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Arneg prevede i bisogni di manutenzione dei clienti in tutto il mondo con Amazon Forecast e Amazon SageMaker

2020

Arneg SpA (Arneg) aveva bisogno di evolversi al di là di un modello reattivo di assistenza clienti. La società, leader globale nella produzione di sistemi per refrigerazione commerciale, era alla ricerca di una soluzione tollerante ai fallimenti e scalabile, per migliorare i servizi esistenti e integrarli con dei nuovi in concomitanza con l'espansione dell'offerta. Per aiutare la società ad evolversi, Arneg è passata ad Amazon Web Services (AWS) e ha sviluppato un modello di manutenzione predittiva con infrastruttura Internet of Things (IoT) e Amazon Forecast, un servizio completamente gestito che utilizza la tecnologia machine learning (ML) per fornire previsioni altamente accurate. Il nuovo sistema ha permesso ad Arneg di prevedere le esigenze di manutenzione con più dell'80 per cento di precisione, riducendo notevolmente i tempi di inattività di refrigerazione per i clienti globali della società.

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L'architettura AWS ha dimostrato di essere un grande e potente fattore di innovazione."

Claudio Canepa
Chief Information Officer, Arneg (Direttore informatico di Arneg)

Un modello predittivo basato sul cloud

Con una rete di distribuzione che abbraccia più di 100 Paesi, Arneg è i suoi sussidiari sono produttori globali di congelatori e refrigeratori per supermercati, e hanno una posizione forte e riconosciuta sul mercato. La natura dell'attività richiede che la società rispetti dei rigidi accordi di livello dei servizi. Per agevolare la sicurezza degli alimenti, Arneg deve fornire un supporto clienti globale, ad ogni ora e ogni giorno dell'anno. In precedenza Arneg utilizzava un Interactive Remote Information System (IRIS, sistema informatico remoto interattivo), un'applicazione in hosting locale per gestire allarmi, chiamate di servizio e lavoro in loco. Con IRIS, i refrigeratori inviavano degli allarmi ad Arneg in caso di malfunzionamento, ma solo quando l'unità era più in grado di non rispettare i rigidi standard globali di refrigerazione del settore. "Siccome l'assistenza è normalmente richiesta soltanto in presenza di un problema, il nostro tempo di reazione deve essere estremamente breve," spiega il direttore dei servizi di Arneg, Davide Zandonà. "Questo fa sì che aumentino i costi, e cosa più importante, rende il processo del servizio meno efficiente," Arneg cercava di utilizzare la propria infrastruttura IoT per costruire una soluzione più proattiva nel cloud. "Lo sviluppo di nuovi progetti come la manutenzione predittiva è concretamente possibile solo nel cloud," spiega Claudio Canepa, chief information officer di Arneg. "Le capacità di calcolo, l'archiviazione e i tempi di organizzazione necessari non possono essere forniti On-Premise."

La società ha valutato più fornitori di cloud globali, e infine ha dedotto che AWS faceva al caso suo. "Il nostro impegno ad ottimizzare e far evolvere i servizi Arneg a lungo nel tempo richiede l'utilizzo di sistemi facilmente aggiornabili", spiega Canepa. "La nostra ricerca comparativa ha individuato AWS come il fornitore più in linea con le esigenze della nostra società al momento, e il più adatto a sostenere le innovazioni future." Il primo passaggio per Arneg era sviluppare un Proof of concept per l'applicazione IRIS su AWS, ma la società capì presto che la soluzione doveva fare di più che migrare semplicemente i dati esistenti nel cloud, per produrre vantaggi tangibili. La società ha individuato la necessità di ottimizzare il cloud, e non semplicemente di affidarsi all'hosting del cloud, per poter ridurre i costi, sviluppare soluzioni di manutenzione predittiva e continuare ad evolversi su scala. Arneg ha capito ben presto che i microservizi AWS avrebbero permesso di cambiare e migliorare le funzioni IRIS esistenti, e trarre maggior beneficio dall'architettura del cloud.

Abbreviazione delle tempistiche di creazione IoT per abilitare risposte più rapide

La soluzione di Arneg comporta la raccolta di dati, quali temperature, consumi energetici e guasti, attraverso dispositivi IoT in congelatori e refrigeratori, e l'invio di questi dati nel cloud, dove vengono standardizzati e uniformati per l'elaborazione. Arneg utilizza Amazon SageMaker e Amazon Forecast per il suo modello predittivo. Amazon SageMaker integra i componenti ML in un singolo set di strumenti impostato per costruire, addestrare e implementare rapidamente i modelli di ML. Con il suo modello predittivo, Arneg raccoglie 11 milioni di registri IoT al giorno e costruisce i modelli nel giro di qualche ora. In precedenza, per costruire modelli in queste dimensioni erano necessarie settimane o mesi.

