工作原理
每个已解决的案例，都成为长期知识。
团队关闭的每个案例，无论是缺陷、故障、事件还是欺诈案，都会保存为一个 Trace：您的组织学到的一条经验。Synsa 用 Trace 在问题再次出现时将其识别出来，并找回当时的解决方法。
每个 Trace 由四部分组成。
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形态
发生了什么、在什么条件下。Synsa 依据它进行匹配。
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事实
原始记录，彼此关联：工单、报告、日志，附带编号和版本。
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解决方案
靠什么解决，结果如何。
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确认
由谁确认、何时确认。只有经过确认的 Trace 才会被使用。
示例
同一个问题，换了个名字。
搜索只会查找您输入的词。一旦零件改名，或者另一个团队换了描述方式，这条联系就断了。
Trace 记住的是问题的形态，所以联系不会断。选择新团队使用的名称，看看两种方式各自能找到什么。
Trace · 项目 A · 2023 · 已确认
Service-Bus： 冷启动时屏幕黑屏。
冷启动总线超时显示关闭
解决方案：调高网关超时。由 J. Meyer 确认。
新工单，今天。团队把这个零件叫作：
Message-Hub: 启动时显示屏变暗。
关键词搜索
0 条结果。经验丢失了。
Synsa
相同形态。2023 年的 Trace 及其解决方案回来了。
Trace 是如何形成的。
- 01 读取
Synsa 以只读方式从案例所在系统中读取一个已关闭的案例。
- 02 提炼
记录其形态，关联相关事实，并记录解决方案。
- 03 确认
由您团队中的专家确认、修改或驳回。
- 04 记忆
它成为记忆的一部分，与每个新案例进行比对。
知识不断积累。
每个确认过的案例都会让下一次匹配更准确。随着时间推移，记忆会保存公司在各个项目、工厂和团队中学到的经验，即使人员调动也不会流失。
基于您的数据形成的所有 Trace 都留在本地，归您所有。
- 1,618
- 个真实工程案例经过测试
- 65.5%
- 以前发生过，只是措辞不同
两个整车项目，已匿名化。Synsa 重复问题研究，2025。