Arneg predice las necesidades de mantenimiento de sus clientes en todo el mundo con Amazon Forecast y Amazon SageMaker

Arneg SpA (Arneg) debía avanzar más allá de un modelo de servicio de atención al cliente reactivo. Esta empresa líder mundial en la fabricación de refrigeradores comerciales buscó una solución escalable que tolere errores para mejorar los servicios que ya ofrecía y para integrar servicios nuevos a medida que se ampliaban sus ofertas. Para ayudar a la empresa a evolucionar, Arneg recurrió a Amazon Web Services (AWS) y desarrolló un modelo de mantenimiento predictivo con su infraestructura de Internet de las cosas (IoT) y Amazon Forecast, un servicio totalmente administrado que utiliza machine learning (ML) para generar predicciones muy precisas. El sistema nuevo permitió a Arneg predecir las necesidades de mantenimiento con más de un 80 por ciento de precisión, lo que reduce de manera significativa el tiempo de inactividad en la refrigeración de los clientes internacionales de la empresa.

Con una red de distribución que abarca más de 100 países, Arneg y sus sucursales son fabricantes internacionales de congeladores y refrigeradores para supermercados, y mantienen una posición firme y reconocida en el mercado. La naturaleza del negocio requiere que la empresa cumpla acuerdos estrictos de nivel de servicio. Para facilitar la seguridad de la comida, Arneg debe brindar asistencia ininterrumpida a clientes de todo el mundo, todos los días del año. Antes, Arneg usaba su Interactive Remote Information System (IRIS, sistema informático remoto interactivo), una aplicación alojada de manera local, para administrar alarmas, visitas de mantenimiento y trabajo en las instalaciones. Con IRIS, los refrigeradores enviaban alarmas a Arneg cuando presentaban una falla, pero solo si las unidades no podían cumplir los estándares estrictos del sector de refrigeración comercial. “Como la asistencia suele solicitarse solo cuando surge un problema, nuestro tiempo de reacción debe ser extremadamente rápido”, explica el director de servicio de Arneg, Davide Zandonà. “Esto sube los costos y, lo que es más importante, vuelve el proceso de servicio menos eficiente”. Arneg deseaba usar la infraestructura de IoT que ya tenía para crear una solución más proactiva en la nube. “Desarrollar proyectos nuevos, como el mantenimiento predictivo, solo es posible realmente en la nube”, argumenta el director de información de Arneg, Claudio Canepa. “La capacidad de computación, el almacenamiento y el tiempo de organización necesarios no se pueden proporcionar en las instalaciones”.

La empresa evaluó múltiples proveedores de la nube internacionales y, en última instancia, determinó que AWS era la mejor opción. “Nuestro compromiso con la optimización y la evolución de los servicios de Arneg con el paso del tiempo requiere el uso de sistemas que se puedan actualizar y mejorar con facilidad”, explica Canepa. “Nuestro análisis comparativo identificó a AWS como el proveedor que más se ajustaba a las necesidades de la empresa en ese momento y que era más capaz de admitir innovaciones en el futuro”. El primer paso de Arneg fue desarrollar una prueba de concepto para la aplicación IRIS en AWS, pero se dio cuenta con rapidez de que la solución debía ser capaz de más que simplemente migrar datos existentes a la nube para generar beneficios tangibles. La empresa identificó la necesidad de optimizar sus recursos para la nube, no solo alojarlos en ella, para poder reducir los costos, desarrollar su solución de mantenimiento predictivo y seguir evolucionando a escala. En poco tiempo, Arneg se dio cuenta de que los microservicios de AWS le permitían cambiar y mejorar las funciones de IRIS existentes para obtener más beneficios de la arquitectura en la nube.

La solución de Arneg involucra la recopilación de datos, como temperaturas, consumos de energía y errores, a través de dispositivos de IoT en congeladores y refrigeradores. Luego, dichos datos se envían a la nube, donde se estandarizan y homogeneizan para que se puedan procesar. Arneg utiliza Amazon SageMaker y Amazon Forecast para su modelo predictivo. Amazon SageMaker integra componentes de ML en un solo conjunto de herramientas para crear, entrenar e implementar modelos de ML en poco tiempo. Con su modelo predictivo, Arneg recopila 11 millones de registros de IoT por día que usa para crear modelos en cuestión de horas. Antes, el proceso de creación de modelos de esta escala requería semanas o meses.

El modelo predictivo emite una notificación antes de que sea probable de que se produzca un evento, lo que brinda a los equipos de servicio tiempo para supervisar la maquinaria y notificar con anticipación al personal de mantenimiento en las instalaciones cuando sea necesario. “Esta solución nos permite prestar un servicio de mayor calidad, ya que previene la avería de la unidad de refrigeración”, indica Zandonà. “También ayuda con la optimización de la cadena de frío porque mejora la eficiencia y el ahorro de energía para los vendedores minoristas, al mismo tiempo que facilita la seguridad de la comida para los consumidores”. Hasta ahora, el modelo de mantenimiento predictivo anticipa las necesidades de mantenimiento con una precisión del 80 por ciento, una cifra que está lista para subir a medida que la empresa compila una gran cantidad de datos históricos.

Arneg es capaz de integrar más servicios sin interrupciones con esta solución en AWS. “Mediante la optimización de los tiempos de respuesta y los esfuerzos de mantenimiento obligatorios, pudimos concentrarnos más en el desarrollo de productos y servicios, y la adquisición de tipos nuevos de datos”, explica Zandonà. El próximo paso de la empresa es trasladar a AWS su centro de contacto dedicado al servicio de atención al cliente. El proceso en curso de migración utiliza Amazon Connect, un centro de contacto omnicanal en la nube que proporciona análisis de datos históricos y recopilados en tiempo real, además de funciones de voz y conversación.

Lo que motivó la migración fue la necesidad de mejorar los tiempos de llamada; dirigir las llamadas en función de los datos asociados al cliente; y reducir la cantidad de tiempo dedicado a la identificación, la entrada y el rastreo de los datos de los clientes. “La creación de flujos de trabajo complejos en Amazon Connect nos permitirá asociar datos de proveedores, clientes y puntos de venta”, explica Canepa. “Esto ayudará a nuestros operadores a compilar de manera anticipada toda la información que necesiten para abrir un ticket y evitar errores humanos en la entrada de datos y la administración de flujos”. Una vez que se haya completado la implementación de la solución, Arneg puede rastrear las solicitudes y el análisis de datos casi en tiempo real, además de crear indicadores clave de rendimiento para ayudar con la supervisión y la optimización del rendimiento del servicio de manera continua.

Para pasar de un modelo de servicio reactivo a otro preventivo, Arneg utilizó su infraestructura de IoT así como Amazon SageMaker y Amazon Forecast para desarrollar un modelo predictivo que anticipe las necesidades de mantenimiento de sus clientes con una precisión superior al 80 por ciento y evite averías. Arneg también reconoció una oportunidad de automatización y optimización del servicio de atención al cliente con Amazon Connect, y eso solo representa el principio. “La arquitectura de AWS demostró ser un excelente factor facilitador de la innovación con capacidades potentes”, explica Canepa. “AWS permitirá a Arneg concentrarse en los servicios que consideramos esenciales para nuestra empresa. Además, permitirá que los recursos que normalmente se asignan a la asistencia para la infraestructura, el análisis de la capacidad y la administración de servicios complejos de tecnología de información se redirijan al negocio principal de nuestro grupo”.

Para obtener más información, visite aws.amazon.com/forecast/.