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工单系统如何进行智能化改造

2022年06月13日 15:52

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原文:《工单系统如何进行智能化改造》

工单管理系统每天会收集大批量工单,需用较多人力专门做派发的相关工作,可以使用工单管理系统派发送给对应解决人员。为提升生产效率节约经营成本,同时也释放员工无效劳动,考虑对它进行智能改造;所以要做智能化系统改造就涉及两个方面:系统软件自动化和系统软件智能化系统。

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1、系统软件自动化

系统软件自动化,自动化能释放双手,作为智能化系统的辅助工具技术手段。由于原工单管理系统上人机交互是通过浏览器的,所以系统软件的自动化实际上主要也就是完成自动操作,模似人工服务操作各类功能。

有两个方案:浏览器插件和自动化测试工具。考虑到浏览器插件方式到后面智能化系统与模型调用时比较麻烦,可优先考虑采用自动化测试工具。

2、系统软件智能化系统

系统软件智能化系统,能赋予决策能力,相当于大脑,决策完后再由系统软件自动化实施操作。就单单工单管理系统智能分发功能来说,主要也就是根据工单管理系统历史派发记录,多维度特征统计,学习一个模型能决策工单管理系统派发送给某个员工比较合理。

需用做的是收集历史工单管理系统数据以及关联的派发送给哪位员工,样本数据量要有保证,而且抽样时工单管理系统时间能包含一年的数据,这样能更好保证样本分布与真实数据分布一直。

同时为了更好建模,可以收集一线工作人员派单的常见规则。


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3、方案分析

由于实际分配时跟员工的属性并还没有很强的关系,主要是需用跟进工单管理系统标题及内容来分发的,所以如果只是单纯地采用员工属性作为特征并采用神经网络作为模型的话效果很差。

而如果直接对工单管理系统标题内容分词并做词向量处置,然后再作为神经网络的特征通用效果也很差,这个原因很明显,维度灾难,常见单词随便达万或十万级别。

以上方案行不通,实际上还有一个很经典的处理方式,那就是计算文本之间的相似度。通过相似度的值来做决策,标题相似度加内容相似度。

4、统计词频

根据历史工单管理系统,我们要先统计词频。特别注意这里没必要用逆文档频率,而且每个员工实际上是有自己的词云的,统计员工各自的词频才更符合实际情况。对于一个词,不同的员工的词频是不一样的,词频很高的说明平时正好也就是做这类单词相关的工作。此外,标题和内容的词频也应该分开统计,所以词频实际上是有三个维度:员工、问题、内容。


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5、相似度计算

有了词频接下来的工作就好做了,词频直接映射到向量。有了向量,那么通过向量空间模型及余弦相似度便可计算文本之间的相似度。也就是说,对于一个新工单管理系统,我计算标题和历史工单管理系统标题的相似度,并且计算内容和历史工单管理系统内容的相似度,将两者合并,相似度最大的便是要找的工单管理系统。当然,实际情况可以设置一个阈值,超过阈值才认为匹配成功。

6、性能问题

如果想要上生产系统,现在还有个性能问题,直接计算所有历史工单管理系统的相似度性能相当低下。为了符合在生产环境响应要求,引入全文搜索引擎。通过各大搜索引擎可以减少大批量无关的计算,并且能很好控制总体响应。

主要思路是将工单管理系统标题和内容进行配对,匹配时先通过各大搜索引擎将相关内容标题查找出来,接着再计算相似度。特别注意一般不要直接采用全文搜索引擎计算相似度,太粗糙,还没有针对性。


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