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sourceDocument: Gestão de serviços de campo Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/field-service-management

 Release :

    - xanadu

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    - pt-BR

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    - Gestão de serviços de campo Xanadu

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    - fsm

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    - fsm

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    - Customer and Industry


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# Exemplo: sugerir requisitos de peças semelhantes para tarefas de ordem de serviço

# Exemplo: sugerir requisitos de peças semelhantes para tarefas de ordem de serviço {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 6 min. de leitura

Este exemplo fornece um caso de uso de um gerente de manutenção de equipamentos médicos que atualiza e treina uma solução de definição de semelhança na aplicação Gestão de serviços de campo para sugerir os requisitos de peças semelhantes para uma tarefa de ordem de serviço.

## Cenário de problema {#example-train-similarity-solution__section_rrq_43s_21c}

Joy, gerente de manutenção de equipamentos médicos, manifestou insatisfação com as taxas de sucesso iniciais relativamente baixas na manutenção de equipamentos médicos. Esse problema ocorreu principalmente porque os técnicos não tinham acesso às peças necessárias durante as primeiras visitas. Para resolver esse problema, o gerente deve adicionar os requisitos de peça à tarefa de ordem de serviço com base no histórico de serviço anterior. No entanto, esse processo é demorado e requer uma avaliação completa das tarefas.

## Solução: use Inteligência preditiva solução de semelhança {#example-train-similarity-solution__section_ely_dgv_21c}

Joy decide implementar Inteligência preditiva para Gestão de serviços de campo para melhorar a classificação de fechamento da tarefa, sugerindo automaticamente os requisitos de peças semelhantes para tarefas de ordem de serviço. Isso é obtido treinando a solução de aprendizado de máquina para aproveitar o histórico de serviço anterior das tarefas de ordem de serviço.

Agora, Joy colabora com o administrador para treinar a solução de aprendizado de máquina fornecida em Inteligência preditiva para Gestão de serviços de campo. Esta solução foi projetada para coletar e comparar registros existentes com novos. Aproveitando o recurso de inteligência preditiva, o administrador treina a solução de semelhança Requisitos de peças semelhantes para automatizar o processo de sugestão de requisitos de peças semelhantes necessários para tarefas de ordem de serviço. Isso é obtido comparando o registro de requisito de peça com o registro de tarefa de ordem de serviço e fornecendo resultados relevantes.  
Para treinar a solução, Joy insere os seguintes valores no formulário Definição de semelhança com base nas instruções descritas para treinar a solução de semelhança. Para obter mais informações, consulte [Treine a solução de semelhança para sugerir peças semelhantes para uma tarefa de ordem de serviço](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UPibM~0nHZLKi4Fymwx5CA#example-suggest-parts "Atualize e treine a solução de definição de semelhança de Requisitos de peças semelhantes para sugerir as peças necessárias para uma tarefa de ordem de serviço.").{#example-train-similarity-solution__table_vpn_rgv_21c__entry__2}

| Campo | Valor |
|-|-|
| Rótulo | Requisitos de peças semelhantes |
| Nome | ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements |
| Tabela | Requisito de peça \[sm_part_requirement\] |
| Campos | Descrição resumida, Descrição, Habilidades e Exibição de ativo |
| Tabela de Teste | Tarefa de ordem de serviço \[wm_task\] |
| Campos de Testes | Campos Descrição, Descrição resumida, Habilidades e Ativo |
| Filtrar | \[Tarefa de ordem de serviço_Asset\] \[is\] \[not empty\] |
| Idioma de processamento | English |
| Palavras irrelevantes | Palavras irrelevantes padrão em inglês |
| Frequência de Treinamento | A cada 30 dias |
| Frequência de Atualização | A cada 1 dia |
[ ]

{#example-train-similarity-solution__table_vpn_rgv_21c}

## Treine a solução de semelhança para sugerir peças semelhantes para uma tarefa de ordem de serviço {#ariaid-title2}

Atualize e treine a solução de definição de semelhança de Requisitos de peças semelhantes para sugerir as peças necessárias para uma tarefa de ordem de serviço.

### Antes de Iniciar

Função necessária: wm_admin

### Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

A solução de semelhança de Requisitos de Peças Semelhantes coleta e compara seus registros existentes com novos registros semelhantes. Isso ajuda a sugerir as peças necessárias para tarefas de ordem de serviço que foram usadas com frequência no passado. Esta solução utiliza o registro de requisito de peças predefinido armazenado na tabela Requisito de peças para fornecer recomendações precisas.

Para personalizar a sugestão de peça com base em campos de tarefa de ordem de serviço específicos, você deve modificar esta solução de semelhança. Para que uma solução de semelhança funcione corretamente, a tabela Requisitos de peça \[sm_part_requirement\] no banco de dados de tarefas de ordem de serviço \[wm_task\] deve ter pelo menos o número necessário de registros definidos na configuração da sua instância ServiceNow. O número mínimo padrão necessário é 10.000.

