Customer Story: StrongArm Tech - Databricksの翻訳です。
業界：製造
ソリューション：リスクマネジメント
ユースケース：データ投入、ETL、機械学習
多くの労災事故は一夜にして起きるものではありません。危険な動作の繰り返しを通じて、徐々に危険が高まっていきます。そして、最悪のケースにおいては回復しようのないダメージを引き起こします。StrongArm Techは、ウェアラブルデバイスを活用して、この問題に取り組んでいます。装着者の日々の動き、周辺の状況をトラッキングしています。Databricksを活用することで、大量のIoTデータを登録することが可能となり、独自に作り上げた安全スコアの計算とリスクに関連する行動の分類をリアルタイムで行う機械学習を実現しました。これにより、よりスマートかつ安全な環境を実現しています：StrongArmは怪我の発生率を半分以上削減し、顧客及び顧客の従業員の保険コストにおいて数百万ドルの削減を実現しています。
作業環境の安全性を改善するためのデータ活用が抱える複雑性
労災事故は、雇用主だけでなく怪我を負った従業員が負わなくてはならない医療費の面からも膨大なコストを引き起こすものとなります。
"製造業においては腰の怪我が一般的なものです。作業員が怪我するたびに、大抵医療費に6万5千ドルを必要とします"と、StrongArm TechnologiesのCIO、Bryant Eadonは説明します。
StrongArmが目指したのは、事故を予測し未然に防ぐために、全ての適切なデータポイント(約１２０万データポイント/日/人)をキャプチャすることです。このような大量のデータがリアルタイムで流れ込んでくることになったため、彼らは信頼性がありかつ高性能なETLパイプラインを構築する必要性に迫られました。インフラストラクチャを維持するためには膨大なリソースが必要となり、大量データを捌くために必要なクラスターを配備するのに、１週間を要するほどでした。
データサイエンスに視点では、単体のラップトップマシンでの作業は、彼らがアドホックのクエリを効果的に実施することを困難にしており、全てのデータを用いてモデルを構築することを妨げていました。
様々なデータチームに渡る人及びシステムのコラボレーションも課題でした。チームのサイロ化により、データプロフェッショナルは既にコラボレーションに苦慮していました。歴史を振り返ってみても、彼らの仕事は主に緊急事態に関するものであり、チーム間コラボレーションに関するものではありませんでした。しかし、必要とされるチームワークを醸成するための適切なツールなしには、状況を悪化させるだけでした。
統合されたデータレイク及び能率化された機械学習ライフサイクル
Databricksの統合分析プラットフォームを活用することにより、繰り返しやコラボレーションは、もはやデータエンジニアリングの問題ではなくなりました。データサイエンティストとデータアナリストはこれまで以上に連携して作業できるようになりました。
Delta Lakeにより、様々なデータソースからのIOTデータをリアルタイムに投入できるようになり、データ信頼性の問題を解決しました。シームレスにデータが流れ込んでくるデータパイプラインを活用することで、データサイエンスチームは、機械学習を活用してより容易にイノベーションを起こすことが可能になりました。MLflowは機械学習全体のライフサイクルを能率化し、プロダクションに移行するベストモデルを容易に特定できるようにしました。
"Databricksを使う前は、データサイエンスリサーチプロジェクトを構造化する方法がありませんでした。モデルを20回トレーニングした場合、最初の結果を忘れてしまい、手戻りが何度も発生していました"、StrongArmのデータサイエンティスト、Siva Bommireddyは言います。"MLflowは、データサイエンスで一般的な繰り返し作業を容易に管理してくれます"。
組織をまたがるデータの統合により恩恵を受けた最後のチームは、データアナリストチームです。Mattは、非技術系のチームに対して結果を提供できるようになったことは信じられないほど充実感があることだと付け加えます。"データ中心のチームであろうがそうでなかろうが、全てのチームが納得する結果を15分以内に提供できています。"、彼は言います。"Databricksは多くのデータのユースケースを解決しました"。
怪我の発生率を54%削減し、500万ドルのコストを削減
今やStrongArmは、センサーデータから示唆を導出し、それらを、作業員がどのような状況になりうるのか、彼らの顧客がいかに作業環境を改善するのかを明らかにするのに活用しています。
Fortune 100の顧客に対して詳細分析を行なった結果、StrongArmは怪我の発生率は54%に達したと計測しました。コストにおいては$5,347,368の削減を行い、ROIとしては355%となりました。また、StrongArmは怪我のリスクの誤差を23%から5%にまで削減することができました。これは78%の改善となります。
"我々は業界のプロフェッショナルを守るビジネスを行っています"、Eadonは言います。"Databricksを活用することで、作業環境を改善するためのデータと機械学習の能力を解き放つことができました。この結果、より生産的になり、日々お世話になっている数万人の作業員の作業環境を改善することができました"。