P&D de Honda
Projetando automóveis melhores, mais seguros e mais personalizados com análise de big data
Conheça o IBM Watson Studio
Red Honda Jade

A Honda R&D está treinando seus engenheiros para usar ferramentas avançadas do IBM Analytics, ajudando-os a colaborar para entender o comportamento do motorista, aumentar a confiabilidade e projetar uma experiência de condução mais personalizada.

Desafio de negócio

A Honda R&D sabia que sensores de veículos, pesquisas de clientes e outras fontes de big data eram fontes possivelmente repletas de percepções. Como isso pode ajudar seus engenheiros a desvendar o valor desses vastos conjuntos de dados?

Transformação

Oferecendo treinamento em um conjunto de ferramentas avançadas do IBM Analytics, a Honda R&D está capacitando seus engenheiros a descobrir padrões inesperados nos dados e a identificar novas e interessantes áreas de pesquisa.

Resultados Mais de 100
engenheiros de P&D da Honda agora são treinados em técnicas de análise de big data
10 minutos
para analisar mais de um milhão de documentos e destacar exemplos de comportamento do motorista
Economiza custos
ajudando diversas equipes a compartilhar e reutilizar dados
história de desafio de negócios
A inovação precisa de uma mente aberta

A Honda é uma das empresas mais inovadoras do mundo, como qualquer pessoa que tenha testemunhado seu trabalho em robótica pode testemunhar. A mesma mentalidade se aplica a todas as divisões de seus negócios: os engenheiros da Honda se esforçam constantemente para projetar e construir os produtos mais inteligentes e tecnologicamente avançados do mercado.

No espaço automotivo, a Honda pretende ser a principal fabricante de carros interessantes e projetados com inteligência, que permitem aos clientes desfrutar da alegria de dirigir. Para isso, investe bilhões de dólares por ano em sua organização de pesquisa e desenvolvimento, a Honda R&D.

Há vários anos, a Honda percebeu que novas fontes de big data, como diagnóstico e telemática de veículos, smartphones, sensores biométricos e grandes corpos de texto não estruturado, como pesquisas com clientes, tinham grande valor potencial. Desvendando os insights ocultos nesses enormes conjuntos de dados, os engenheiros da empresa seriam capazes de olhar além de suas instalações de teste e obter uma melhor compreensão de como os carros e motoristas se comportam no mundo real.

Para ajudar seus engenheiros a utilizar esses ativos de big data, a Honda R&D precisava de duas coisas: um conjunto abrangente de ferramentas de análise de big data e um grupo de engenheiros com as habilidades e o entusiasmo em utilizá-los.

Kyoka Nakagawa, Engenheiro-chefe, Análise Técnica e Contra-medição no Centro de P&D da Honda Automobile e Pesquisador Sênior da divisão de Qualidade de Mercado, comenta: "A engenharia é uma disciplina muito precisa, e os engenheiros estão acostumados a trabalhar com dados de alta qualidade, muitas vezes capturados em condições laboratoriais.

"Mas o big data não é assim, é confuso e, muitas vezes, os insights valiosos estão escondidos em muitos dados irrelevantes. Então, um dos maiores desafios foi cultural: precisávamos mostrar aos nossos engenheiros o quão valioso o big data pode ser, quando você tem as ferramentas certas para lidar com ele."

O IBM Analytics nos ajuda a explorar o big data e, por fim, a projetar automóveis melhores, mais inteligentes e mais seguros. Kyoka Nakagawa Chief Engineer, TAC Honda R&D Co., Ltd., Automobile R&D Center
História de transformação
Orientando a jornada do big data

Para encontrar a melhor maneira de introduzir tecnologias de análise de big data em seus processos de pesquisa e desenvolvimento, a Honda R&D queria trabalhar com um parceiro de tecnologia que pudesse oferecer um serviço realmente abrangente.

Kyoka Nakagawa comenta: "A IBM foi a escolha certa de parceiro por dois motivos importantes. Em primeiro lugar, a IBM oferece uma ampla gama de recursos de análise de Big Data, incluindo mineração de dados, análise de texto e visualização, assim conseguimos obter todas as ferramentas de que precisávamos em um único fornecedor. Em segundo lugar, a IBM tinha as habilidades e a experiência para nos orientar durante toda a nossa jornada de big data, desde a consulta, passando pela prova de conceito, até a realização final."

O ambiente de análise de big data da Honda R&D é baseado no IBM® SPSS® Modeler, IBM Watson™ Content Analytics e IBM Predictive Maintenance and Quality (PMQ). A função de Kyoka Nakagawa é atuar como um centro de rede para essas tecnologias, ajudando a estabelecer provas de conceito, organizar cursos de treinamento e incentivar os engenheiros a compartilhar seus conhecimentos, experiências e dados.

