Arneg anticipa le esigenze di manutenzione dei clienti in tutto il mondo grazie ad Amazon Forecast e Amazon SageMaker.
Arneg SpA aveva bisogno di evolvere da un modello di servizio al cliente puramente reattivo. L’azienda, leader globale nella produzione di refrigerazione commerciale, cercava una soluzione scalabile e tollerante ai guasti per migliorare i suoi servizi esistenti e integrarli con nuovi servizi man mano che la sua offerta si espandeva.
Per aiutare l’azienda ad evolversi, Arneg si è rivolta ad Amazon Web Services (AWS) e ha sviluppato un modello di manutenzione predittiva utilizzando la sua infrastruttura Internet of Things (IoT) e Amazon Forecast, un servizio completamente gestito che utilizza l’apprendimento automatico (ML) per fornire previsioni altamente accurate. Il nuovo sistema ha permesso ad Arneg di prevedere le esigenze di manutenzione con oltre l’80% di precisione, riducendo notevolmente i tempi di fermo della refrigerazione per i clienti globali dell’azienda.
“L’architettura AWS ha dimostrato di essere un grande e potente abilitatore dell’innovazione”, Claudio Canepa, Chief Information Officer, Arneg
Passaggio a un modello predittivo basato sul cloud – Arneg manutenzione proattiva
Con una rete di distribuzione che si estende a più di 100 paesi, Arneg e le sue filiali sono produttori globali di congelatori e frigoriferi per supermercati e hanno un posizionamento forte e riconosciuto sul mercato. La natura del business richiede che l’azienda rispetti rigorosi accordi sul livello di servizio. Per facilitare la sicurezza alimentare, Arneg deve fornire un’assistenza clienti 24 ore su 24 in tutto il mondo, in ogni giornon dell’anno. Arneg in precedenza utilizzava il suo Interactive Remote Information System (IRIS), un’applicazione ospitata localmente, per gestire gli allarmi, le chiamate di servizio e il lavoro in loco.
Con IRIS, i frigoriferi inviavano allarmi ad Arneg quando non funzionavano bene, ma solamente quando le unità non riescono a mantenere i rigorosi standard del mercato della refrigerazione commerciale. “Poiché l’assistenza viene normalmente richiesta solo quando si verifica un problema, il nostro tempo di reazione deve essere estremamente breve”, commenta Davide Zandonà, Service Director, Arneg. “Questo aumenta i nostri costi e, soprattutto, rende il processo di assistenza meno efficiente”. Arneg ha cercato di utilizzare la sua infrastruttura IoT esistente per costruire una soluzione più proattiva nel cloud. “Lo sviluppo di nuovi progetti come la manutenzione predittiva è in realtà possibile solo nel cloud”, afferma Claudio Canepa, Chief Information Officer di Arneg. “La capacità di calcolo, lo stoccaggio e il tempo di organizzazione necessari non possono essere forniti in loco”.
Refrigerazione e digitalizzazione
L’azienda ha valutato diversi fornitori globali di cloud e alla fine ha deciso che AWS fosse il più adatto. “Il nostro impegno a ottimizzare ed espandere i servizi di Arneg nel tempo richiede l’utilizzo di sistemi facilmente aggiornabili e migliorabili”, sottolinea Canepa. “La nostra ricerca comparativa ha identificato AWS come il fornitore più in linea con le esigenze della nostra azienda e in grado di supportare meglio le innovazioni future”.
Il primo passo di Arneg è stato lo sviluppo di una prova di concetto per l’applicazione IRIS su AWS, ma l’azienda si è subito resa conto che la soluzione doveva fare di più che migrare semplicemente i dati esistenti nel cloud per produrre benefici tangibili. L’azienda ha identificato quindi la necessità di diventare ottimizzata per il cloud, non solo ospitata nel cloud, al fine di ridurre i costi, sviluppare la sua soluzione di manutenzione predittiva e continuare ad evolvere su scala. Arneg si è presto resa conto che i micro-servizi di AWS le permettevano di cambiare e migliorare le funzioni esistenti di IRIS e di ottenere maggiori benefici dall’architettura cloud.
Accorciare i tempi di creazione dell’IoT per consentire risposte più rapide
La soluzione di Arneg prevede la raccolta di dati – come temperature, consumi energetici e guasti – attraverso dispositivi IoT in congelatori e frigoriferi e l’invio di tali dati al cloud, dove vengono standardizzati e omogeneizzati in modo da poter essere elaborati. Arneg utilizza Amazon SageMaker e Amazon Forecast per il suo modello predittivo. Amazon SageMaker integra i componenti ML in un unico strumento per costruire, preparare e distribuire rapidamente i modelli ML.
Con il suo modello predittivo, Arneg raccoglie 11 milioni di record IoT ogni giorno e li costruisce in modelli in ore. In precedenza, la costruzione di modelli su questa scala richiedeva settimane o mesi.
Il modello predittivo emette una notifica prima del probabile verificarsi di un evento, il che dà ai team di assistenza il tempo di monitorare le apparecchiature e di avvertire in anticipo il personale di manutenzione in loco quando necessario. “Questa soluzione ci permette di fornire un servizio di qualità migliore prevenendo i guasti alle unità di refrigerazione”, dice Zandonà. “Questo aiuta anche a ottimizzare la catena del freddo, migliorando l’efficienza e il risparmio energetico per i rivenditori e facilitando la sicurezza alimentare per i consumatori”. Finora, il modello di manutenzione predittiva prevede le esigenze di manutenzione con una precisione dell’80%, una cifra che è destinata a migliorare man mano che l’azienda raccoglie una grande quantità di dati storici.
Migliorare il servizio clienti – Arneg manutenzione proattiva
Arneg può integrare senza problemi servizi aggiuntivi con la sua soluzione su AWS. “Ottimizzando i tempi di risposta e gli sforzi di manutenzione richiesti, siamo stati in grado di concentrare maggiormente l’attenzione sullo sviluppo del prodotto-servizio e sull’acquisizione di nuovi tipi di dati”, dice Zandonà. Il prossimo passo dell’azienda è quello di spostare il suo centro di contatto del servizio clienti su AWS. Il processo di migrazione in corso utilizza Amazon Connect, un cloud contact center omnichannel che fornisce analisi in tempo reale e storiche, nonché funzioni di voce e chat.
La migrazione è stata guidata dalla necessità di migliorare i tempi di chiamata, indirizzare le chiamate in base ai dati associati al cliente e ridurre il tempo speso per identificare, inserire e rintracciare i dati dei clienti. “Creando flussi di lavoro complessi in Amazon Connect, ci sarà possibile associare i dati di fornitori, clienti e punti vendita”, dice Canepa.
“Questo aiuterà i nostri operatori a precompilare tutte le informazioni necessarie per aprire un ticket ed evitare errori umani nell’inserimento dei dati e nella gestione dei flussi”. Una volta che la soluzione sarà completamente implementata, Arneg potrà tracciare le richieste e l’analisi dei dati in tempo quasi reale e creare indicatori chiave di performance per aiutare a monitorare e ottimizzare le prestazioni del servizio su base continua.
Arneg manutenzione proattiva – I vantaggi di AWS
Sviluppo di un modello di manutenzione predittiva utilizzando la ML
Raccolta di 11 milioni di record IoT al giorno
Sviluppo di modelli dai record IoT in ore, non in giorni
Anticipo delle esigenze di manutenzione dei clienti con oltre l’80% di precisione
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