Automatisch metadateren met behulp van AI


Type opdracht:
Artificial Intelligence
Opdrachtgever: PWN

In ieder bedrijf lopen er medewerkers met unieke kennis rond. Deze kennis zit meestal alleen in hun hoofd. Hierdoor worden ze onmisbaar want deze kennis is moeilijk over te dragen. Ook PWN (h)erkent deze uitdaging en ging op zoek naar oplossingen. Lees verder om te ontdekken hoe PWN deze uitdaging is aangegaan.

PWN levert drinkwater aan ruim 804.160 huishoudens, bedrijven en instellingen in de provincie Noord-Holland. In totaal gebruiken 1,7 miljoen klanten jaarlijks zo’n 112 miljard ​liter drinkwater. Dit drinkwater wordt op verschillende locaties gezuiverd. De installaties zijn uniek en uitgebreid en nieuwe medewerkers moeten vaak vanaf 0-kennis opgeleid worden. 

De uitdaging: tijdwinst realiseren met slimme informatievoorziening

Niet alle kennis is vastgelegd in de miljoenen documenten in systemen en op netwerkschijven. Er is ook veel relevante kennis in de hoofden van medewerkers. Kennis die alleen persoonlijk overdraagbaar is. Momenteel kost het ongeveer 2 jaar voordat een nieuwe bedrijfsvoerder volledig is opgeleid. Deze inwerktijd wil PWN verkorten door de juiste informatie op het juiste moment beschikbaar te stellen voor medewerkers.

Aanpak

Medewerkers vinden het lastig om hun kennis op te schrijven in handboeken en procedurebeschrijvingen. Het idee is om medewerkers de gelegenheid te geven hun kennis te delen met vlogs en instructiefilms. Maar hoe zorg je er nu voor dat de informatie in deze filmpjes eenvoudig te vinden is? En hoe breng je deze informatie in verband met de reeds aanwezige documenten, tekeningen, rapporten etc.

Wij hebben met behulp van artificial intelligence een model getraind om documenten automatisch te metadateren. Dit geldt niet alleen voor tekstdocumenten, zelfs (instructie)filmpjes worden automatisch gemetadateerd. In het door ons ontwikkelde portal wordt de volgorde van de getoonde documenten ondere meer bepaald door bepaalde woordconstructies, hoe vaak en op welke plek in het document/filmpje ze voorkomen. Gebruik je bepaalde woorden aan het begin van een filmpje? Dan verbetert dit de vindbaarheid van het document op die specifieke woorden. Door Named Entity Recognition (NER) te combineren met Elastic Search, is het vinden van informatie een stuk eenvoudiger geworden.  

Resultaat

Stel, je bent een monteur en moet een storing verhelpen. Eenmaal bij de installatie heb je niet alleen de tekening nodig, maar ook een handleiding en de onderhoudshistorie. Het liefst krijg je ook tips van ervaren collega’s die precies weten wat er aan de hand is en hoe je de storing het best kunt verhelpen. Voorheen moest de medewerker in allerlei systemen zoeken en contact zoeken met de collega voor assistentie.

Dit kan nu anders! De medewerker scant de code in van de installatie en krijgt automatisch alle benodigde informatie te zien via zijn raadpleegscherm. De informatie wordt hem contextafhankelijk gepresenteerd. Door het metadateren is de vindbaarheid verhoogd en zijn we in staat om afhankelijk van de specifieke vraag de juiste informatie te presenteren. Dit geldt ook voor de instructiefilms en vlogs.

Het zoeken wordt versneld en de medewerker wordt beter ondersteund in de uitvoering van zijn taken. Dit verkort de inwerktijd van nieuwe medewerkers en maakt het werk voor alle medewerkers veel gemakkelijker en efficiënter.

Wil je meer weten over onze slimme oplossingen met behulp van AI?

Neem contact met ons op

Vind je de case interessant?

Deel deze dan op social media!