How a Leading Car Manufacturer Automated its Requirement Analysis Process

技术

分析与建模 - 自然语言处理 (NLP)

适用行业

汽车

适用功能

产品研发

用例

过程控制与优化

服务

数据科学服务

挑战

这家领先的汽车制造商需要处理日益增多的需求（超过 150,000 个），这些需求在多个文档和数据库中进行了描述。目前有数千张规格表，每张表平均包含 500 个需求。但是，并没有关于某项需求是与特定项目还是与多个项目相关的详细信息，也没有简单的方法来比较不同项目的需求。需求工程师必须复制粘贴需求，然后手动进行比较，然后才能将其用于新文档中。以前尝试自动完成这项任务的尝试都失败了，因为无法识别以不同方式表述的类似需求，而且需求文本通常太短，无法向传统搜索引擎传达含义。许多规格表包含复杂的表格，必须从中提取需求，而且规格表没有标准结构，这些事实使得当前的方法更难解决问题。

关于客户

客户是一家领先的汽车制造商。该公司正在处理越来越多的需求，这些需求在多个文档和数据库中进行了描述。有数千份规格表，每份规格表平均包含 500 项需求。该公司苦于缺乏有关需求是与特定项目还是与多个项目相关的信息，而且没有简单的方法来比较不同项目的需求。需求工程师必须手动复制粘贴需求并进行比较，然后才能在新文档中使用它们。该公司之前曾尝试过自动执行此任务，但由于需求的复杂性和规格表缺乏标准化而失败。

解决方案

该公司决定使用 Cortical.io 语义搜索来自动化需求分析流程。该工具使用来自汽车制造商语言领域的参考数据（规格表、缩写索引、公司特定标准、行业标准、汽车工程文献等）进行训练，并根据在相应规格中指定了正确条目的需求黄金标准进行评估。该解决方案能够匹配同一需求的不同表述，即使文本很短，也能为需求工程师提供跨项目的规格细节的透明概览。该解决方案使他们能够轻松比较规格，这有助于他们确保自己的规格表完整且符合公司标准。比较表还使他们能够识别和质疑类似项目中需求的变化。

运营影响

Requirement engineers were provided with a transparent overview of specification details across projects.
Engineers were able to easily compare specifications, ensuring their own specification sheet is complete and up to the company standards.
The comparison table allowed engineers to identify and question variations of requirements across similar projects.

数量效益