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NLP per il servizio manutenzione
Il natural language processing per migliorare la gestione del servizio manutenzione
Roberto Sala - Università di Bergamo
Come estrarre in modo efficiente la conoscenza dai report di manutenzione? In che modo le conoscenze estratte possono essere utilizzate per migliorare la gestione del servizio di manutenzione di un'azienda e, quindi, la sua offerta di PSS?
- Contesto
- Obiettivo della ricerca
- Metodologia
- L'azienda X
- Analisi
- Risultati dell'uso del NPL
- Conclusioni
Contesto
- Storicamente, le aziende manifatturiere si sono concentrate sulla vendita di prodotti, tralasciando l'offerta di servizi.
- Con la globalizzazione e comparsa di nuovi competitor è stato necessario differenziarsi dalla concorrenza per rimanere competitivi.
- I servizi possono diventare l'elemento di differenziazione su cui costruire nuove fonti di reddito e relazioni a lungo termine con i clienti.
- Offerte basate su un mix di prodotti tangibili e servizi intangibili vengono identificate come "Sistemi Prodotto-Servizio" (PSS)
- Per creare offerte di PSS competitive è necessario progettare e migliorare continuamente l'integrazione di prodotti e servizi.
- La manutenzione è uno dei servizi più comunemente offerti ai clienti. Dopo ogni intervento, i tecnici compilano un report.
- L'analisi delle informazioni raccolte durante l'esecuzione degli interventi influisce sull'efficacia dei successivi.
- Nonostante la disponibilità di tali informazioni, molte aziende non sono solite effettuare analisi approfondite a causa della mancanza di risorse o competenze per l'analisi, specialmente nel caso di report testuali o descrittivi.
Scopo della ricerca
Due domande principali:
1. Come estrarre in modo efficiente la conoscenza dai report di manutenzione?
2. In che modo le conoscenze estratte possono essere utilizzate per migliorare la gestione del servizio di manutenzione
di un'azienda e, quindi, la sua offerta di PSS?
L'obiettivo della ricerca è duplice:
1. Testare il Natural Language Processing (NLP) per l'analisi dei report di manutenzione di un'azienda manifatturiera.
2. Comprendere come le conoscenze estratte possono essere utilizzate per migliorare la gestione della manutenzione e l'offerta di PSS.
In allegato, è possibile scaricare il pdf completo dell'atto, che illustra metodologia, analisi, risultati, discussione e conclusioni.
- Storicamente, le aziende manifatturiere si sono concentrate sulla vendita di prodotti, tralasciando l'offerta di servizi.
- Con la globalizzazione e comparsa di nuovi competitor è stato necessario differenziarsi dalla concorrenza per rimanere competitivi.
- I servizi possono diventare l'elemento di differenziazione su cui costruire nuove fonti di reddito e relazioni a lungo termine con i clienti.
- Offerte basate su un mix di prodotti tangibili e servizi intangibili vengono identificate come "Sistemi Prodotto-Servizio" (PSS)
- Per creare offerte di PSS competitive è necessario progettare e migliorare continuamente l'integrazione di prodotti e servizi.
- La manutenzione è uno dei servizi più comunemente offerti ai clienti. Dopo ogni intervento, i tecnici compilano un report.
- L'analisi delle informazioni raccolte durante l'esecuzione degli interventi influisce sull'efficacia dei successivi.
- Nonostante la disponibilità di tali informazioni, molte aziende non sono solite effettuare analisi approfondite a causa della mancanza di risorse o competenze per l'analisi, specialmente nel caso di report testuali o descrittivi.
Scopo della ricerca
Due domande principali:
1. Come estrarre in modo efficiente la conoscenza dai report di manutenzione?
2. In che modo le conoscenze estratte possono essere utilizzate per migliorare la gestione del servizio di manutenzione
di un'azienda e, quindi, la sua offerta di PSS?
L'obiettivo della ricerca è duplice:
1. Testare il Natural Language Processing (NLP) per l'analisi dei report di manutenzione di un'azienda manifatturiera.
2. Comprendere come le conoscenze estratte possono essere utilizzate per migliorare la gestione della manutenzione e l'offerta di PSS.
In allegato, è possibile scaricare il pdf completo dell'atto, che illustra metodologia, analisi, risultati, discussione e conclusioni.
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Fonte: MCMA Bergamo aprile 2023 Tecnologie predittive per la manutenzione preventiva industriale: diagnostica, condition monitoring, 4.0, manutenzione da remoto
Settori: Diagnostica, predittiva, monitoraggio, Manutenzione industriale, Service Manutenzione, Sistemi di monitoraggio e supervisione industriale
Parole chiave: Condition Monitoring, Manutenzione da remoto, Manutenzione Predittiva, Manutenzione preventiva, Service Manutenzione
