Contacta con nosotros
Contacta con nosotros

 

 

 

Aplicación de Machine Learning Mejora la Detección Predictiva de Incidentes

While they expertly deliver innovation and quality to their customers, Callaway Golf’s previous planning and reporting tool wasn’t making the cut. To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.

Together with Avvale, Callaway Golf successfully implemented SAP Analytics Cloud across their global enterprise in just 6 months. Now, Callaway Golf has a single, consolidated planning solution that has enabled streamlined expense and asset plans so they can focus on what they do best– revolutionizing the sporting world with cutting edge equipment.

Este cliente es la principal empresa dedicada a la gestión de tramos de autopistas en Italia y a su mantenimiento. Con unos 3.000 kilómetros gestionados en Italia, es una de las principales concesionarias de construcción y explotación de autopistas de peaje en Europa.

El Reto

A principios de 2022, el cliente contrató a Avvale para trabajar en una Prueba de Concepto sobre la siniestralidad de una muestra de tramos de autopista con el objetivo de utilizar algoritmos de Machine Learning para identificar las variables más impactantes, como el estado del firme, el flujo de tráfico, la velocidad media de los vehículos, la densidad de vehículos pesados y la franja horaria. Nuestro cliente necesitaba una solución a medida que pudiera procesar los datos y convertirlos en información relevante para reducir la siniestralidad vial y, por tanto, el número de víctimas mortales y heridos en la red de autopistas. El reto principal consistía en gestionar la ingente cantidad de datos sobre tráfico de vehículos captados en tramos de autopista y su procesamiento. El volumen y la cantidad de datos gestionados por nuestro cliente eran muy impresionantes, también el detalle y la granularidad representaron un duro reto.

jared-murray-NSuufgf-BME-unsplash

El Enfoque

Avvale aceptó las necesidades del cliente trabajando en la Prueba de Concepto, logrando resultados sobresalientes. Esto llevó a la activación de dos Productos Mínimos Viables con un enfoque ágil con el objetivo final de capitalizar y extender el modelo a toda la red de autopistas gestionada por el cliente. En diciembre de 2022 se liberó una aplicación, gracias a un modelo de Machine Learning sobre AWS, basado en cálculo probabilístico capaz de informar de tramos de la red de autopistas e intervalos de tiempo potencialmente significativos para el riesgo de accidente, sugiriendo los factores contribuyentes de mayor impacto.

nikola-markelov-s0POmq_KbSU-unsplash

The Challenge

Before integrating SAP Analytics Cloud, Callaway Golf's planning landscape centered around SAP's legacy planning solution, Business Planning and Simulation (BPS). While BPS met Callaway Golf's planning needs for many years, the enterprise began to experience limitations with their old solution:

  • Disconnected plans across the board: As Callaway Golf expanded and acquired new brands, planning processes greatly differed across the enterprise with some business units using Excel spreadsheets and others using legacy solutions for planning.
  • Outdated planning functionalities: The existing legacy planning solution lacked many modern functionalities. Among them, salary calculations and asset depreciation automation needed improvement. As a result, it became difficult to create detailed and accurate forecasts across the globe.
  • Significant IT support: The legacy solution required continuous management from IT to maintain runtime. IT had to carve out a full day every week to manually maintain the solution.
  • No single source of truth: Various departments and brands used different data sources, which led to data silos across the organization, making it difficult to gain a clear picture of the enterprise's planned expenses.
  • Rigid user interface: Legacy forecasting system was difficult to navigate and lacked working functions and calculations across the board, such as planning on depreciation and existing assets, adding vendors or members on the fly, and breaking down their cost center expense planning forecasts.

The Approach

With Avvale experts on their side, Callaway Golf laid out the following goals for their new planning landscape with SAP Analytics Cloud:

  • Crowdsource and consolidate plans across the enterprise to gain a global overview of their planned expenses and expand the input capabilities to each responsible owner.
  • Leverage elevated planning functionalities to create faster and more accurate forecast cost center expense and asset reports. The ability to customize calculations enhances and automates the reporting metrics.
  • Harness the power of self-service analytics to alleviate IT from the burden of simple maintenance and data entry requests, so they can focus on high-ROI tasks.
  • Maximize user-driven admin capabilities to control the management of calculations and forms.
  • Create new KPls driven by the business needs.

When SEM-BPS was the center of Callaway Golf's planning landscape, flexibility was a huge factor that was missing. SAP Analytics Cloud contains powerful scenario planning capabilities that help organizations quickly uncover actionable insights to make data-driven decisions. For Callaway Golf, SAP Analytics Cloud's modern planning functionalities provided users with the ability to:

  • Add members on the fly
  • Plan on existing as well as planned assets and automatically calculate the depreciation of values
  • Test "what-if" scenarios for deeper analysis by creating private versions of plans
  • Customize the solution based on their current business process
  • Perform driver-based calculations
  • Empower users to execute end-to-end planning scenarios, without the help of IT

El Impacto

En la actualidad, nuestro cliente dispone de una aplicación activa en toda la red de autopistas, capaz de procesar la ingente cantidad de datos recopilados para devolver información relevante sobre la predicción de accidentes. La evolución de la aplicación desarrollada está orientada a conectarla con el mundo de la planificación de obras, su señalización y su impacto en los accidentes, introduciendo las curvas de decaimiento de las condiciones del firme para afinar el modelo y con ello la inferencia de accidentes relacionados con estos factores. La nueva aplicación permite a los clientes procesar grandes cantidades de datos utilizando algoritmos de Machine Learning para recibir información relevante de forma rápida y sencilla de toda la red de autopistas gestionada, proporcionándoles así una solución a medida para satisfacer la creciente necesidad de monitorizar numerosas variables para mejorar su servicio de explotación y mantenimiento.

img-transport-01
SHARE: