Instalar e habilitar a Previsão de serviço do ativo

Instalação e configuração

Depois que os pré-requisitos forem atendidos, você poderá prosseguir com a instalação.

• Navegue até o local para instalar aplicativos e modelos do Data 360 e selecione Previsão de serviço de ativo. Clique em Instalar.
• Um assistente de instalação solicitará que você defina duas configurações críticas. Esses valores definem o comportamento do modelo e podem ser ajustados posteriormente.
  • Dias entre reparos consecutivos: Esse número determina se dois reparos no mesmo ativo são considerados relacionados. Por exemplo, se você definir isso como 90 dias, um reparo em 1o de janeiro e outro em 15 de março serão tratados como um par consecutivo.

    Seu período de captura de dados deve ser longo o suficiente para dar suporte a essa configuração. Se você definir esse valor para 180 dias, sua transformação de dados de Ação de serviço do ativo deverá ser configurada para extrair pelo menos um ano de dados históricos para garantir que o modelo possa identificar esses padrões.

  • Nível mínimo de confiança da previsão: Isso define um limite para filtrar previsões de baixa confiança. Por exemplo, um valor de 75% significa que você verá apenas previsões em que o modelo tem 75% de confiança ou mais. Após a instalação, revise as métricas de desempenho do modelo no Einstein Studio para determinar o melhor limiar para suas necessidades de negócios e ajuste-o mais tarde na transformação de dados CreateAssetServiceActionScoringData.
• Depois de definir as configurações, conclua a instalação. Você pode monitorar seu progresso na página Histórico de instalação do aplicativo.

Revisar e refinar seu modelo

Uma instalação bem-sucedida é apenas o começo. A chave para previsões valiosas é um modelo bem treinado e de alta qualidade.

• Vá para o Einstein Studio: Acesse seu modelo de previsão recém-criado.
• Avaliar o desempenho do modelo: Revise as métricas do modelo para entender sua precisão e eficácia. Se o desempenho não estiver atendendo às suas expectativas, as próximas etapas serão verificar seus dados.
• Garantir dados suficientes: Os modelos de IA exigem dados suficientes para aprender de modo eficaz. O Einstein Studio precisa de pelo menos 400 registros (reparos de ativos históricos) para gerar um modelo.

  Se você tiver menos de 400 registros, vá para a transformação de dados AssetServiceActionCreation e ajuste os filtros para ampliar o intervalo de datas, capturando mais dados de reparo históricos.

• Melhorar a qualidade do modelo:
  • A qualidade dos dados é fundamental: Investigue seus dados de origem quanto a inconsistências ou erros que possam afetar o desempenho do modelo.
  • Otimizar variáveis: Para obter melhores resultados, você pode aprimorar seu modelo editando-o no Einstein Studio para excluir variáveis que não são necessárias para fazer previsões.
• Retrain o Modelo: Depois de fazer quaisquer alterações na configuração de seus dados ou modelo, execute novamente as Transformações de dados em lote (BDTs) relevantes para treinar novamente o modelo com as informações atualizadas.

Considerações avançadas e solução de problemas

• Falha de instalação: Se a configuração do aplicativo falhar, todas as Transformações de dados em lote (BDTs) criadas durante o processo não serão removidas automaticamente e os créditos do Data 360 ainda poderão ser consumidos. Você deve excluir manualmente esses componentes antes de tentar reinstalar o aplicativo.
• Reinstalar: Para realizar uma reinstalação limpa, primeiro, você deve localizar e excluir manualmente o aplicativo instalado original e todos os BDTs associados.
• Múltiplas instalações: Se você precisar instalar o aplicativo Previsão de serviço do ativo mais de uma vez na mesma organização, renomeie os BDTs para cada instalação para evitar conflitos. Uma prática recomendada é anexar a data de instalação aos nomes de BDT.
• Rótulo do aplicativo: Mantenha o rótulo do aplicativo abaixo de 30 caracteres para obter melhores resultados.