodovinske podatke in povezane napovedi strategije.
opomba,
Dolžina napovednega horizonta vašega scenarija temelji na količini pridobljenih zgodovinskih podatkov. Praviloma bo vaše napovedno obdobje vedno približno polovica vaših zgodovinskih podatkov. Na primer, če imate dve leti zgodovinskih podatkov v enomesečnih intervalih, lahko pričakujete enoletno napovedno obdobje pri istem notranjem obdobju.
Podprti scenariji
Vsak scenarij ima različne stopnje prilagodljivosti, ki vam omogočajo, da napoved prilagodite podatkom in potrebam vaše organizacije z uporabo spremenljivk. Ta tabela navaja vse razpoložljive spremenljivke za vsak tip podatkov.
| Kategorija scenarija | Razpoložljive spremenljivke |
|---|---|
| Industrijski proces | - Stroški - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Vrsta porabe - Količina |
| Mobilni vir zgorevanja | - Stroški - Razdalja - Količina goriva - Vrsta goriva - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe - Tip vozila |
| Stacionarni vir zgorevanja | - Stroški - Razmerje pretvorbe energije - Količina goriva - Vrsta goriva - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe |
| Kupljeno hlajenje | - Vrsta pogodbenega instrumenta - Stroški - Količina blaga - Je obnovljiv - Količina - Vrsta porabe |
| Kupljena električna energija | - Vrsta pogodbenega instrumenta - Stroški - Količina blaga - Je obnovljiv - Količina - Vrsta porabe |
| Kupljeno ogrevanje | - Vrsta pogodbenega instrumenta - Stroški - Količina blaga - Je obnovljiv - Količina - Vrsta porabe |
| Kupljena para | - Vrsta pogodbenega instrumenta - Stroški - Količina blaga - Je obnovljiv - Količina - Vrsta porabe |
| 1. Kupljeno blago in storitve | - Stroški - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe |
| 2. Investicijsko blago | - Stroški - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe |
| 4. Transport in distribucija v zgornjem toku | - Stroški - Razdalja - Količina goriva - Vrsta goriva - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe - Način prevoza - Vrsta prevoza in distribucije - Tip vozila |
| 5. Odpadki, ki nastanejo pri poslovanju | - Stroški - Metoda odstranjevanja - Razdalja - Količina goriva - Vrsta industrijskega procesa - Material - Količina - Vrsta porabe - Način prevoza - Količina odpadkov |
| 6. Poslovno potovanje | - Vrsta poslovnega potovanja - Stroški - Razdalja - Količina goriva - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Tip vozila |
| 7. Prevoz zap. na delo in nazaj | - Stroški - Razdalja - Vrsta prevoza zaposlenih na delo - Količina goriva - Vrsta goriva - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Tip vozila |
| 9. Transport in distribucija v spodnjem toku | - Stroški - Razdalja - Količina goriva - Vrsta goriva - Količina blaga - Vrsta industrijskega procesa - Količina - Vrsta porabe - Način prevoza - Vrsta prevoza in distribucije - Tip vozila |
| 12. Obdelava prodanih izdelkov ob koncu življenjske dobe | - Stroški - Metoda odstranjevanja - Razdalja - Količina goriva - Vrsta industrijskega procesa - Material - Količina - Vrsta porabe - Način prevoza |
opomba,
Za izračun razmerij pretvorbe energije za vaš scenarij stacionarnega zgorevanja delite energijsko vsebnost vašega obstoječega goriva z energijsko vsebnostjo goriva, za katero želite napovedati. Lahko pa uporabite tudi kurilne vrednosti. Na primer, če je energijska vsebnost vašega obstoječega goriva 33 MJ/kg, novega pa 38 MJ/kg, potem je vaše razmerje pretvorbe energije približno 0,87.
opomba,
Pri napovedovanju vpliva prehoda z neobnovljive na obnovljivo energijo se prepričajte, da izberete model izračuna, ki podpira izračune tako za neobnovljive kot za obnovljive vire energije. Najlažji način je uporaba pogojnega izraza v polju »Je obnovljiv«.
