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航空运输业

航空运输业者每年面对十几万笔的维修案例,包含飞行报告、机器设备故障的维修单及日常的维运纪录等,这类大量的结构和非结构化数据储存于企业ERP系统中,作为日后案件诊断和问题解决的参考基准。但是,不同类型的报告是由不同的技术人员、机组人员撰写而成,可能会面临拼写错误及用词差异问题;并且当问题发生时,技术人员第一时间必须了解要寻找什么资料? 去那里搜集正确有用的资料? 资料搜集后要如何有效运用? 往往需花费较长的时间寻找正确的答案,并可能会搜集到不精确且不完整的资讯。

在本案例中,某航空运输业者为了解开维修纪录中的大量讯息,透过自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 和先进的内容分析技术 (Content Analysis),挖掘文本中潜在的关联讯息,使技术人员能够在问题发生后的第一时间,快速了解问题的原因并找寻适当的解决方法,确保飞机飞行安全及保持航班平稳的运行。


  • 案例分享:航空运输产业 – 认知运算挖掘潜在讯息

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