Llegiu el nostre cas d'èxit sobre la traducció totalment automatitzada d'articles de la base de coneixement d'Endress+Hauser i descobriu com l'ús de la tecnologia de traducció automàtica d'STAR al Departament de Servei Postvenda va ajudar l'empresa a superar els obstacles lingüístics i a generar sinergies.

Sobre l'empresa

Endress+Hauser és un dels principals proveïdors globals d'instruments, serveis i solucions de mesura per a l'enginyeria de processos industrials.

L'empresa ofereix solucions de procés per a la mesura del flux, el nivell d'ompliment, la pressió i la temperatura, així com per a mesuraments analítics, el registre de mesures i la comunicació digital. A més, optimitza els processos en termes d'eficiència econòmica, seguretat i impacte ambiental.

Els clients d'Endress+Hauser operen en una gran varietat de sectors, com ara les ciències químiques, l'energia i la generació d'electricitat, les matèries primeres, la metal·lúrgia i la mineria, l'alimentació, les ciències de la vida, el petroli i el gas, i les aigües o aigües residuals.

Més informació sobre Endress+Hauser

“Sense STAR CLM, no hauríem pogut gestionar el volum de traduccions davant la creixent quantitat d'informació que calia traduir.”

Thomas Ziesing, Responsable de Continguts Tècnics i Processos de Traducció d'Endress+Hauser

El punt de partida

Un equip global d'experts tècnics d'Endress+Hauser ofereix assistència interna i suport adaptat als clients finals en diversos aspectes tècnics. És aquí on entra en joc el sistema Salesforce Knowledge. Aquesta plataforma compartida per l'equip de suport descentralitzat conté articles de la base de coneixement (KBA) redactats en la llengua materna de l'expert responsable.

Els processos i solucions s'han de documentar utilitzant els KBA per reduir la càrrega de l'equip d'assistència i així millorar considerablement l'eficiència. L'objectiu del projecte és garantir que tot el personal d'assistència pugui accedir de manera ràpida i eficaç als coneixements especialitzats recollits a la base de coneixement, independentment de la llengua que parlin.

La idea: comptar amb una solució basada en la traducció automàtica (TA), capaç de traduir automàticament els KBA des d'unes llengües d'origen a altres llengües d'arribada predeterminades. L'objectiu del projecte, conegut internament com “Service 4.0”: facilitar una comunicació fluida i proporcionar accés als més de 5000 KBA existents i als prop de 800 articles nous que s'hi afegeixen cada mes, en tots els idiomes necessaris, per donar suport a uns 600 col·laboradors actius i a més de 5000 usuaris interns i externs amb accés de «només lectura».

Solucions d'STAR

STAR va rebre l'encàrrec de buscar possibles solucions per assolir l'objectiu final d'Endress+Hauser. Després de diverses fases de selecció i una prova de concepte, STAR va poder començar la implementació. El sistema es va posar en marxa després de nombroses adaptacions específiques per al client. Es van haver de desenvolupar alguns components i definir i posar a prova els processos abans que el procés totalment automatitzat estigués llest.

La connexió de Salesforce amb STAR CLM és el resultat d'una col·laboració estreta amb l'equip de Salesforce i es duu a terme mitjançant el connector SF2CLM, que agrupa la informació que cal traduir dins de Salesforce i la transfereix als sistemes posteriors. Aleshores, un middleware —una API pont desenvolupada per STAR— prepara els paquets entrants en un format compatible amb COTI i els transfereix a STAR CLM, que és l'eina utilitzada per controlar el procés de traducció automàtica (TA). La configuració del projecte, la recepció i el lliurament dels paquets de traducció estan completament automatitzats mitjançant fluxos de treball predefinits.

Els textos dels KBA es tradueixen automàticament amb motors de traducció automàtica neuronal entrenats per STAR específicament per a Endress+Hauser. A diferència dels sistemes genèrics, que només extreuen el seu material d'entrenament de dades disponibles públicament, els motors d'Endress+Hauser es basen principalment en materials específics del client, cosa que permet aplicar un to i una terminologia molt més adaptats a cada cas en concret.

Després de diverses rondes de comentaris amb els interlocutors d'Endress+Hauser, es va definir la qualitat inicial dels motors de traducció automàtica, que es va anar millorant de forma continua mitjançant una sèrie de mesures de reentrenament i processos d'acceptació. Actualment hi ha nou llengües disponibles en total, que es poden combinar entre elles segons les necessitats. Depenent de la combinació lingüística, l'anglès es pot fer servir com a llengua pont per millorar la qualitat de la traducció en llengües amb menys recursos disponibles.

Tan bon punt la traducció és aprovada pel sistema de la base de coneixement, es publica un KBA en altres idiomes en segon pla mitjançant un procés completament automatitzat. Només prement un botó, el text d'origen entra al flux de treball, es tradueix i, a continuació, es publica en els idiomes d'arribada corresponents.

Gràcies a aquest sistema d'alt rendiment, els temps de resposta es redueixen a tan sols uns minuts, cosa que permet que el personal d'assistència i altres usuaris puguin tenir accés als KBA ràpidament. A més, es conserva tot el format original, com ara paràgrafs, enllaços o imatges.

En un principi, STAR va preparar aquest sistema com SaaS per posteriorment migrar a una solució on-premise a Endress+Hauser. A més d'utilitzar el sistema per a la traducció automàtica dels KBA, els motors també estan disponibles per a altres àrees temàtiques mitjançant fluxos de treball basats en CLM.

STAR en acció

Productes de software d'STAR:

• STAR CLM
• Transit NXT
• TermStar
• STAR MT Engines