Vidiki napovedi
Obstoječa strategija: Napoved obstoječe strategije je vpogled v vaše predvidene emisije, če ne bi spremenili trenutnega načina ustvarjanja emisij za to kategorijo. Na primer, če napovedujete vpliv prehoda s premoga na biogorivo za določen obrat, napoved obstoječe strategije predstavlja predvidene emisije zaradi nadaljnje uporabe premoga.
Nove strategije: Napoved nove strategije je vpogled v vaše predvidene emisije, če bi prešli na novo poslovno strategijo, ki jo predstavlja vaš napovedani scenarij. Na primer, če napovedujete vpliv prehoda s premoga na biogorivo za določen obrat, nova strateška napoved predstavlja predvidene emisije prehoda na biogorivo. Odvisno od tega, kako si zastavite scenarij, lahko raziščete od ene do treh novih strategij.
Intervali napovedi: Intervali napovedi predstavljajo oceno intervala, v katerega se prihodnje opazovanje z določeno verjetnostjo (uporabljamo 95-odstotno zaupanje) uvrsti glede na zgodovinske podatke. Intervali napovedi v bistvu predstavljajo negotovost, povezano z napovedjo.
Napake modela in informativna sporočila
V tem razdelku so pojasnjene napake ali težave, ki jih lahko imate z napovedmi.
Za pripravo te napovedi smo naredili nekaj prilagoditev
Prehod na rezervno metodo napovedovanja: Rezervno metodo napovedovanja uporabljamo v primeru, da število zgodovinskih podatkovnih točk in/ali kakovost podatkov, potrebna za prilagajanje modelom (S)ARIMA ali ETS, ni zadostna. Obstajata dva posebna primera, v katerih je treba preiti na rezervno metodologijo:
- Preveč manjkajočih podatkovnih točk v sicer relativno enakomerno razporejenih časovnih vrstah zgodovinskih podatkov
- Neenakomerno razporejeni zgodovinski podatki
Preverjanje enakomernosti podatkov in prilagoditev frekvence: Pred napovedovanjem se vaši podatki združijo na mesečni ravni, da se ustvari mesečna izhodiščna vrednost in napoved »kaj-če«. Če pa podatki po agregaciji ne kažejo relativno enotne mesečne kadence, se poskusi z nadaljnjo agregacijo na dva, tri, štiri ali šest mesecev. Če ni mogoče, da bi serija s temi prilagoditvami dosegla relativne enakomernosti, se za napovedovanje uporabi enostavnejši rezervni model.
Napovedi ni mogoče ustvariti
Zgodovinski podatki so preveč redki: Za zagotovitev uspešne napovedi potrebujemo, da imajo vaši zgodovinski podatki frekvenco vsaj ene podatkovne točke vsakih šest mesecev. Če so vaši podatki redkejši od tega intervala, napoved ne uspe.
Ni ali premalo zgodovinskih podatkovnih točk: Modeli napovedovanja z analizo »kaj-če« potrebujejo vsaj šest podatkovnih točk (po prilagoditvi frekvence, opisani prej v poglavju Preverjanje enakomernosti podatkov in prilagoditev frekvence) za uspešno generiranje napovedi.
Podprti modeli napovedovanja časovnih vrst
Sustainability Manager podpira (sezonsko) avtoregresivno integrirano gibljivo povprečje ((S)ARIMA) in univariatno modelno napovedovanje časovnih vrst z uporabo sezonskih napak in trendov (ETS) za ustvarjanje napovedi na podlagi podatkov o dejavnosti. Okvir za izbiro modela izbere najboljši model napovedovanja na podlagi podatkov o zgodovinski dejavnosti. Ustvarjene napovedi ravni aktivnosti se skozi računski model pretvorijo v napovedi ravni emisij.
ARIMA in ETS sta najpogosteje uporabljeni metodi za napovedovanje časovnih vrst. Modeli ETS se zanašajo na opise trenda in sezonskosti v podatkih, medtem ko modeli ARIMA opisujejo avtokorelacije v podatkih. Če želite izvedeti več o teh modelih, glejte poglavje 7 (Eksponentno glajenje) in poglavje 8 (Modeli ARIMA) učbenika Napovedovanje: Načela in praksa. .........
V določenih primerih, na primer ko je zgodovinskih podatkov premalo ali so zelo neenakomerni, se namesto ARIMA ali ETS izbere preprost rezervni model.
