CASO DE ÉXITO - Información multilingüe para una red global de servicio posventa
CASO DE ÉXITO - Información multilingüe para una red global de servicio posventa
Lee nuestro caso de éxito de traducción totalmente automatizada de artículos de la base de conocimientos de Endress+Hauser y descubre cómo el uso de la tecnología de traducción automática de STAR en el Departamento de Servicio Posventa ayudó a la empresa a superar los obstáculos lingüísticos y a generar sinergias.
Sobre la empresa
Endress+Hauser es uno de los principales proveedores globales de instrumentos, servicios y soluciones de medición para la ingeniería de procesos industriales.
La empresa ofrece soluciones de proceso para la medición del flujo, el nivel de llenado, la presión y la temperatura, así como para mediciones analíticas, el registro de mediciones y la comunicación digital. Además, optimiza los procesos en términos de eficiencia económica, seguridad e impacto medioambiental.
Los clientes de Endress+Hauser pertenecen a sectores muy heterogéneos, como las ciencias químicas, la energía y la generación de electricidad, las materias primas, los metales y la minería, la alimentación, las ciencias de la vida, el petróleo y el gas, y el agua o aguas residuales.
Otros datos sobre Endress+Hauser
«Sin STAR CLM, no habríamos podido hacer frente a los volúmenes de traducción ante la creciente cantidad de información que hay que traducir».
Thomas Ziesing, Responsable de Contenidos Técnicos y de Procesos de Traducción de Endress+Hauser
El punto de partida
Un equipo global de técnicos expertos de Endress+Hauser se encarga de ofrecer asistencia internamente en la compañía y soporte adaptado a las necesidades de los clientes finales en diversas cuestiones técnicas. Aquí es donde entra en acción el sistema Salesforce Knowledge. El sistema sirve como plataforma compartida para el equipo de soporte técnico descentralizado y contiene artículos de la base de conocimientos (KBA, por sus siglas en inglés) redactados en la lengua materna del experto competente.
Los procesos y las soluciones deben documentarse mediante los KBA para aliviar el trabajo del equipo de asistencia y aumentar la eficiencia de forma notable. El objetivo del proyecto debe ser garantizar que todo el personal de asistencia pueda acceder con rapidez y eficacia a los conocimientos especializados contenidos en los KBA, independientemente de la lengua que hablen.
La idea: contar con una solución basada en traducción automática (TA), capaz de traducir automáticamente los KBA de unas lenguas de origen a otras de destino determinadas. Objetivo del proyecto, conocido internamente como «Service 4.0»: facilitar una comunicación fluida y proporcionar acceso a los más de 5000 KBA existentes y a los cerca de 800 nuevos artículos que se añaden cada mes, en todos los idiomas necesarios, para prestar apoyo a unos 600 colaboradores activos y a los más de 5000 usuarios internos y externos con acceso de «solo lectura».
Soluciones de STAR
Se encargó a STAR la búsqueda de posibles soluciones para alcanzar el objetivo final de Endress+Hauser. Tras varias fases de selección y una prueba de concepto, STAR pudo comenzar la implantación. El sistema se puso en marcha tras numerosas adaptaciones específicas para el cliente. Hubo que desarrollar algunos componentes y definir y someter a prueba los procesos antes de que el sistema totalmente automatizado estuviera listo.
La conexión de Salesforce con STAR CLM es el resultado de una estrecha colaboración con el equipo de Salesforce y se efectúa mediante el conector SF2CLM, que agrupa la información que debe traducirse en Salesforce y la transfiere a los sistemas posteriores. Posteriormente, un middleware —una API puente desarrollada por STAR— prepara los paquetes entrantes en un formato compatible con COTI y los transfiere a STAR CLM, que se utiliza para controlar el proceso de traducción TA. La configuración del proyecto, así como la recepción y entrega de los paquetes de traducción, están totalmente automatizadas mediante flujos de trabajo predefinidos.
Los textos de los KBA se traducen automáticamente utilizando motores de traducción automática neuronales entrenados por STAR específicamente para Endress+Hauser. A diferencia de los sistemas genéricos que únicamente extraen su material de entrenamiento de fuentes de datos disponibles públicamente, los motores de Endress+Hauser se basan principalmente en materiales específicos del cliente, por lo que el tono y la terminología se adaptan mejor al caso concreto de uso.
Tras varias fases de retroalimentación con los interlocutores de Endress+Hauser, se definió la calidad inicial de los motores de TA, que se fue mejorando de forma continua mediante una serie de medidas de reentrenamiento y procesos de aceptación. Actualmente dispone de nueve lenguas en total, que pueden combinarse entre sí según sus necesidades. Dependiendo de la combinación lingüística, se puede utilizar el inglés como lo que se conoce como «lengua puente» para mejorar la calidad de la traducción en las lenguas que cuentan con menos recursos.
En cuanto se aprueba la traducción en el sistema de base de conocimientos, se publica un KBA en otros idiomas en segundo plano mediante un proceso totalmente automatizado. Con tan solo pulsar un botón, el texto de origen entra en el flujo de trabajo, se traduce y, a continuación, se publica en las lenguas de destino correspondientes.
Gracias a este sistema de alto rendimiento, los plazos se reducen a unos minutos, lo que permite que el personal de soporte y otros usuarios puedan tener acceso rápidamente a los KBA. Además, se mantiene todo el formato, como párrafos, enlaces o imágenes.
En un principio, STAR preparó el sistema como SaaS para posteriormente migrar a una solución on-premise en Endress+Hauser. Además de utilizar el sistema para la traducción automática de los KBA, los motores también están disponibles para otras áreas temáticas mediante flujos de trabajo basados en CLM.
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