Autolink

Recherchez vos documents à l’aide des codes des équipements qu’ils contiennent.

Dans la plupart des cas, lorsqu’un technicien de maintenance ou un opérateur recherche un document c’est qu’il fait face à un dysfonctionnement du process et/ou d ‘un équipement.

Le technicien doit alors trouver la documentation des équipements concernés le plus rapidement possible afin de limiter les effets d’une indisponibilité prolongée.

C’est pour cela que, sur les usines de production, la clef principale de recherche est le code équipement (tag).

Afin d’arriver à retrouver un document à un ou plusieurs équipements, il faut avoir réalisé cette association tag->document(s) pour chaque équipement présent dans chaque document. Le travail est considérable et il est rarement fait manuellement.

 

La solution

Certains éditeurs de GED expliquent qu’il est possible de retrouver un document à partir du moment où ce dernier contient des tags qui seront trouvés par le moteur de recherche. Néanmoins les tags des équipements peuvent être écrits de différentes manières comme par exemple : 00LAC21AP001, 00 LAC21 AP001, OOLAC 21AP001,… Pour ces raisons, les moteurs plein-texte sont relativement inefficace pour la recherche de tags dans des documents.

C’est pourquoi nous avons développé un algorithme d’extraction de tags « intelligents «  qui travaille à partir de la compréhension de la structure de la codification et non pas par similarité.

Autolink permet d’extraire tous les tags d’un document et d’alimenter un index de recherche cohérent à partir d’une base de tags de référence. Il aide également les utilisateurs à identifier les tags qui sont présents dans les documents mais par dans la base de référence et ainsi d’enrichir cette dernière.

Autolink est un module optionnel du pack E-DMS qui se matérialise par un onglet supplémentaire au niveau du document et par un module d’analyse. La procédure d’utilisation est la suivante :

 

Étape 1 : Choix des systèmes de codification applicables pour la reconnaissance des tags dans le texte des documents

autolink1

Étape 2 : Analyse du document avec Autolink

Étape 3 :Traitement des résultats

autolink3

 

Cas N°1 : l’indice de confiance est maximum (vert), alors le tag contenu dans le document correspond exactement (aux séparateurs prés) au tag contenu dans la base de référence (arborescence fonctionnelle).

Cas N°2 : l’indice de confiance est moyen (orange), alors le tag contenu dans le document ressemble au tag contenu dans la base de référence (arborescence fonctionnelle). Il s’agit souvent dans ce cas d’une faute de frappe dans le document.

Cas N°3 : l’indice de confiance est faible (rouge), alors le tag contenu dans le document ne ressemble à aucun tag contenu dans la base de référence (arborescence fonctionnelle). Il s’agit souvent dans ce cas d’un tag qui n’a pas été intégré à la base de référence ou d’un tag supprimé/modifié au cours du process de conception.

 

Conclusion

Il faut bien évidemment que les documents possèdent une couche texte et des tags dans cette dernière afin d’avoir la plus grande efficacité.

En règle générale nous avons en moyenne 20 % des documents d’une installation qui contiennent des tags et qui vont couvrir 80 % des équipements. C’est-à-dire qu’il y aura au moins un document associé à un tag pour 80 % des équipements.

Références

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