Michael Schuh, PhD, Datenwissenschaftler, Oshkosh Corporation
Rongjun Zhang, PhD, Leitender Chefingenieur, Oshkosh Corporation
Bediener von Schwerlastmaschinen verlassen sich vor Ort auf die Unterstützung von Callcenter-Servicetechnikern. Von allgemeinen Anfragen bis hin zur erweiterten Fehlerbehebung ist diese Expertenunterstützung entscheidend für die gleichbleibende Leistung der Anlagen im täglichen Betrieb. Da jeder Ausfall Arbeitsverzögerungen sowie höhere Projektlaufzeiten und -kosten zur Folge haben kann, ist es unser Ziel, Kunden schnellen und kompetenten technischen Support zu bieten, um diese unerwünschten Ereignisse so schnell wie möglich zu minimieren. In dieser Arbeit zeigen wir, wie interaktives Text Mining systematisch häufige Probleme sowie praxistaugliche, nachprüfbare Lösungen aus den unstrukturierten Textfeldern der Servicetechniker bei jedem Anruf aufdecken kann. Durch häufige Formulierungen und Termclustering können wir die Expertenwissensdatenbank verfeinern und so einen standardisierteren probabilistischen Ansatz zur Behebung wiederkehrender Probleme bieten. Darüber hinaus können diese neu gewonnenen Informationen proaktiv genutzt werden, um bestimmte Arten eingehender Anrufe durch die Bereitstellung relevanterer Informationen für die Bediener zu verhindern und zukünftige technische Anstrengungen zu steuern, um häufige Maschinenprobleme von vornherein zu beheben.