Il modello predittivo invia una notifica prima che possa verificarsi un evento, cosa che fornisce ai team di servizio il tempo per monitorare l'attrezzatura e avvisare in anticipo il personale di manutenzione in loco quando necessario. "Questa soluzione ci permette di fornire un servizio con una qualità più alta prevedendo i guasti delle unità di refrigerazione", spiega Zandonà. "Ciò aiuta anche a ottimizzare la catena del freddo, migliorando l'efficienza e il risparmio energetico per i rivenditori al dettaglio, agevolando la sicurezza alimentare per i consumatori." Fino ad ora, i modelli di manutenzione predittiva prevedono la manutenzione necessaria con una precisione dell'80 per cento, una cifra che è destinata a crescere man mano che l'azienda compila una grande quantità di dati di storico.

Miglioramento dell'assistenza clienti

Arneg più integrare in maniera continuativa dei servizi aggiuntivi con le proprie soluzioni su AWS. "Ottimizzando i tempi di risposta e gli sforzi di manutenzione necessari, siamo stati in grado di concentrare più attenzione sullo sviluppo prodotto-servizio e sulla acquisizione di nuovi tipi di dati," spiega Zandonà. Il prossimo passaggio dell'azienda è trasferire il contact center di assistenza clienti ad AWS. Il processo di migrazione in atto utilizza Amazon Connect, un contact center in cloud omnicanale che fornisce analisi dei dati storici e in tempo reale, nonché funzioni vocali e chat.

La migrazione è stata spinta dalla necessità di migliorare i tempi di chiamata, indirizzare le chiamate in base ai dati associati al cliente e ridurre il tempo impiegato a identificare, inserire e registrare i dati dei clienti. "Creando flussi di lavoro complessi su Amazon Connect, ci sarà possibile unire i dati di fornitori, clienti e punti vendita", spiega Canepa. "Ciò aiuterà i nostri operatori a precompilare tutte le informazioni necessarie per aprire un ticket, ed evitare errori umani nell'inserimento dati e nella gestione del flusso." Una volta implementata del tutto la soluzione, Arneg può tracciare le richieste e le analisi dei dati quasi in tempo reale e creare indicatori di prestazioni chiave per monitorare e ottimizzare le prestazioni dei servizi in modo costante.

Per un'ottica di innovazione ulteriore in AWS

Con l'intento di passare da un modello di servizio reattivo a uno predittivo, Arneg ha utilizzato le sue infrastrutture IoT nonché Amazon SageMaker e Amazon Forecast per sviluppare un modello predittivo per anticipare la manutenzione di cui i clienti avevano bisogno con più dell'80 per cento di precisione, e prevenire i guasti. Arneg ha anche individuato un'opportunità di automazione e velocizzazione del servizio clienti in Amazon Connect, e questo è soltanto l'inizio. "L'architettura AWS ha dimostrato di essere un grande e potente fattore di innovazione," spiega Canepa. "AWS consentirà ad Arneg di concentrarsi sui servizi che riteniamo fondamentali per la nostra azienda e consentirà di reindirizzare le risorse normalmente assegnate al supporto dell'infrastruttura, all'analisi della capacità e alla gestione di servizi informatici complessi verso il core business del nostro gruppo".

Per ulteriori informazioni, visita aws.amazon.com/forecast/.


Informazioni su Arneg

Arneg è un produttore leader di refrigeratori commerciali. Le 20 società del gruppo e i 17 uffici internazionali gestiscono una rete di distribuzione globale in più di 100 Paesi.

Vantaggi di AWS

  • Costruisce un modello di manutenzione predittiva con la tecnologia ML 
  • Raccoglie 11 milioni di registri IoT al giorno
  • Costruisce modelli dai registri IoT in poche ore, non giorni 
  • Ha anticipato i bisogni dei clienti legati alla manutenzione con una precisione maggiore dell'80%
  • Ha migliorato il servizio clienti

Servizi AWS utilizzati

Amazon Forecast

Amazon Forecast è un servizio completamente gestito che si serve del machine learning per effettuare previsioni estremamente accurate.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a Data Scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e implementare modelli di machine learning (ML) in modo rapido.

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Amazon Connect

Amazon Connect è un contact center cloud omnichannel facile da utilizzare che aiuta le aziende a fornire un servizio clienti eccellente a un costo inferiore.

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Nozioni di base

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