主动客户关怀综述：使能科学与实现步骤
机器学习
2021-10-12 v1
摘要
近年来，人工智能（AI）和物联网的进步使得家庭和建筑环境中电器的无缝且可行的维护成为可能。多项研究表明，AI 有潜力提供个性化的客户支持，能够比以往更可靠地预测和避免错误。在本文中，我们分析了实现成功的 AI 驱动的预测性维护用例所需的各种构建模块。与现有综述大多深入探讨用于预测性维护的最新 AI 算法不同，我们的综述提供了完整的视角；从业务影响到算法以及系统研究和模型部署方面的最新技术进展。此外，我们提供了使用公开数据集进行电器预测性维护的示例用例。我们的综述可以作为设计成功的预测性维护用例所需的模板。最后，我们触及了现有的公开数据源，并提供了 AI 驱动的主动客户关怀（PCC）用例的逐步分解，从通用异常检测到故障预测，最后到根因分析。我们强调了这种逐步方法如何有利于准确的模型构建，并有助于深入了解机电设备的预测性维护。
引用
@article{arxiv.2110.05015,
title = {A Survey on Proactive Customer Care: Enabling Science and Steps to Realize it},
author = {Viswanath Ganapathy and Sauptik Dhar and Olimpiya Saha and Pelin Kurt Garberson and Javad Heydari and Mohak Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05015},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1912.07383, arXiv:2007.02500 by other authors