Michael Schuh, 박사, 데이터 과학자, Oshkosh Corporation
Rongjun Zhang, 박사, Oshkosh Corporation 수석 수석 엔지니어
중장비 운전자는 현장 지원을 위해 콜센터 서비스 기술자에게 의존합니다. 일반적인 문의부터 고급 문제 해결까지, 이러한 전문가 지원은 일상적인 운영에서 일관된 장비 성능을 유지하는 데 매우 중요합니다. 가동 중단은 잠재적으로 작업 지연을 초래하고 프로젝트 시간과 비용 증가로 이어질 수 있으므로, 고객에게 신속하고 능숙한 기술 지원을 제공하여 이러한 부정적인 상황을 최대한 빨리 최소화하는 것이 목표입니다. 본 연구에서는 대화형 텍스트 마이닝을 통해 서비스 기술자가 각 통화 중 입력한 비정형 텍스트 필드에서 발견되는 일반적인 문제와 실제 검증 가능한 해결책을 체계적으로 파악하는 방법을 보여줍니다. 빈번한 구문 및 용어 클러스터링을 통해 전문가 지식 기반을 개선하여 재발하는 문제 해결에 더욱 표준화된 확률론적 접근 방식을 제공할 수 있습니다. 또한, 새롭게 확보된 정보는 운영자에게 더욱 관련성 높은 정보를 제공하여 특정 유형의 수신 전화를 사전에 차단하고, 향후 일반적인 기계 문제를 근본적으로 해결하기 위한 엔지니어링 작업의 방향을 제시하는 데 활용될 수 있습니다.
