Arneg が Amazon Forecast と Amazon SageMaker を使用して、世界中の顧客のメンテナンスニーズを予測

Arneg SpA (Arneg) は、顧客の要望に基づくサービスモデルを超えて進化する必要がありました。業務用冷蔵庫メーカーの中で世界的リーダーである同社は、既存のサービスを改善し、製品やサービスの拡大に合わせて新しいサービスと統合するために、耐障害性とスケーラビリティに優れたソリューションを模索していました。会社の発展を支援するために、Arneg はアマゾン ウェブ サービス (AWS) に目を向け、モノのインターネット (IoT) インフラストラクチャと、機械学習 (ML) を使用して非常に正確な予測を提供するフルマネージドサービスである Amazon Forecast を使用して予知保全モデルを開発しました。新しいシステムにより、Arneg は 80% を超える精度でメンテナンスの必要性を予測できるようになり、同社の世界中の顧客のために冷蔵のダウンタイムを大幅に短縮することができました。

スーパーマーケット向けの冷凍庫と冷蔵庫のグローバルメーカーである Arneg とその子会社は、100 か国超に広がる流通ネットワークを備えており、市場で確固たる地位を築いています。事業の性質上、同社は厳格なサービスレベルアグリーメントを遵守する必要があります。食品の安全性を促進するために、Arneg は世界中で年中無休のカスタマーサポートを提供する必要があります。Arneg は以前、ローカルにホストされたアプリケーションである Interactive Remote Information System (IRIS) を使用して、アラーム、サービスコール、およびオンサイト業務を管理していました。IRIS を使用すると、冷蔵庫が故障したときにアラームが Arneg に送信されますが、これは業務用冷蔵庫の業界における厳格な基準をそのユニットが維持できない場合に限られていました。「通常、サポートが要請されるのは問題が発生した場合のみであるため、当社は極めて短時間で対応する必要があります」と Arneg サービスディレクターの Davide Zandonà 氏は述べています。「これにより当社のコストが増加し、さらに重要なことに、サービスプロセスの効率が低下します」 Arneg は、既存の IoT インフラストラクチャを使用して、クラウドでよりプロアクティブなソリューションを構築しようとしました。「予知保全のような新しいプロジェクトの開発は、実際にはクラウドでのみ可能です」と Arneg の最高情報責任者である Claudio Canepa 氏は述べています。「必要なコンピューティング性能、ストレージ、編成時間をオンプレミスで提供することはできません」

同社は複数のグローバルクラウドプロバイダーを評価し、最終的に AWS が最適であると判断しました。「一定の時間をかけて Arneg のサービスを最適化および進化させるという当社の取り組みには、簡単に更新およびアップグレードできるシステムを使用することが必要です」と Canepa 氏は述べています。「当社の比較調査では、AWS が当時の当社のニーズに最も近く、将来のイノベーションをサポートするのに最も適したサプライヤーであることがわかりました」 Arneg の最初のステップは、AWS で IRIS アプリケーションの概念実証を開発することでしたが、同社はすぐに、具体的なメリットを実現するためには、既存のデータをクラウドに移行する以上のことを行うソリューションが必要であることに気付きました。同社は、コストを削減し、予知保全ソリューションを開発し、大規模に進化し続けるために、クラウドホスト型であるのみならず、クラウド最適化されている必要があることを認識しました。Arneg はすぐに、AWS マイクロサービスを使用することで、既存の IRIS 機能を変更および改善することができるとともに、クラウドアーキテクチャからより多くのメリットを得られることに気付きました。

Arneg のソリューションでは、冷凍庫や冷蔵庫の IoT デバイスを介して温度、エネルギー消費、障害などのデータを収集し、そのデータをクラウドに送信して、処理できるように標準化および均質化します。Arneg は、予測モデルに Amazon SageMaker と Amazon Forecast を使用しています。Amazon SageMaker は、ML コンポーネントを単一のツールセットに統合して、ML モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイします。Arneg はその予測モデルを使用して、毎日 1,100 万件の IoT レコードを収集し、数時間でそれらをモデルに構築します。以前は、この規模でモデルを構築するのに、数週間または数か月間を要していました。

予測モデルは、イベント発生の可能性が高くなる前に通知を発行します。これにより、サービスチームは機器をモニタリングし、必要に応じてオンサイトのメンテナンス担当者に事前に通知する時間を確保できます。「このソリューションにより、冷蔵庫の故障を防ぐことで、より質の高いサービスを提供できるようになりました」と Zandonà 氏は述べています。「これは、コールドチェーンの最適化にも役立ち、消費者のために食品安全を促進しながら、小売業者のために効率とエネルギーの節約を改善します」 これまでのところ、予知保全モデルは 80% の精度でメンテナンスの必要性を予測しています。この数値は、同社が大量の履歴データを収集するにつれて改善されていく見込みです。

Arneg は、さらなるサービスを AWS のソリューションとシームレスに統合できます。「対応時間と必要なメンテナンス作業を最適化することで、製品サービスの開発と新しいタイプのデータの取得により多くの労力をかけることが可能となっています」と Zandonà 氏は述べています。同社の次のステップは、カスタマーサービスのコンタクトセンターを AWS に移行することです。進行中の移行プロセスでは、リアルタイムおよび履歴分析と音声およびチャット機能を提供するオムニチャネルクラウドコンタクトセンターである Amazon Connect を使用します。

移行を推進する要因となったのは、通話時間を改善し、顧客に関連付けられたデータに基づいて通話を転送し、顧客データの識別、入力、および追跡に費やす時間を削減する必要性でした。「Amazon Connect で複雑なワークフローを作成することで、サプライヤー、顧客、および POS からのデータを関連付けることが可能になります」と Canepa 氏は述べています。「これは、オペレーターがチケットを開くために必要なすべての情報を事前にコンパイルし、データ入力とフロー管理における人為的エラーを回避するのに役立ちます」 ソリューションが完全に実装されると、Arneg はリクエストとデータ分析をほぼリアルタイムで追跡できるほか、サービスパフォーマンスの継続的なモニタリングおよび最適化に役立つように、重要業績評価指標を作成することもできます。

Arneg は、事後対応型から予防型のサービスモデルへの切り替えに向けて、予測モデルを開発し、顧客のメンテナンスニーズを 80% 超の精度で予測して故障を防ぐために、自社の IoT インフラストラクチャと Amazon SageMaker および Amazon Forecast を使用しました。Arneg は、Amazon Connect を使用してカスタマーサービスを自動化および合理化する機会も見出しました。そして、これはほんの始まりにすぎません。「AWS アーキテクチャは、強力で優れたイノベーションイネーブラーであることが証明されました」と Canepa 氏は述べています。「AWS を利用することで、Arneg は基盤となるサービスに集中できるようになり、インフラストラクチャのサポート、キャパシティ分析、および複雑な情報技術サービスの管理に通常割り当てられるリソースを、当社グループのコアビジネスに振り向けることができるようになります」

詳細については、aws.amazon.com/forecast/ を参照してください。