Beispiel: Ähnliche Teileanforderungen für Arbeitsauftragsaufgaben vorschlagen

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  • Aktualisiert 1. Februar 2024
  • 5 Minuten Lesedauer

    • Dieses Beispiel zeigt einen Anwendungsfall, bei dem ein Manager für die Wartung medizinischer Geräte eine Ähnlichkeitsdefinitionslösung in der Anwendung Außendienst-Management aktualisiert und trainiert, um ähnliche Teileanforderungen für eine Arbeitsauftragsaufgabe vorzuschlagen.

    Problemszenario

    Die Managerin für die Wartung medizinischer Geräte,Joy, drückte ihre Unzufriedenheit mit den relativ niedrigen anfänglichen Erfolgsraten bei der Wartung medizinischer Geräte aus. Dieses Problem ist hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass Techniker bei ihren ersten Besuchen keinen Zugriff auf die erforderlichen Teile hatten. Um dieses Problem zu beheben, muss der Manager die Teileanforderungen basierend auf dem vorherigen Serviceverlauf der Arbeitsauftragsaufgabe hinzufügen. Dieser Prozess ist jedoch zeitaufwändig und erfordert eine gründliche Bewertung der Aufgaben.

    Lösung: Verwenden Sie die Ähnlichkeitslösung Predictive Intelligence .

    Joy beschließt, Predictive Intelligence für Außendienst-Management zu implementieren, um die Bewertung des Aufgabenabschlusses zu verbessern, indem automatisch die Anforderungen ähnlicher Teile für Arbeitsauftragsaufgaben vorgeschlagen werden. Dies wird erreicht, indem die ML-Lösung trainiert wird, um den bisherigen Serviceverlauf der Arbeitsauftragsaufgaben zu nutzen.

    Jetzt arbeitetJoy mit dem Administrator zusammen, um die in Predictive Intelligence bereitgestellte ML-Lösung für Außendienst-Management] zu trainieren. Diese Lösung wurde entwickelt, um vorhandene Datensätze zu sammeln und mit neuen zu vergleichen. Mithilfe der Predictive Intelligence-Funktion trainiert der Administrator die Ähnlichkeitslösung „Ähnliche Teileanforderungen“, um den Prozess des Vorschlagens der ähnlichen erforderlichen Teileanforderungen für Arbeitsauftragsaufgaben zu automatisieren. Dies wird erreicht, indem der Teileanforderungsdatensatz mit dem Arbeitsaufgabendatensatz verglichen und relevante Ergebnisse bereitgestellt werden.

    Um die Lösung zu trainieren, gibtJoy die folgenden Werte in das Formular „Ähnlichkeitsdefinition“ ein, basierend auf den Anweisungen, die für das Training der Ähnlichkeitslösung beschrieben wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Trainieren Sie die Ähnlichkeitslösung, um ähnliche Teile für eine Arbeitsauftragsaufgabe vorzuschlagen.
    Feld Wert
    Bezeichnung Anforderungen für ähnliche Teile
    Name ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements
    Tabelle Teileanforderung [sm_part_requirement]
    Felder Kurzbeschreibung, Beschreibung, Kompetenzen und Asset-Anzeige
    Testtabelle Arbeitsauftragsaufgabe [wm_task]
    Testfelder Felder Beschreibung, Kurzbeschreibung, Kompetenzen und Asset
    Filter [Arbeitsauftrag task_Asset] [ist] [nicht leer]
    Verarbeitungs­sprache Englisch
    Stoppwörter Standardmäßige englische Stoppwörter
    Schulungs­häufigkeit Alle 30 Tage
    Aktualisierungshäufigkeit Jeden Tag

    Trainieren Sie die Ähnlichkeitslösung, um ähnliche Teile für eine Arbeitsauftragsaufgabe vorzuschlagen

    Aktualisieren und trainieren Sie die Ähnlichkeitsdefinitionslösung für Anforderungen ähnlicher Teile, um die erforderlichen Teile für eine Arbeitsauftragsaufgabe vorzuschlagen.

    Vorbereitungen

    Erforderliche Rolle: wm_admin

    Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

    Die Ähnlichkeitslösung „Ähnliche Teileanforderungen“ erfasst und vergleicht Ihre vorhandenen Datensätze mit neuen ähnlichen Datensätzen. Es ist hilfreich, die erforderlichen Teile für Arbeitsauftragsaufgaben vorzuschlagen, die in der Vergangenheit häufig verwendet wurden. Diese Lösung verwendet den vordefinierten Teileanforderungsdatensatz, der in der Teileanforderungstabelle gespeichert ist, um genaue Empfehlungen bereitzustellen.

    Um den Teilevorschlag basierend auf bestimmten Arbeitsauftragsaufgabenfeldern anzupassen, müssen Sie diese Ähnlichkeitslösung ändern. Damit eine Ähnlichkeitslösung ordnungsgemäß funktioniert, muss die Tabelle „Teileanforderungen“ [sm_part_requirement] in der Datenbank „Arbeitsauftragsaufgabe“ [wm_task] mindestens die erforderliche Anzahl von Datensätzen aufweisen, die in der Konfiguration Ihrer Instanz ServiceNow festgelegt ist. Der Standardwert für die Mindestanzahl ist 10.000.

