A Arneg prevê as necessidades de manutenção globais usando o Amazon Forecast e o Amazon SageMaker

A Arneg SpA (Arneg) precisava evoluir para superar o modelo reativo de atendimento ao cliente. A empresa, líder global na manufatura de refrigeração comercial, buscou uma solução escalável e tolerante a falhas para melhorar os serviços já oferecidos e se integrar com novos serviços, à medida que suas ofertas expandiam. Para ajudar a empresa a evoluir, a Arneg usou a Amazon Web Services (AWS) e desenvolveu um modelo de manutenção preditiva, usando a infraestrutura de Internet das coisas (IoT) e o Amazon Forecast, um serviço totalmente gerenciado que usa machine learning (ML) para fornecer previsões de alta precisão. O novo sistema permitiu à Arneg prever as necessidades de manutenção com mais de 80% de precisão, reduzindo significativamente o tempo de inatividade da refrigeração para os clientes globais da empresa.

Com uma rede de distribuição espalhada por mais de cem países, a Arneg e suas subsidiárias são fabricantes globais de frigoríficos e refrigeradores para supermercados e têm um posicionamento forte e reconhecido no mercado. A natureza dos negócios exige que a empresa cumpra contratos de níveis de serviço rigorosos. Para facilitar a segurança de alimentos, a Arneg precisa fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, globalmente, todos os dias do ano. A Arneg usava anteriormente o Interactive Remote Information System (IRIS – Sistema de informações remoto interativo), uma aplicação hospedada localmente, para gerenciar alarmes, chamadas de serviço e trabalhos no local. Com o IRIS, os refrigeradores enviam alarmes para a Arneg quando eles não estão funcionando bem, mas somente quando as unidades não podem manter os padrões industriais rígidos de refrigeração comercial. “Como a assistência geralmente é solicitada somente quando um problema ocorre, nosso tempo de reação deve ser extremamente curto”, afirma o diretor de serviços da Arneg, Davide Zandonà. “Isso aumenta nossos custos e, o mais importante, torna o processo de serviço menos eficiente.” A Arneg buscou usar a infraestrutura de IoT existente para criar uma solução mais proativa na nuvem. “O desenvolvimento de novos projetos, como manutenção preditiva, só é possível na nuvem”, afirma o diretor de TI da Arneg, Claudio Canepa. “A capacidade de computação, o armazenamento e o tempo de organização só podem ser fornecidos na nuvem.”

A empresa avaliou vários provedores de nuvem globais e determinou, por fim, que a AWS era o mais adequado. “Com o passar do tempo, nosso compromisso em otimizar e desenvolver os serviços da Arneg requer o uso de sistemas facilmente modernizáveis e atualizáveis”, afirma Canepa. “Nossa pesquisa comparativa identificou a AWS como o fornecedor que mais se alinha atualmente às necessidades da nossa empresa e o mais compatível com inovações futuras.” A primeira etapa da Arneg foi desenvolver uma prova de conceito para a aplicação IRIS na AWS, mas a empresa percebeu rapidamente que, para produzir benefícios tangíveis, a solução precisaria ir além de simplesmente migrar os dados existentes para a nuvem. A empresa identificou uma necessidade de otimizar os serviços para a nuvem, e não apenas fornecer hospedagem na nuvem, a fim de reduzir os custos, desenvolver sua solução de manutenção preditiva e continuar evoluindo em escala. A Arneg percebeu rapidamente que os microsserviços da AWS permitiam que ela alterasse e aprimorasse as funções IRIS existentes, além de proporcionar mais benefícios da arquitetura de nuvem.

A solução da Arneg inclui a coleta de dados (como temperaturas, consumo de energia e falhas), por meio de dispositivos de IoT em frigoríficos e refrigeradores, e o envio de dados à nuvem, onde são padronizados e uniformizados para serem processados. A Arneg usa o Amazon SageMaker e Amazon Forecast para seu modelo preditivo. O Amazon SageMaker integra componentes de ML em um conjunto único de ferramentas para criar, treinar e implantar modelos de ML rapidamente. Com seu modelo preditivo, a Arneg coleta 11 milhões de registros de IoT diariamente e os transforma em modelos em poucas horas. Anteriormente, a criação de modelos nessa escala levava semanas ou até meses.

O modelo preditivo emite uma notificação antes que um evento ocorra, o que permite que as equipes de serviço tenham tempo para monitorar o equipamento e notificar antecipadamente o pessoal de manutenção no local quando necessário. Segundo Zandonà, “essa solução nos permite oferecer um serviço de qualidade melhor, prevenindo pane da unidade de refrigeração”. “Isso também ajuda a otimizar a cadeia de frio, melhorando a eficiência e a economia de energia para os varejistas, facilitando também a segurança dos alimentos para os consumidores.” Até agora, o modelo de manutenção preditiva prevê as necessidades de manutenção com 80% de precisão, um número que continuará aumentando à medida que a empresa compila um grande volume de dados históricos.

A Arneg integra facilmente outros serviços à sua solução na AWS. “Otimizando o tempo de resposta e as iniciativas de manutenção necessárias, pudemos focar nossa atenção no desenvolvimento de produtos e serviços e na aquisição de novos tipos de dado”, afirma Zandonà. A próxima etapa para a empresa será migrar a central de atendimento ao cliente para a AWS. O processo contínuo de migração usa o Amazon Connect, uma central de atendimento na nuvem que oferece análise histórica e em tempo real, além de funções de voz e bate-papo.

A migração ocorreu devido à necessidade de melhorar o tempo das chamadas diretas baseadas nos dados associados ao cliente e de reduzir o tempo gasto na identificação, entrada e rastreamento de dados do cliente. “Criando fluxos de trabalho complexos no Amazon Connect, poderemos associar dados de fornecedores, clientes e pontos de venda”, afirma Canepa. “Isso ajudará nossos operadores a pré-compilar todas as informações necessárias para abrir um tíquete e evitar erros humanos na entrada de dados e no gerenciamento do fluxo”. Quando a solução estiver totalmente implementada, a Arneg poderá rastrear as solicitações e as análise de dados em tempo quase real e criar os principais indicadores de performance para ajudar a monitorar e otimizar a performance dos serviços continuamente.

Na tentativa de mudar seu modelo de serviço de reativo para preventivo, a Arneg usou sua infraestrutura de IoT, o Amazon SageMaker e o Amazon Forecast para desenvolver um modelo preditivo, a fim de antecipar as necessidades de manutenção de seus clientes com mais de 80% de precisão e prevenir panes. A Arneg identificou a oportunidade de automatizar e simplificar o atendimento ao cliente usando o Amazon Connect. Esse foi apenas o começo. De acordo com Canepa, “a arquitetura da AWS revelou-se uma capacitadora de inovação importante e potente”. “A AWS capacitará a Arneg para se concentrar nos serviços considerados fundamentais para a empresa e permitirá que recursos normalmente atribuídos ao suporte da infraestrutura, análise de capacidade e gerenciamento de serviços de tecnologia da informação complexos sejam redirecionados para os principais negócios do grupo.”

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