Home Case Studies Electrolux Un gigante dell’innovazione porta AIOps all’interno della sua azienda multinazionale
Electrolux automatizza l'IT e supporta ambiziosi obiettivi di riduzione del carbonio
Leadspace image for Electrolux case study

Le innovazioni rivoluzionarie di ieri sono spesso date per scontate oggi. Dalla sua fondazione a Stoccolma, poco più di 100 anni fa, Electrolux AB è stata pioniera nell'automazione della vita quotidiana, introducendo sul mercato alcuni dei primi aspirapolvere, frigoriferi, lavastoviglie e lavatrici. Naturalmente, queste cose non ci sorprendono più.

Tuttavia, Electrolux è veramente un’azienda di oggi con uno sguardo rivolto al futuro. Dalla sua fondazione a Stoccolma nel 1919, Electrolux è diventata un'azienda globale che produce 60 milioni di dispositivi all'anno. E mentre Electrolux continua a portare nuovi livelli di automazione, efficienza e design elegante nelle aree più quotidiane della vita, l’azienda sta anche lavorando su innovazioni attuali che aprono nuovi orizzonti.

L’azienda non solo applica l’automazione ai suoi dispositivi, ma utilizza anche l’intelligenza artificiale per automatizzare le operazioni in modo da aumentare l’efficienza complessiva e persino contribuire a ambiziosi obiettivi di sostenibilità ambientale.

Tempi di risoluzione ridotti

 

Il tempo necessario per risolvere i problemi IT che normalmente richiederebbero tre settimane è ora di 1 ora

Risparmi garantiti dall'automazione

 

L'automazione di un'attività di riparazione comune può far risparmiare 1000 ore all'anno

Vediamo circa 100.000 eventi al giorno. In questo vasto oceano, è importantissimo identificare esattamente la goccia di veleno da rimuovere per salvarsi la vita. Joska Lot Joska Lot Global Solution Service Architect: Monitoring and Events Management Electrolux AB
Complessità su scala globale

Da una struttura Electrolux nel nord-est dell'Italia (o, più comunemente nel 2020 e nel 2021, dal suo ufficio di casa), Joska Lot supervisiona le operazioni dell'infrastruttura IT globale di Electrolux. E si tratta di un'infrastruttura vasta e complessa.

Gran parte della crescita di Electrolux nel corso degli anni è avvenuta attraverso acquisizioni e ogni fusione ha aggiunto nuove infrastrutture fisiche, nonché piattaforme tecnologiche e ambienti applicativi unici. Come spiega Lot: “Abbiamo Windows, abbiamo AIX, abbiamo Linux… Abbiamo 10.000 server in 65 paesi più i dispositivi di rete che li collegano, 100.000 app, database, regole.

Per Lot e il suo piccolo team incaricato di garantire l’efficienza operativa di tale infrastruttura, le sfide principali sono due. La prima è integrare tutte le piattaforme e gli ambienti per creare una visione unificata. "Se non ho uno strumento standard", afferma Lot, "Il mio lavoro è pressoché impossibile. Dobbiamo armonizzarci".

La seconda sfida è eliminare in modo efficiente il “rumore” della rete e identificare le attività specifiche che la mantengono in funzione.

Integrazione e automazione basata sull'AI

Lot e il team Electrolux affrontano da tempo entrambe le sfide sfruttando le soluzioni IBM Netcool come piattaforma integrata di gestione delle operazioni IT globali. proprio mentre Electrolux continua a trovare nuovi modi per migliorare i propri dispositivi, Lot e il suo team stanno ora adottando le capacità di automazione basate sull'intelligenza artificiale dell'attuale evoluzione della piattaforma IBM Netcool,  IBM Cloud Pak for Watson AIOps.

Lot vede il potenziale per raggiungere efficienze critiche utilizzando il machine learning per automatizzare ciò che nell'IT è noto come correlazione degli eventi. Gli "eventi" sono dati sul funzionamento di innumerevoli elementi nell’ambiente IT. Coprono una gamma molto ampia di fenomeni e la stragrande maggioranza degli eventi non indica problemi reali. La correlazione degli eventi significa raggruppare eventi correlati in “istanze” per ottenere un quadro molto più chiaro di dove si trovano i problemi reali.

Lot fornisce un semplice esempio: “Immaginiamo che qualcuno scolleghi accidentalmente un router di rete a cui sono collegati dieci computer. Ciò si traduce in 11 eventi diversi, ma il problema reale è uno solo: il router deve essere ricollegato". Questi 11 eventi sono in realtà solo una singola istanza. “Ma questa sarebbe una singola goccia nel nostro oceano”, dice Lot. "Vediamo circa 100.000 eventi al giorno". Quanto più velocemente i responsabili delle operazioni IT come Lot riescono a visualizzare le istanze anziché gli eventi, tanto più velocemente riescono a individuare i problemi reali e risolverli. Lot lo descrive chiaramente: "In questo vasto oceano, è importantissimo identificare esattamente la goccia di veleno da rimuovere per salvarsi la vita".

Tradizionalmente, tuttavia, la correlazione degli eventi viene eseguita manualmente e richiede ai membri del team di dedicare molto tempo all'analisi degli eventi per trovare denominatori comuni. “Nel corso di un anno possiamo correggere lo stesso tipo di problema 1000 volte. E abbiamo avuto persone che hanno trascorso un'ora a gestire queste attività manualmente." Ma ora, grazie all’implementazione di regole basate sull’esperienza nell’AI, Electrolux può automatizzare e accelerare significativamente questo lavoro.