Kyoka Nakagawa comenta: "Os cursos de treinamento em mineração de dados foram muito bem-sucedidos - o IBM SPSS Modeler tornou-se rapidamente uma ferramenta popular em toda a empresa. Mais de 100 engenheiros já concluíram o treinamento, e muitos deles usam o SPSS regularmente em seu trabalho.

"O SPSS Modeler é muito bom para organizar dados brutos em conjuntos de dados utilizáveis, para que possam ser analisados facilmente. Ele também é muito fácil de usar para análises complexas. Outro recurso valioso é a capacidade de monitorar os usuários e ver como eles estão interagindo com a ferramenta. Portanto, se alguém estiver com dificuldades para gerenciar seus dados de forma eficaz, os colegas poderão dar uma ajuda extra."

A Honda R&D usa o IBM Watson Content Analytics para mineração de texto, oferecendo aos pesquisadores uma visão quase instantânea de vastos armazenamentos de documentos e outros dados textuais. Por exemplo, os Estudos de Qualidade Inicial da JD Power e os estudos internos de voz do cliente da Honda R&D são fontes muito valiosas de informações sobre a qualidade e a confiabilidade do automóvel ao longo do tempo. Nos EUA, a National Highway Traffic Safety Authority (NHTSA) também fornece uma rica fonte de informações sobre os problemas e as preocupações de segurança dos consumidores.

Kyoka Nakagawa dá um exemplo: "Recentemente, tivemos uma reunião em que um executivo fez uma pergunta sobre um recurso de um de nossos carros. Fizemos login no Watson Content Analytics, analisamos mais de um milhão de registros no conjunto de dados da NHTSA e, em 10 minutos, encontramos três ou quatro exemplos de feedback relevante dos clientes. Esse é o tipo de análise que seria quase impossível de ser realizada manualmente."

A solução IBM Watson Content Analytics é executada na plataforma de nuvem flexível da IBM, em um ambiente de servidor virtual compartilhado localizado em Tóquio. Honda elogiou a versatilidade do IBM Cloud para criar e implementar o ambiente do Watson Content Analytics para os usuários da equipe da Iniciativa de Big Data da empresa e sua capacidade de escalonamento.

"Do ponto de vista de nossos usuários de linha de negócios, não era importante se executávamos o Watson Content Analytics no local ou na nuvem", diz Kyoka Nakagawa. "O que realmente importava para eles era a velocidade de implementação - e o IBM Cloud nos permitiu colocar a solução em funcionamento muito mais rapidamente do que seria possível com uma solução local.

"Além disso, os requisitos computacionais para a mineração de texto com o Watson Content Analytics dependem da quantidade de conteúdo que fornecemos para o dicionário personalizado.

"Como estamos constantemente desenvolvendo nosso dicionário enquanto refinamos nossos recursos de mineração de texto, é vital ter um ambiente de nuvem flexível."

A escalabilidade da infraestrutura do IBM Cloud também significa que é fácil adicionar novos usuários, portanto, se outros departamentos decidirem adotar o IBM Watson Content Analytics no futuro, a Honda poderá dar suporte a eles sem problemas.

O IBM Predictive Maintenance and Quality foi projetado para ajudar as organizações a monitorar seus ativos e processos e prever falhas de ativos ou problemas de qualidade. A Honda R&D está testando essa tecnologia na análise de garantia de qualidade do mercado, e os resultados iniciais são promissores.

"Ficamos muito impressionados com os recursos de visualização do IBM Predictive Maintenance and Quality", diz Kyoka Nakagawa.

"O PMQ serve como um ambiente de desenvolvimento analítico para permitir que nossos pesquisadores explorem onde os insights analíticos podem ajudar a identificar problemas de qualidade ou de ativos de fabricação em um ambiente de sandbox. O PMQ também serve como uma solução analítica completa que operacionaliza a análise com a ingestão contínua de dados de eventos de processo de nossas operações, onde podemos fazer upload de dados e visualizá-los facilmente em painéis intuitivos."

História de resultados
Criação de uma cultura de análise de Big Data

Os programas de treinamento da Honda R&D para análise de big data deram uma grande contribuição para criar uma cultura mais aberta e colaborativa entre as equipes de engenharia da empresa.

"Eu o chamo de 'Big Data Friends Club'", diz Kyoka Nakagawa. "Reunir nossos engenheiros tem sido um benefício por si só, porque ficam mais propensos a compartilhar seus dados e aprender uns com os outros. Por exemplo, nossa equipe de chassis estava trabalhando em um projeto para estudar a deterioração em tubos de exaustão, e eles precisavam de alguns dados sobre gasolina. Por meio do Clube de Amigos do Big Data, descobriram que nossa equipe de economia de combustível já tinha os dados de que precisava, e isso poupou muito trabalho e muita despesa."

Ela acrescenta: "Aprender sobre análise de big data também ajudou alguns de nossos engenheiros a pensar fora da caixa. Em vez de simplesmente analisar os parâmetros que eles acham importantes, podem usar técnicas de mineração de dados para descobrir padrões e pistas sobre os quais talvez nunca tenham pensado.

"Por exemplo, temos milhões de clientes em todo o mundo, e os hábitos de condução em diferentes países diferem de maneiras que nem sempre são fáceis de prever.

“Recentemente, estávamos discutindo onde posicionar um botão de 'partida do motor' em nossos veículos. Analisando os registros da NHTSA, descobrimos que vários motoristas nos EUA reclamaram que haviam pressionado acidentalmente o botão de partida do motor com os joelhos.

"Isso foi uma grande surpresa para nós, porque só é possível se você colocar o carro no controle de cruzeiro, tirar os pés dos pedais e dobrar as pernas no assento. Nunca imaginávamos que as pessoas realmente escolheriam dirigir assim, então foi uma visão valiosa para nossas equipes de design de produto."

Outra vantagem importante da abordagem de pesquisa e desenvolvimento da Honda é que ela mostrou aos engenheiros da empresa o valor da análise de big data para entender como carros e motoristas se comportam em condições do mundo real e identificar novos projetos de engenharia.

Por exemplo, a empresa está usando dados de sensores do veículo para monitorar as manobras de direção dos motoristas e obter uma melhor compreensão das preferências dos clientes. Essa visão do mundo real alimenta projetos de engenharia que visam projetar uma experiência de direção que possa ser personalizada para cada motorista.

Kyoka Nakagawa conclui: "O IBM Analytics está ajudando os engenheiros da Honda a aproveitar o big data para explorar novas áreas valiosas de pesquisa e, em última análise, projetar automóveis melhores, mais inteligentes e mais seguros."

Logotipo de P&D da Honda
P&D de Honda

Honda R&&D (link fora de ibm.com) é a ala de pesquisa e desenvolvimento da Honda, um dos maiores fabricantes mundiais de automóveis e motocicletas, e pioneira em robótica e outras tecnologias avançadas. No setor automotivo, a missão da Honda é desenvolver tecnologias que maximizem o prazer de dirigir.

Dê o próximo passo

Para saber mais sobre a pesquisa automotiva inovadora da Honda, visite https://global.honda/RandD/ (link externo ao ibm.com).

O IBM Analytics oferece uma das soluções de plataforma, domínio e setor de análise mais profundas e amplas do mundo que oferecem novo valor para empresas, governos e pessoas. Para mais informações sobre como o IBM Analytics ajuda a transformar setores e profissões com dados, acesse ibm.com/analytics. Siga-nos no Twitter em @IBMAnalytics, em nosso blog em ibm.com/blog e participe da conversa #IBMAnalytics.

Veja mais histórias de casos Entre em contato com a IBM
Legal

 

© Copyright IBM Corporation 2016. 1 New Orchard Road, Armonk, NY 10504 U.S.A.

Produzido nos Estados Unidos da América, maio de 2016.

IBM, o logotipo da IBM, ibm.com, IBM Watson e SPSS são marcas comerciais da International Business Machines Corp., registradas em diversas jurisdições em todo o mundo. Outros nomes de produtos e serviços podem ser marcas comerciais da IBM ou de outras empresas. Há uma lista atualizada de marcas comerciais da IBM disponível na Web em "Informações de direitos autorais e marcas comerciais" em www.ibm.com/br-pt/legal/copyright-trademark.

SoftLayer é uma marca registrada da SoftLayer, Inc., uma empresa IBM. Este documento é atual na data de sua publicação inicial, podendo ser alterado pela IBM a qualquer momento. Os Parceiros de Negócios IBM definem seus próprios preços, que podem variar. Nem todas as ofertas estão disponíveis em todos os países nos quais a IBM opera. Os dados de desempenho e os exemplos de clientes citados são apresentados apenas para fins ilustrativos. Os resultados reais de desempenho podem variar de acordo com configurações e condições operacionais específicas.

AS INFORMAÇÕES CONTIDAS NESTE DOCUMENTO SÃO FORNECIDAS NO ESTADO EM QUE SEM ENCONTRAM, SEM QUALQUER GARANTIA, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO SEM QUAISQUER GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A DETERMINADO FIM E QUALQUER GARANTIA OU CONDIÇÃO DE NÃO INFRAÇÃO.Os produtos da IBM têm garantia de acordo com os termos e condições dos contratos sob os quais são fornecidos. A capacidade de armazenamento disponível real pode ser relatada para dados não compactados e compactados e variará e poderá ser menor do que o indicado.