論文の概要: A Survey on Proactive Customer Care: Enabling Science and Steps to Realize it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05015v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 05:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 18:57:27.365366
• Title: A Survey on Proactive Customer Care: Enabling Science and Steps to Realize it
• Title（参考訳）: 積極的顧客ケアに関する調査:科学と実現に向けての歩み
• Authors: Viswanath Ganapathy, Sauptik Dhar, Olimpiya Saha, Pelin Kurt Garberson, Javad Heydari and Mohak Shah
• Abstract要約: 我々は、AI駆動の予測メンテナンスユースケースを実現するために必要な、さまざまなビルディングブロックを分析した。 私たちの調査は、予測メンテナンスのユースケースをうまく設計するために必要なテンプレートとして機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.85017740334476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, advances in artificial intelligence (AI) and IoT have enabled seamless and viable maintenance of appliances in home and building environments. Several studies have shown that AI has the potential to provide personalized customer support which could predict and avoid errors more reliably than ever before. In this paper, we have analyzed the various building blocks needed to enable a successful AI-driven predictive maintenance use-case. Unlike, existing surveys which mostly provide a deep dive into the recent AI algorithms for Predictive Maintenance (PdM), our survey provides the complete view; starting from business impact to recent technology advancements in algorithms as well as systems research and model deployment. Furthermore, we provide exemplar use-cases on predictive maintenance of appliances using publicly available data sets. Our survey can serve as a template needed to design a successful predictive maintenance use-case. Finally, we touch upon existing public data sources and provide a step-wise breakdown of an AI-driven proactive customer care (PCC) use-case, starting from generic anomaly detection to fault prediction and finally root-cause analysis. We highlight how such a step-wise approach can be advantageous for accurate model building and helpful for gaining insights into predictive maintenance of electromechanical appliances.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)とIoTの進歩は、家庭や建築環境における家電のシームレスで実行可能なメンテナンスを可能にしている。 いくつかの研究によれば、aiはパーソナライズされたカスタマーサポートを提供する可能性があり、これまで以上にエラーを予測し、避けることができる。 本稿では,AIによる予測保守を成功させるために必要なビルディングブロックについて分析した。 私たちの調査は、ビジネスへの影響からアルゴリズムの最近の技術進歩、システム研究やモデル展開に至るまで、最新のAIアルゴリズムの予測保守(PdM)に関する詳細な調査を主に提供する既存の調査とは違って、完全なビューを提供します。 さらに,一般のデータセットを用いた家電製品の予測保守に関する例示的ユースケースを提供する。 私たちの調査は、予測メンテナンスのユースケースをうまく設計するために必要なテンプレートとして機能します。 最後に、既存の公開データソースに触れ、汎用的な異常検出から障害予測、最終的に根本原因分析に至るまで、AI駆動の積極的顧客ケア(PCC)のユースケースを段階的に分析する。 このようなステップワイズアプローチが正確なモデル構築にどう役立つかを強調し、電気機械機器の予測保守に関する洞察を得るのに役立ちます。

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