で類似のタスクを解決するスキル予測の設定 フィールドサービスのワークフォース最適化

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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    • エージェントがタスクの完了に使用したスキルに基づいてスキルデータを収集します。類似の作業指示タスクを解決するため、教師あり学習を使用してこれらのスキルをエージェントに推奨します。また、スキルを使用してタスクを完了し、教師なし学習を使用してエージェントにスキルを推奨する方法のパターンを見つけることもできます。

    始める前に

    • スキルを設定します。詳細については、「Skills Management」を参照してください。

    • モデルをトレーニングするには、予測インテリジェンス をインスタンスに設定して構成する必要があります。詳細については、「Predictive Intelligence」を参照してください。

      Skill Recommendation アプリケーションプラグイン (com.snc.sre) を有効にして、Predictive Intelligence を使用してスキルを推奨します。

    必要なロール: sn_sre.admin

    手順

    1. Skill recommendation アプリケーションのプロパティを設定します。
      詳細については、 Skill Recommendation アプリケーションのプロパティを参照してください。
    2. Recommend similar skills for cases、Recommend skills from similar cases などのソリューション定義モデルを実行し、教師ありおよび教師なしソリューションをトレーニングします。
      ソリューションのトレーニングの詳細については、「類似性ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。
    3. スケジュール設定済みジョブを Start skill prediction 毎日実行して、ケースまたはエージェントのスキルの予測を開始します。
      このジョブスケジュールは、デフォルトでは非アクティブです。これを有効にすると、前日に解決されたすべてのケースに対して、毎日午前 1:00 にジョブが実行されます。その後ジョブは、ユーザー予測スキル [sn_sre_user_predicted_skill] テーブルとタスク予測スキル [sn_sre_task_predicted_skill] テーブルにスキルを追加します。
      注:
      ユーザー予測スキル [sn_sre_task_predicted_skill] テーブルのレコード数がプロパティで sn_sre.user_predicted_skill_threshold 定義された値を超えると、推奨スキルが表示されるようになります。詳細については、「フィールドサービスのワークフォース最適化 コンポーネント」を参照してください。

    スキル予測に拡張ポイントを使用

    スクリプト化された拡張ポイントを使用して、タスクのスキル予測をカスタマイズします。

    始める前に

    必要なロール：admin

    このタスクについて

    各拡張ポイントに対して複数の実装を作成し、各実装に順序番号を指定できます。順序番号が最も小さい実装が実行されます。

    Skill Recommendation 拡張ポイントは、Skill Recommendation (com.snc.sre) プラグインに含まれています。

    手順

    1. 移動先 すべて > システムの拡張点 > クライアントの拡張ポイント.
    2. [拡張ポイント] リストから [Skill Recommendation] (sn_sre.SkillPredictionAPI) を選択します。
    3. 新しいスキル推奨の実装を作成するか、または既存のスキル推奨を変更します。
      • 新しいスキル推奨の実装を作成するには、[実装を作成] をクリックします。
      • 既存の実装を変更するには、[実装] 関連リストからクラスを選択します。
    4. 必要に応じてスクリプトを変更します。
    5. [更新] をクリックします。