Torna alla lista

Machine Learning e Analisi Predittiva: Arneg, un caso di successo!

Un sistema di machine learning per manutenzione predittiva, smart monitoring e previsioni sui consumi energetici, sviluppato da Omnys


Chi è ARNEG

Arneg è uno dei principali attori mondiali nella progettazione, produzione e installazione di attrezzature per il settore del Retail.
Il Gruppo Arneg opera in Europa, le Americhe, Asia, Africa e Oceania attraverso diversi suoi brand. 20 impianti di produzione e 17 uffici internazionali fanno del gruppo un leader globale nell'ambito della refrigerazione commerciale.




   

Il Problema affrontato

Arneg fornisce ai suoi clienti un servizio di monitoraggio dei banchi frigo al fine di garantire la manutenzione in tempi molto rapidi, per poter rispettare i regolamenti molto stringenti relativi alla conservazione di cibi freschi nei supermarket.

L'aspetto critico è che il servizio di supporto e manutenzione si attiva solo dopo il verificarsi del problema: il servizio tecnico interviene normalmente molto rapidamente, ma, ovviamente, passa un po' di tempo da quando il sistema di monitoraggio rileva il problema o la richiesta viene aperta dal cliente. Inoltre, l'azienda raccoglie quotidianamente una enorme quantità di dati grezzi dai loro banchi frigo connessi e dai vari sensori: davvero un dataset di dati storici molto grande che, purtroppo, non riescono ad analizzare approfonditamente per estrarre relazioni interessanti e di valore tra i dati o per identificare potenziali problemi prima che si verifichino.




  

La Sfida lanciata




OMNYS è stata coinvolta per analizzare questo scenario molto complesso e per realizzare una soluzione, basata su AWS, per gestire i seguenti requisiti:

  • creare un repository big data in grado di immagazzinare ed elaborare l'enorme quantità di dati raccolti;
  • lanciare nuovi servizi basati su Machine Learning e Intelligenza Artificiale che migliorino la produttività dell'azienda in termini di: previsione del consumo energetico, manutenzione predittiva, smart monitoring.



  

Risultati ottenuti

OMNYS ha progettato e sviluppato una piattaforma end-to-end che fornisce una serie di indicatori chiave, tra cui uno score del supermarket basato sulle sue performance, approfondimenti basati su ML, e servizi di forecasting con elevata accuratezza che, nei casi peggiori, è sempre superiore al 91%.

Tale piattaforma analizza, trasforma ed elabora più di 10 milioni di record al giorno immagazzinandoli sottoforma di Big Data. Migliora se stessa di continuo grazie ad un auto-aggiornamento dei suoi modelli ML e Forecast e attraverso la generazione giornaliera di nuovi approfondimenti e notifiche smart.

La User Interface consente all'utente di identificare velocemente qualsiasi problema rilevato e di approfondire i potenziali disservizi prima che essi accadano.

Record elaborati giornalmente:
10+ milioni

Modello ML:
accuratezza > 91%



 

Alcune schermate della Dashboard