Arneg 使用 Amazon Forecast 和 Amazon SageMaker 來預測全球客戶的維護需求

2020 年

Arneg SpA (Arneg) 必須轉型,不能一直維持被動的客戶服務模式。這家全球首屈一指的商用製冷公司試圖尋求具備故障容錯設計的可擴展解決方案,以期改進現有服務並在產品系列擴張之際與新服務加以整合。為了協助公司轉型,Arneg 改採 Amazon Web Services (AWS) 並使用其物聯網 (IoT) 基礎設施和 Amazon Forecast (一種運用機器學習 (ML) 來提供高準確度預測結果的全受管服務) 來研發預測性維護模式。這款新系統使 Arneg 預測維護需求的準確度超過 80%,大幅降低公司全球客戶的製冷停機時間。

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AWS 架構是可推動強大創新變革的公認推手。」

Claudio Canepa
資訊長 Arneg

改用以雲端為基礎的預測模式

Arneg 及其子公司的經銷網路遍及 100 多國,是專門供應超市冷凍櫃和冷藏櫃的全球製造商,在業界備受肯定,聲譽卓著。這個產業的本質使公司本身必須嚴格謹守服務等級協議。為了加強食品安全,Arneg 必須為全世界客戶提供全年無休的全天候支援。Arneg 過往使用的是互動式遠端資訊系統 (IRIS),這是一種在本機管理警示、請修電話和線上作業等服務的應用程式。使用 IRIS 的冷藏裝置會在故障時 (僅限在裝置無法維持嚴格商用製冷產業標準時) 傳送警示給 Arneg。Arneg 的維修部總監 Davide Zandonà 表示「由於只有在發生問題的時候,客戶才會請求協助,所以我們的應變時間必須非常快。這樣會使我們的成本提高,更重要的是,也會使維修過程不夠有效率。」 Arneg 設法使用其原有的物聯網 (IoT) 基礎設施在雲端建立更主動積極的解決方案。Arneg 的資訊長 Claudio Canepa 表示「預測性維護之類的新專案其實唯有透過雲端才能開發。內部部署無法提供所需的運算容量、儲存裝置和組織時間。」

這家公司評估了多間全球雲端供應商,最終決定 AWS 是首選方案。Canepa 表示「我們長期致力於最佳化 Arneg 的服務並使其轉型,因此我們必須使用能夠輕鬆更新及升級的系統。我們的比較研究結果認定 AWS 是最符合我們公司需求、也是最能夠支援未來創新措施的的供應商。」 Arneg 的第一步是在 AWS 上進行 IRIS 應用程式的概念驗證,但公司很快就發現,為了創造有形的獲利,這個解決方案不能只是將現有的資料遷移到雲端。公司發現他們還必須對雲端進行最佳化處理,而不只是讓雲端託管系統,這樣才能降低成本、開發預測性維護並繼續進行大規模轉型。Arneg 很快就發現,AWS 微服務讓公司得以變更及改善現有的 IRIS 功能並從雲端架構獲益更多。

縮短物聯網 (IoT) 的建立時間軸,加快應變速度

Arneg 的解決方案必須透過冷凍與冷藏櫃中的物聯網 (IoT) 裝置收集資料 (如溫度、電力消耗和故障情況),然後再將該資料傳送到雲端,待資料經過標準化及均質化後再進行處理。Arneg 使用 Amazon SageMaker 與 Amazon Forecast 作為其預測模型。Amazon SageMaker 將機器學習 (ML) 元件整合成單一工具組,以便快速建置、訓練及部署 ML 模式。利用這種預測模型,Arneg 每天都能收集 1,100 萬筆物聯網 (IoT) 記錄並在幾小時內將這些記錄建置成多個模式。過往若要建置類似規模的模式,都要花上幾週或幾個月的時間。

預測模式會在事件可能發生之前發出通知,給予維修團隊較長的時間監控設備並視需要事先通知現場的維護人員。Zandonà 表示:「這款解決方案讓我們得以預防製冷裝置故障,提供更好的服務品質,同時也有助於零售商最佳化冷鏈、提高效率及節能,而且還能為消費者把關食品安全。」 目前為止,預測性維護模式預測維護的準確度高達 80% — 該公司有把握在彙編大量的歷史資料後,達到更高的準確度。

改善客戶服務

Arneg 可順暢無礙地將更多服務與其 AWS 解決方案整合在一起。Zandonà 表示「藉由縮短回應時間並最佳化必要的維護措施,我們得以將更多心力貫注在產品與服務開發,並設法獲得新型的資料。」這家公司的下一步是讓旗下的客服聯絡中心改用 AWS。遷移過程正在透過 Amazon Connect 進行,這是一種全通路式的雲端聯絡中心,可提供即時的歷史分析資料以及語音和聊天功能。

此遷移的訴求主要在於縮短通話時間、根據客戶相關資料進行直接通話,同時縮短耗費在確認、輸入及追蹤客戶資料方面的時間。Canepa 表示「使用 Amazon Connect 建立複合工作流程後,我們就可以針對供應商、客戶和銷售點系統傳來的資料建立關聯性。這樣可以幫助我們的操作人員預先彙編他們開立請修單所需的資訊,同時避免在輸入資料時及管理流程中發生人為疏失。」 全面執行此解決方案之後,Arneg 可近乎即時地追蹤請求與資料分析並建立關鍵績效指標,從而持續不斷地監控和最佳化維修效能。

展望未來,期許 AWS 激發更進一步的創新功能

Arneg 正在設法使其維修模式從被動式服務轉型成預防性服務,它運用其物聯網 (IoT) 基礎設施以及 Amazon SageMaker 和 Amazon Forecast 來開發預測性模式,藉此準確預期其客戶 80% 的維護需求並預防故障。Arneg 也發現了使用 Amazon Connect 自動化及簡化客戶服務的契機—這只是個開端。Canepa 表示「AWS 架構是可推動強大創新變革的公認推手。AWS 會使 Arneg 得以將全副心力放在我們認為對公司非常重要的服務上,而且還能將資源正常分配給基礎設施支援、容量分析,而複合式資訊技術服務的管理工作則回歸成為我們集團的核心業務。」

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關於 Arneg

Arneg 是商用製冷設備首屈一指的製造商。該集團旗下的 20 間製造公司與 17 間海外分公司形成其遍布 100 多國的全球經銷網路。

AWS 的優勢

  • 利用機器學習 (ML) 建構預測性維護模式 
  • 每日收集 1,100 萬筆物聯網 (IoT) 記錄
  • 根據物聯網 (IoT) 記錄來建置模式只需要幾小時而非幾天的時間 
  • 預測客戶維護需求的準確度超過 80%
  • 簡化客戶服務流程

使用的 AWS 服務

Amazon Forecast

Amazon Forecast 是一種全受管服務,可使用機器學習提供高度準確的預測。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能讓所有開發人員和資料科學家快速輕鬆地建置、訓練及部署機器學習 (ML) 模型。

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Amazon Connect

Amazon Connect 是易於使用的全通路雲端聯絡中心,可協助公司以較低的成本提供優質的客戶服務。

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