Livello: Intermedio
Esistono esempi degni di nota di tecniche di text mining utilizzate anche nei reparti di ingegneria, come l'analisi dei trend di qualità e la creazione di report sulla manutenzione ottimizzata tramite text mining dei registri di manutenzione. Questo rapporto presenta un caso in cui sono stati scoperti problemi di qualità e produttività e le loro cause sono state identificate tramite text mining dei dati sulle prestazioni di produzione.
I dati sulle prestazioni di produzione contengono decine di variabili, come numeri di macchina e operatore, condizioni di lavorazione, condizioni dei materiali e note speciali. Le note speciali sono dati di testo inseriti manualmente dagli operatori quando si verificano eventi anomali e, poiché il contenuto include parole non correlate a eventi anomali, queste vengono registrate come stop word ed escluse dall'analisi. Successivamente, sinonimi come "errore, errore, errore" vengono sostituiti con una singola parola tramite ricodifica. Dopo questa pre-elaborazione, la presenza o l'assenza di parole anomale ricorrenti viene salvata in una colonna e, analizzando tale presenza o assenza in relazione a due variabili, come le condizioni di produzione, sono emerse correlazioni con anomalie quali macchina, operatore, condizioni di lavorazione e condizioni dei materiali, consentendo di determinare la causa dell'anomalia.
