Exploración de texto de garantía/rendimiento para confiabilidad moderna
Autor: Scott Wise, gerente comercial técnico, SAS Institute, Inc., división comercial de JMP
Un agradecimiento especial a Laura Higgins, Bill Worley, Daniel Valente, Leo Wright y Chris Gotwalt por ayudar a desarrollar este material.
Palabras clave: minería de texto para confiabilidad, garantía y análisis de rendimiento
Resumen:
Con la creciente cantidad de datos de garantía/desempeño disponibles para los profesionales de la confiabilidad, tenemos una oportunidad de oro para aprender mucho más sobre nuestros diseños/productos y crear mejores modelos de confiabilidad/mantenibilidad. Sin embargo, esta información adicional a menudo viene en forma de texto no estructurado de técnicos, investigadores y clientes. La incapacidad de encontrar agrupaciones y tendencias en estos datos puede ocultar los problemas de impacto real que nuestros datos de confiabilidad tradicionales no podrán descubrir. Esta sesión buscará mostrar cómo el software analítico moderno puede ayudar a proporcionar una forma rápida y sencilla de explorar estos datos de texto no estructurados para obtener mejores conocimientos sobre nuestra verdadera confiabilidad. Cubriremos los conceptos básicos de cómo visualizar, agrupar, analizar, modelar y, en última instancia, encontrar tendencias utilizando datos de texto no estructurados de garantía/rendimiento.
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