Fuente CARL es la principal aplicación informática de CARL Software para la gestión de los procesos de mantenimiento en la empresa, así como el seguimiento histórico de los distintos materiales y equipos, edificios e intervenciones necesarias.
Realizamos un estudio con técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para la comprensión y calificación de documentos. Básicamente, nuestro objetivo es interpretando solicitudes reales de intervención, para determinar si algunos elementos pueden automatizarse: clasificación por disciplina y cualificación (por ejemplo, electricista), gestión del léxico para simplificar su redacción, o incluso para encontrar otras fuentes de automatización (redacción, importancia de la solicitud de intervención, por ejemplo, caracterización de averías y emergencias), etc.
Las técnicas utilizadas en Python :
- Procesamiento del lenguaje natural con Spacy
- PyEnchant corrector ortográfico
- Calificación de n-gramas con Scikit Aprender
- Clasificación de las solicitudes mediante LDA (Asignación latente de Dirichlet)
Estas técnicas han permitido construir un léxico bastante amplio que corresponde a muchos tipos de intervención y clasificarlos parcialmente. Por desgracia, el resultado final sigue estando limitado por una serie de dificultades. Sin embargo, este estudio ha revelado dos tipos de solicitudes de intervención:
- Solicitudes de intervenciones descriptivas que simplemente describen el problema y posiblemente al solicitante
- Solicitudes de intervención que especifiquen el problema e indiquen el curso de acción operativo
Esto permitió comprender que los temas de clasificación son limitados: Intervenciones :
- Fontanería / Calefacción / Ventilación que pueden agruparse
- Electricidad
- En infraestructura: ascensor, techo, espacios verdes, puerta, mobiliario
- En las máquinas de material/equipamiento específicas de la empresa
- Ordenadores, equipos informáticos y multimedia
- Sistemas de detección: alarmas, incendios
- Operaciones diversas y administrativas: Compras - Archivos técnicos - Limpieza
Ayudó a comprender las posibles estructuras de escritura de las EOI para hacerlas más automáticas, y a destacar un vocabulario de escritura fundamental que permitiera automatizar la escritura y ahorrar tiempo. Por ejemplo, escribiendo las 3 primeras letras de fuga, sería posible escribir la palabra completa y proponer automáticamente varias posibilidades: por orden: agua, depósito de agua caliente, lavabo, sifón, aire, aceite. Y establecer automáticamente este elemento como síntoma.
Por último, permitió comprender que no hay una única clasificación posible basada en esta estructura, sino varias: según el tipo de equipo, según el tipo de intervención (reparación o sustitución, mantenimiento, diagnóstico, ...), por el grado de urgencia, por el tipo de síntoma e incluso por la localización, y que estos elementos del vocabulario pueden influir significativamente en la clasificación automatizada.
Los problemas detectados en este estudio serán retomados por un becario en 2021 para encontrar una solución que haga viable el proyecto.
