Tema del discurso: Extracción de datos de texto para obtener información real sobre la confiabilidad moderna
Tema: Exploración de textos de garantía y rendimiento para la confiabilidad moderna
resumen:
A medida que aumentan los datos de garantía y rendimiento, podemos obtener mejores conocimientos críticos y descubrir oportunidades de diseño y mejora de productos para mejorar significativamente la confiabilidad del equipo. Pero esta información generalmente proviene de datos de texto no estructurados de técnicos, investigadores y clientes, lo que genera grandes inconvenientes para nuestro análisis. La falta de identificación de grupos y tendencias en estos datos puede ocultar problemas reales de confiabilidad que no pueden detectarse mediante el análisis de datos tradicionales, como datos censurados o marcas de tiempo de vencimiento de la garantía. Esta presentación demostrará cómo el software de análisis moderno puede ayudarlo a explorar rápida y fácilmente datos de texto no estructurados para obtener información real sobre la confiabilidad de productos y equipos. Cubriremos los conceptos básicos de cómo visualizar, agrupar, analizar, modelar y descubrir tendencias utilizando datos de texto no estructurados sobre garantía/rendimiento. Los casos prácticos mostrarán información de datos relacionada con el aseguramiento de la calidad, el funcionamiento y el rendimiento de productos/servicios reales, entre los cuales la exploración de datos de texto juega un papel importante para revelar conocimientos reales de confiabilidad.
Abstracto:
Con la creciente cantidad de datos de garantía y rendimiento disponibles, tenemos una oportunidad única para aprender mucho más sobre nuestros diseños y productos y desarrollar mejores modelos de confiabilidad y mantenimiento. Sin embargo, esta información adicional a menudo se presenta 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 reales que afectan la confiabilidad, problemas que nuestro análisis tradicional de datos de pruebas censurados, marcas de tiempo de fallas de garantía, etc., no podrá descubrir. Esta sesión mostrará cómo el software analítico moderno puede ayudar a proporcionar una forma de explorar rápida y fácilmente estos datos de texto no estructurado para obtener una mejor comprensión de nuestra confiabilidad real. Cubriremos los fundamentos de cómo visualizar, agrupar, analizar, modelar y encontrar tendencias utilizando datos de texto no estructurados de garantía y rendimiento. Ejemplos de la industria mostrarán datos reales de garantía y rendimiento donde la exploración de texto fue útil para descubrir tendencias reales de confiabilidad.
