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Title: Modelo de aprendizaje supervisado para la derivación automatizada de tickets de service desk
Other Titles: Supervised Learning Model for Automated Routing Service Desk Ticket
Advisor(s): Barrientos Padilla, Alfredo
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 5-Aug-2022
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: El presente proyecto tiene como propósito diseñar un modelo de aprendizaje supervisado para la derivación automática de los tickets de la mesa de ayuda de una empresa de consumo masivo. El cual nace ante la problemática por la demora en la atención de los tickets (solicitudes e incidentes) por la derivación de los grupos resolutores. Dado que existe la dificultad de conocer todas las funciones de los grupos resolutores y la alta rotación de los analistas de la mesa de ayuda que, además, trae como consecuencia la insatisfacción de los usuarios. Para la realización de este proyecto se investigaron soluciones de Machine Learning aplicadas a la atención de tickets de mesas de ayuda, en donde, se pudo identificar los principales retos y causas que impiden una implementación de este tipo de solución dentro de las organizaciones. El modelo propuesto busca mejorar el proceso de derivación de los tickets de mesa ayuda utilizando herramientas de Machine Learning que permita asignar de forma automática los grupos resolutores de los proveedores que soportan a la empresa de consumo masivo. Para la validación se emplearon los registros de tickets provistos por la empresa y se ejecutaron pruebas que nos permitieron validar dicho modelo. Los registros obtenidos fueron utilizados para entrenar el modelo de Machine Learning, el cual nos proporcionó información necesaria para clasificar y asignar los tickets a los grupos resolutores según su tipo: incidente y solicitud. Adicionalmente, al analizar los resultados obtenidos de la validación, se evidenció la capacidad del modelo en reducir el tiempo de asignación de los grupos resolutores en comparación con la situación actual de la mesa de ayuda.

The purpose of this project is to design a supervised learning model for the automatic derivation of tickets from the help desk of a mass consumption company. Which is born before the problem due to the delay in the attention of the tickets (requests and incidents) due to the derivation of the resolution groups. Given that it is difficult to know all the functions of the problem-solving groups and the high turnover of help desk analysts, which also results in user dissatisfaction. For the realization of this project, we investigated about Machine Learning solutions applied to the attention of help desk tickets, we were able to identify the main challenges and causes that prevent the implementation of this type of solution within organizations. The proposed model seeks to improve the process of derivation of help desk tickets using Machine Learning tools that allow automatically assign the resolution groups of the suppliers that support the mass consumption company. For the validation we used the tickets records provided by the company and executed tests that allowed us to validate the model. The records obtained were used to train the Machine Learning model, which provided us with the necessary information to classify and assign the tickets to the problem-solving groups according to their type: incident and request. Additionally, when analyzing the results obtained from the validation, the capacity of the model in reducing the assignment time of the problem-solving groups in comparison with the current situation of the help desk was evidenced.
Discipline: Ingeniería de Sistemas de Información
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de sistemas de información
Register date: 18-Oct-2022



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