航空運輸業者每年面對十幾萬筆的維修案例，包含飛行報告、機器設備故障的維修單及日常的維運紀錄等，這類大量的結構和非結構化數據儲存於企業ERP系統中，作為日後案件診斷和問題解決的參考基準。但是，不同類型的報告是由不同的技術人員、機組人員撰寫而成，可能會面臨拼寫錯誤及用詞差異問題；並且當問題發生時，技術人員第一時間必須了解要尋找什麼資料? 去那裡蒐集正確有用的資料? 資料蒐集後要如何有效運用? 往往需花費較長的時間尋找正確的答案，並可能會蒐集到不精確且不完整的資訊。

在本案例中，某航空運輸業者為了解開維修紀錄中的大量訊息，透過自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 和先進的內容分析技術 (Content Analysis)，挖掘文本中潛在的關聯訊息，使技術人員能夠在問題發生後的第一時間，快速了解問題的原因並找尋適當的解決方法，確保飛機飛行安全及保持航班平穩的運行。