요약

즉각적인 판단이 필요한 상황에서, 사이트의 상황을 이해하기 위해 정보를 수집하는 지식과 경험과 노하우에 따라 판단을 내려야합니다. 경험이 풍부한 경험과 전문가와 같은 정확한 판단을하기 위해서는 각 개인은 경험을 얻고 노하우를 축적해야합니다. 이것은 시간이 걸릴뿐만 아니라 드문 사건에 대한 경험을 드물게하기가 어렵 기 때문에 판단하기가 더욱 어려워집니다.
이 시스템에서 이벤트가 발생할 때 이벤트의 내용 및 확인 항목과 같은 정보를 입력하면 발생 빈도에 관계없이 원인 및 대책을 권장 할 수 있습니다.

사이트 문제

우리는 현장의 문제가 "초기 응답", "조기 복구 실현"및 "노하우 상속"이라고 가정합니다.

개념

우리는 고객이 보유한 다양한 정보, 전문 지식 및 분석 및 Hitachi가 보유한 IT 기술을 활용하여 추천 모델을 만들었습니다. 유사한 사건뿐만 아니라 유사한 이벤트가 발생하는 실패의 원인/개정을 표시합니다. 또한 동일한 문제의 원인을 분리하는 데 사용되는 확인 항목과 종종 유사한 확인 항목을 권장하여 초기 응답 속도를 높이는 것을 목표로합니다.

사용 케이스

이것은 지식 (숙련 된 고객의 노하우 및 과거 지식)을 기반으로 권장 모델을 작성할 때 사용 사례입니다.
이벤트가 발생하면 AI는 고객 지식에서 유사한 과거 이벤트 등을 권장합니다. 이벤트를 해결하기위한 권장 결과를 참조함으로써 인사는보다 정확한 응답과 작업을 신속하게 수행 할 수 있습니다.

혜택

운영 권장 시스템의 장점은 다음과 같습니다.

시스템 소개 진행

작동 권장 시스템을 도입하는 프로세스는 다음과 같습니다.

*1 POC (개념 증명) : 개념 증명

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