Pais, Sebastião Augusto Rodrigues FigueiredoLindeza, João Pedro Machado2024-12-032024-07-042024-06-11http://hdl.handle.net/10400.6/14923A gestão eficiente de tarefas a serem realizadas dentro de um projeto ou empresa é um dos pontos cruciais para garantir a prontidão operacional e a satisfação do cliente, principalmente em empresas de telecomunicações, como a Altice, uma vez que uma baixa desses serviços pode implicar muitas consequências negativas. Este projeto teve como objetivo desenvolver um módulo de Inteligência Artificial (IA) que automatizasse o processo de alocação de tarefas aos técnicos de forma eficiente e rápida. Até ao momento, a Altice encaminha os diferentes tipos de problemas reportados às várias empresas parceiras, cujo trabalho é resolvê-los, por meio de tickets que os descrevem. O backoffice da empresa aloca, depois, manualmente, as tarefas à equipa e técnico do terreno que mais sentido faça, face ao cenário a solucionar. Uma das empresas é a Excell Communications, cliente da Code 495 Solutions, que proporciona o sistema necessário para a primeira entidade gerir o trabalho. Este processo pode tornar-se demorado e ineficiente, aumentando os tempos de resposta e resolução, levando à insatisfação dos clientes. O Projeto visou, então, desenvolver um módulo da IA que utilize algoritmos de Machine Learning (ML), para analisar o tipo de problemas e sua localização, e alocar as tarefas aos técnicos de forma inteligente e eficiente, maximizando os recursos disponíveis, o que leva à redução dos tempos de resposta, tornando o fluxo de trabalho mais rápido e preciso. Este documento apresenta os vários objetivos do projeto, conceitos necessários à sua compreensão, métodos e tecnologias utilizados para os atingir, cronograma de trabalho, tarefas executadas, explicação da implementação e testes, assim como a análise dos resultados, com final previsto em junho de 2024.The efficient management of tasks to be carried out within a project or company is one of the crucial points to guarantee operational readiness and customer satisfaction, especially in telecommunications companies such as Altice, since a downturn in these services can have many negative consequences. This project aimed to develop an Artificial Intelligence (AI) module that would automate the process of allocating tasks to technicians efficiently and quickly. So far, Altice forwards the different types of problems reported to the various partner companies, whose job it is to resolve them, by means of tickets describing them. The company’s back office then manually allocates the tasks to the team and technician in the field who makes the most sense, given the scenario to be solved. One of the companies is Excell Communications, a Code 495 Solutions client, which provides the system needed for the first entity to manage the work. This process can become time-consuming and inefficient, increasing response and resolution times and leading to customer dissatisfaction. The project therefore aimed to develop an AI module that uses Machine Learning (ML) algorithms to analyze the type of problems and their location, and allocate tasks to technicians intelligently and efficiently, maximizing the available resources, which leads to a reduction in response times, making the workflow faster and more accurate. This document presents the various objectives of the project, the concepts needed to understand them, the methods and technologies used to achieve them, the work schedule, the tasks tasks performed, an explanation of the implementation and tests, as well as an analysis of the results, which are expected to end in June 2024.porAlgoritmosArtificialAutomatizaçãoEficiênciaInteligênciaLearningMachineModeloProcessoPysparkPythonTreinomaster thesis203737679