### Procedimento

1. Navegar até TodosInteligência preditivaSemelhançaDefinições de solução.
2. Na lista Definições de semelhança, pesquise e selecione a definição da solução Requisitos de peças semelhantes (ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements).
3. No formulário Definição de semelhança, verifique os valores de campo padrão para requisitos de peça.  
   Nota:  
   Se o escopo da aplicação não estiver definido como Inteligência preditiva para a aplicação Gestão de serviços de campo, você não poderá editar o formulário e uma mensagem de aviso será exibida. Para tornar o formulário editável, clique na palavra aqui no final da mensagem.
   {#example-suggest-parts__table_bxj_sbx_4jb__entry__2}{#example-suggest-parts__processing}{#example-suggest-parts__stopwords}

   | Campo | Descrição |
   |-|-|
   | Rótulo | Nome exclusivo para sua solução de semelhança. |
   | Nome | Conforme você insere o valor do rótulo da solução, este campo é preenchido automaticamente com um nome atribuído pelo sistema semelhante ao valor do rótulo. |
   | Tabela | Tabela que contém o registro de requisitos de peça que você deseja comparar com outros registros semelhantes e treinar. Depois de atribuir um valor de tabela, um link aparece no formulário que mostra o número de registros que correspondem às condições do filtro. |
   | Campos | Tipos de campo que contêm o texto dos registros de requisitos de peça cujas tarefas de ordem de serviço você está tentando identificar. Você pode selecionar as colunas da tabela Requisito de peça \[sm_part_requirement\] para comparação de semelhança com a descrição resumida da tarefa de ordem de serviço e outros campos. |
   | Tabela de Teste | Tabela que contém os registros de tarefa de ordem de serviço que você deseja comparar com os registros de requisitos de peça. |
   | Campos de Testes | Campos da tarefa de ordem de serviço que provavelmente contêm texto semelhante ou relevante aos campos de requisitos de peça. Esses campos são usados para correspondência de semelhança com os campos de requisito de peça. |
   | Filtrar | Condições de filtro aplicadas nos registros de campo para filtrar registros de tarefa de ordem de serviço para recomendações de requisito de peça. |
   | Idioma de processamento | Idioma dominante do conjunto de dados que você está treinando na definição da solução. Se o idioma do conjunto de dados for inglês, escolha English. Nota: o termo "processamento" indica algumas das etapas específicas do idioma usadas como parte do treinamento de uma solução. Essas etapas podem incluir a tokenização de palavras e a remoção de palavras irrelevantes e truncadas. |
   | Palavras irrelevantes | Termos comuns no idioma de processamento que são excluídos da pesquisa, por exemplo, preposições. Quando você seleciona o idioma de processamento, o sistema adiciona automaticamente uma lista de palavras irrelevantes que usa o mesmo idioma. Por exemplo, se o idioma de processamento for o italiano, a lista Palavras irrelevantes padrão em italiano será exibida. |
   | Frequência de Treinamento | A frequência com que o modelo para a definição da solução de semelhança deve ser treinado novamente. |
   | Frequência de Atualização | Frequência de inclusão de novos registros no modelo para recuperar os resultados de semelhança. |
   [Tabela 1. Formulário Definição de semelhança]

   {#example-suggest-parts__table_bxj_sbx_4jb}

   Para obter mais informações, consulte [Criação e treinamento de uma solução de semelhança](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-similarity-solution&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US).
4. **Opcional:** Na lista relacionada Programação de solicitação de treinamento, atualize a programação para treinar a definição da solução Requisitos de peças semelhantes.  
   Por padrão, a programação da solicitação de treinamento é Periodicamente e é executada a cada 30 dias.
5. Clique em Atualizar e treinar novamente.
6. Abra a definição da solução Requisitos de peças semelhantes (ml_sn_sn_fsm_ml_global_similar_part_requirements) e, na lista relacionada Soluções ML, exiba o andamento da solução de treinamento na coluna Andamento.  
   Quando o andamento é de 100%, na lista relacionada Soluções de ML, você pode incluir mais conteúdo útil nas sugestões de requisitos de peça revisando os exemplos de semelhança com base na pontuação de semelhança e atualizando o valor do limite de pontuação de semelhança.
7. **Opcional:** Atualize o limite da pontuação de semelhança.
   1. Na coluna Ativo, clique no link da solução.
   2. Revise os exemplos de semelhança clicando no link relacionado Exemplos de semelhança no formulário da Solução de ML.  
      Para obter mais informações, consulte [Análise dos exemplos de semelhança da solução](https://www.servicenow.com/docs/access?context=review-similarity-examples&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US).
   3. Na lista relacionada Estatísticas da solução no formulário Solução de ML, insira o valor necessário no campo Limite de pontuação de semelhança, clique com o botão direito do mouse no formulário de Solução de ML e clique em Salvar.  
      Para obter mais informações, consulte [Atualização do limite da pontuação de semelhança](https://www.servicenow.com/docs/access?context=update-similarity-threshold&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US).
   {#example-suggest-parts__substeps_hvm_c15_cmb}
{#example-suggest-parts__steps_az2_4qx_b1c}

### Resultado

Quando a solução é concluída, a peça necessária semelhante aos campos selecionados para uma tarefa de ordem de serviço é enviada como recomendações de requisito de peça.