Beispiel: Ähnliche Teileanforderungen für Arbeitsauftragsaufgaben vorschlagen

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  • Aktualisiert 1. August 2024
  • 5 Minuten Lesedauer

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

    Problemszenario

    Journey, Managerin für die Wartung medizinischer Geräte, äußerte sich unzufrieden mit den relativ niedrigen anfänglichen Erfolgsraten bei der Wartung medizinischer Geräte. Dieses Problem ist hauptsächlich deshalb aufgetreten, weil die 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 in die Arbeitsauftragsaufgabe einfügen. Dieser Prozess ist jedoch zeitaufwändig und erfordert eine gründliche Bewertung der Aufgaben.

    Lösung: Verwenden Sie die Ähnlichkeitslösung Predictive Intelligence .

    Play beschließt, Predictive Intelligence für Außendienst-Management zu implementieren, um die Bewertung des Aufgabenabschlusses zu verbessern, indem automatisch die ähnlichen Teileanforderungen für Arbeitsauftragsaufgaben vorgeschlagen werden. Dies wird erreicht, indem die auf maschinellem Lernen (ML) gestützte Lösung trainiert wird, um den früheren Serviceverlauf der Arbeitsauftragsaufgaben zu nutzen.

    Jetzt arbeitet Journey mit dem Administrator zusammen, um die in Predictive Intelligence für Außendienst-Managementbereitgestellte ML-Lösung zu trainieren. Diese Lösung dient zum Sammeln und Vergleichen vorhandener Datensätze mit neuen. Mithilfe der Predictive Intelligence-Funktion trainiert der Administrator die Ähnlichkeitslösung Ähnliche Teileanforderungen, um den Prozess des Vorschlags ähnlicher erforderlicher Teileanforderungen für Arbeitsauftragsaufgaben zu automatisieren. Dies wird erreicht, indem der Teileanforderungsdatensatz mit dem Arbeitsauftragsaufgaben-Datensatz verglichen und relevante Ergebnisse bereitgestellt werden.

    Um die Lösung zu trainieren, gibt Play die folgenden Werte in das Formular „Ähnlichkeitsdefinition“ ein, basierend auf den Anweisungen zum Trainieren der Ähnlichkeitslösung. 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 Beschreibung, Kurzbeschreibung, Kompetenzen und Asset-Felder
    Filter [Arbeitsauftragsaufgabe_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 „Anforderungen für ähnliche Teile“, um die erforderlichen Teile für eine Arbeitsauftragsaufgabe vorzuschlagen.

    Vorbereitungen

    Erforderliche Rolle: wm_admin

    Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

    Die Ähnlichkeitslösung Anforderungen für ähnliche Teile sammelt und vergleicht Ihre vorhandenen Datensätze mit neuen ähnlichen Datensätzen. Es hilft, die notwendigen Teile für Arbeitsauftragsaufgaben vorzuschlagen, die in der Vergangenheit häufig verwendet wurden. Diese Lösung verwendet den vordefinierten Teileanforderungsdatensatz, der in der Tabelle „Teileanforderungen“ gespeichert ist, um genaue Empfehlungen bereitzustellen.

    Um den Teilevorschlag basierend auf bestimmten Feldern für Arbeitsauftragsaufgaben anzupassen, müssen Sie diese Ähnlichkeitslösung ändern. Damit eine Ähnlichkeitslösung ordnungsgemäß funktioniert, muss in der Tabelle „Teileanforderungen“ [sm_part_requirement] in der Datenbank „Arbeitsauftragsaufgabe“ [wm_task] mindestens die erforderliche Anzahl von Datensätzen in der Konfiguration Ihrer Instanz ServiceNow festgelegt sein. 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 mit dem Sie 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] auswählen, um sie mit der Kurzbeschreibung der Arbeitsauftragsaufgabe und anderen Feldern zu vergleichen.
      Testtabelle Tabelle, die die Arbeitsaufgabendatensätze enthält, 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 Arbeitsauftragsaufgaben-Datensätze 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 Ähnlichkeitslösung erstellen und trainieren.

    4. Wahlweise: Aktualisieren Sie in der zugehörigen Liste „Zeitplan für Trainingsanforderung“ 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“ in der Spalte Fortschritt den Fortschritt der Trainingslösung an.
      Wenn der Fortschritt in der zugehörigen Liste für ML-Lösungen 100 % beträgt, können Sie weitere nützliche Inhalte in die Teileanforderungsvorschläge aufnehmen, indem Sie die Ähnlichkeitsbeispiele basierend auf der Ähnlichkeitspunktzahl überprüfen und den Schwellenwert für die 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, das den für eine Arbeitsauftragsaufgabe ausgewählten Feldern ähnelt, als Teileanforderungsempfehlung gesendet.