    Prozedur

    1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Ähnlichkeit > Lösungsdefinitionen.
    2. Suchen Sie in der Liste „Ähnlichkeitsdefinitionen“ nach der Lösungsdefinition „Ähnliche Teileanforderungen“ (ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements) und wählen Sie sie aus.
    3. Überprüfen Sie im Formular „Ähnlichkeitsdefinition“ die Standardfeldwerte für Teileanforderungen.
      Hinweis:
      Wenn der Anwendungsbereich für die Anwendung Predictive Intelligence nicht auf Außendienst-Management festgelegt ist, können Sie das Formular nicht bearbeiten, und es wird eine Warnmeldung angezeigt. Um das Formular bearbeitbar zu machen, klicken Sie am Ende der Nachricht auf das Wort hier.
      Tabelle : 1. Formular „Ähnlichkeitsdefinition“
      Feld Beschreibung
      Bezeichnung Eindeutiger Name für die Ähnlichkeitslösung
      Name Wenn Sie eine Lösungsbezeichnung eingeben, wird dieses Feld automatisch mit einem vom System zugewiesenen Namen gefüllt, der Ihrem Bezeichnungswert ähnelt.
      Tabelle Tabelle, die den Teileanforderungsdatensatz enthält, den Sie mit anderen ähnlichen Datensätzen vergleichen und anhand dessen trainieren möchten.

      Nachdem Sie einen Tabellenwert zugewiesen haben, wird im Formular ein Link angezeigt, der die Anzahl der Datensätze anzeigt, die Ihren Filterbedingungen entsprechen.
      Felder Feldtypen, die den Text der Teileanforderungsdatensätze enthalten, deren Arbeitsauftragsaufgaben Sie identifizieren möchten. Sie können die Spalten aus der Tabelle „Teileanforderungen“ [sm_part_requirement] für einen Ähnlichkeitsvergleich mit der Kurzbeschreibung der Arbeitsauftragsaufgabe und anderen Feldern auswählen.
      Testtabelle Tabelle mit den Arbeitsaufgabendatensätzen, die Sie mit den Teileanforderungsdatensätzen vergleichen möchten.
      Testfelder Felder aus der Arbeitsauftragsaufgabe, die wahrscheinlich Text enthalten, der den Feldern für Teileanforderungen ähnelt oder für sie relevant ist.

      Diese Felder werden für den Ähnlichkeitsabgleich mit den Teileanforderungsfeldern verwendet.
      Filter

      Filterbedingungen, die auf die Felddatensätze angewendet werden, um Arbeitsaufgabendatensätze nach Teileanforderungsempfehlungen zu filtern.
      Verarbeitungs­sprache Die dominante Sprache des Datensatzes, den Sie anhand der Lösungsdefinition trainieren. Wenn die Datensatzsprache Englisch ist, wählen Sie Englisch aus.
      Hinweis:
      Der Begriff Verarbeitung beinhaltet einige der sprachspezifischen Schritte, die im Rahmen des Trainings einer Lösung verwendet werden. Diese Schritte können dabei das Tokenisieren von Wörtern, das Entfernen von Stoppwörtern und die Wortstammerkennung umfassen.
      Stoppwörter Allgemeine Begriffe in der Verarbeitungssprache, die von der Suche ausgeschlossen werden, z. B. Präpositionen.

      Nachdem Sie die Verarbeitungssprache ausgewählt haben, fügt das System automatisch eine Stoppwortliste in derselben Sprache hinzu. Wenn Ihre Verarbeitungssprache beispielsweise Italienisch ist, wird die Liste für standardmäßige italienische Stoppwörter angezeigt.
      Schulungs­häufigkeit Die Häufigkeit, mit der das Modell für die Definition der Ähnlichkeitslösung neu trainiert werden muss.
      Aktualisierungshäufigkeit Häufigkeit, mit der neue Datensätze in das Modell aufgenommen werden sollen, um die Ähnlichkeitsergebnisse abzurufen.

      Weitere Informationen finden Sie unter Ähnlichkeitslösungen erstellen und trainieren.

    4. Wahlweise: Aktualisieren Sie in der zugehörigen Liste „Zeitplan für Schulungsanforderung“ den Zeitplan für das Training der Lösungsdefinition „Ähnliche Teileanforderungen“.
      Standardmäßig ist der Zeitplan für Schulungsanforderungen Regelmäßig und wird alle 30 Tage ausgeführt.
    5. Klicken Sie auf Update & Retrain (Aktualisieren und neu trainieren).
    6. Öffnen Sie die Lösungsdefinition „Ähnliche Teileanforderungen“ (ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements), und zeigen Sie in der zugehörigen Liste „ML-Lösungen“ den Fortschritt der Trainingslösung in der Spalte Fortschritt an.
      Wenn Fortschritt 100 % beträgt, können Sie in der zugehörigen Liste „ML-Lösungen“ weitere nützliche Inhalte in die Vorschläge für Teileanforderungen aufnehmen, indem Sie die Ähnlichkeitsbeispiele basierend auf der Ähnlichkeitspunktzahl überprüfen und den Schwellenwert der Ähnlichkeitspunktzahl aktualisieren.
    7. Wahlweise: Aktualisieren Sie den Schwellenwert für die Ähnlichkeitspunktzahl.
      1. Klicken Sie in der Spalte Aktiv auf den Link für die Lösung.
      2. Überprüfen Sie die Ähnlichkeitsbeispiele, indem Sie auf den zugehörigen Link Ähnlichkeitsbeispiele auf dem ML-Lösungsformular klicken.
        Weitere Informationen finden Sie unter Lösungsähnlichkeitsbeispiele überprüfen.
      3. Geben Sie in der zugehörigen Liste „Lösungsstatistiken“ auf dem ML-Lösungsformular den erforderlichen Wert im Feld Schwellenwert für Ähnlichkeitspunktzahl ein, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das ML-Lösungsformular, und klicken Sie dann auf Speichern.
        Weitere Informationen finden Sie unter Schwellenwert für Ähnlichkeitspunktzahl aktualisieren.

    Ergebnisse

    Wenn die Lösung abgeschlossen ist, wird das erforderliche Teil ähnlich den für eine Arbeitsauftragsaufgabe ausgewählten Feldern als Teileanforderungsempfehlungen gesendet.