Mentre Electrolux sta appena iniziando a integrare questo tipo di automazione basata su AI, Lot è consapevole che questo passaggio è molto importante. "Calcolare la differenza tra eventi e incidenti è il primo passo verso una gestione delle operazioni completamente basata sull'AI ed è probabilmente il passo che fornirà il ritorno sull’investimento più rapido nelle tecnologie di autoapprendimento”.

Non è solo una questione di profitto. Piuttosto che sostituire l’intelligenza umana, Lot preferisce utilizzare l’AI per rafforzare le competenze dei dipendenti. “Dobbiamo investire per cambiare la nostra visione delle cose. Dobbiamo spiegare perché è saggio eliminare le attività manuali che gli operatori svolgono molto bene”. Automatizzando un'attività semplice che richiede 1.000 ore all'anno, non solo Electrolux può recuperare gran parte di quel tempo, ma può applicare l'esperienza degli operatori a compiti più preziosi e di livello superiore. Gli esempi includono l'identificazione di nuovi criteri di correlazione che possono essere inseriti nella soluzione Watson AIOps o il perfezionamento di regole e azioni in base alle condizioni locali. Secondo Lot, questo crea un circolo virtuoso dove l’automazione fa risparmiare tempo che può essere riallocato per arricchire l’automazione. Al contempo, gli operatori possono arricchire le proprie competenze.

Lot sta ora esplorando la containerizzazione della soluzione di monitoraggio. Lavorando con IBM, ha recentemente completato un ambiente di sviluppo sulla piattaforma container Red Hat OpenShift della soluzione IBM Cloud Pak e il suo team sta attualmente testando le funzionalità Watson AIOps come soluzioni containerizzate su OpenShift. Attualmente, l'ambiente di monitoraggio è in gran parte distribuito in sede, ma Lot ritiene che le versioni containerizzate sulla piattaforma cloud Microsoft Azure di Electrolux potrebbero essere più efficienti nel fornire aggiornamenti di monitoraggio e aggiungere nuove funzionalità in un panorama eterogeneo.

Efficienza, resilienza, sostenibilità

"I tempi di risoluzione non sono di tre settimane, ma di un'ora". Ecco come Lot riassume la differenza tra la gestione tradizionale degli eventi e l'AIOps integrata e automatizzata.

Questa efficienza ha un impatto diretto sul core business. Ad esempio, se si eliminano tre settimane di problemi informatici in una fabbrica, è possibile evitare tre settimane di perdita di produzione. E questo effetto è globale. La capacità di risolvere rapidamente i problemi IT ovunque nel mondo è una risorsa importante per l'efficienza dei costi e i volumi di produzione.

Lot ha anche collegato la soluzione di monitoraggio ai sensori sulle macchine di produzione, creando un'applicazione per l'industria 4.0 per strumenti di monitoraggio tipicamente riservati all'IT. Grazie a ciò, il suo team è riuscito, ad esempio, a rilevare frequenti malfunzionamenti nei lettori delle pistole ottiche che scansionano le parti per assemblare i dispositivi. Queste informazioni hanno consentito a Electrolux di rimuovere rapidamente questo lettore, evitando ulteriori tempi di inattività.

Electrolux ha utilizzato la soluzione integrata anche durante la pandemia di COVID-19, quando Lot e molti dei suoi colleghi sono passati al lavoro da remoto. "Una visione unica ci consente di controllare l'ambiente globale nella sua interezza", spiega Lot. “E queste informazioni sono automaticamente disponibili su PC, tablet o cellulare. Possiamo quindi fornire in modo contino i nostri servizi IT ai nostri uffici e stabilimenti nel mondo".

Infine, le funzionalità AIOps favoriscono una maggiore innovazione. Dal 2005, Electrolux ha ridotto le emissioni assolute di CO2 derivanti dalle sue operazioni di almeno il 75%. Inoltre, nel 2019, l'azienda ha aderito volontariamente all'iniziativa Business Ambition for 1.5°C, un progetto delle Nazioni Unite volto a limitare l'aumento della temperatura globale. In questo sforzo, Electrolux si è impegnata a raggiungere l'azzeramento delle emissioni di carbonio entro il 2050. Per mantenere questo impegno sarà necessario ottimizzare l’uso delle risorse. È qui che entra in gioco AIOps. Automatizzando le attività che garantiscono il corretto funzionamento dei data center e dei server e utilizzando correttamente la CPU, Electrolux può ridurre il consumo di energia e l'aria condizionata, le principali cause di emissioni di carbonio. Ancora una volta, come spiega Lot, è una questione di scala: "Moltiplicando queste capacità in tutte le nostre sale server, i risultati sono assolutamente enormi".

Logo di Electrolux
Informazioni su electrolux AB

Con sede a Stoccolma, dove è stata fondata nel 1919, Electrolux (link esterno a ibm.com) è uno dei leader mondiali nel settore degli elettrodomestici con marchi come Electrolux, AEG, Anova, Frigidaire, Westinghouse e Zanussi.

Immagini su questa pagina tratte da www.electrolux.com (link esterno a ibm.com).

 

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Prodotto negli Stati Uniti d'America, gennaio 2022.

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