O setor automotivo enfrenta um desafio crítico para aumentar o valor do produto por meio da eletrificação e da inteligência, exigindo um esforço extra, além do valor padrão dos veículos tradicionais. O uso eficiente de recursos afetará diretamente o valor do produto e a sustentabilidade do negócio. No mundo acelerado da atualidade, entender a evolução das necessidades dos clientes é crucial para a pontualidade na entrega dos produtos. Uma iniciativa envolveu a implementação de um Sistema de Especialistas Avançados (A-ES) para transferir o conhecimento dos engenheiros qualificados para os mais jovens, começando com o processo de revisão para o desenvolvimento de veículos seguros em colisões. Geralmente, o trabalho de simulação de colisões, crucial nesse processo, demorava mais de um dia por simulação e os erros exigiam muito retrabalho. O A-ES otimizou tarefas simples, liberando tempo para a criação de valor. No entanto, a modelagem do conhecimento para o A-ES consumia muito tempo. Demorava 400 horas para criar um modelo de conhecimento para apenas dois ou três componentes de mais de 20.000 peças automotivas, o que representava uma dificuldade para a implementação comercial mais ampla.
Para aumentar a eficiência da modelagem do conhecimento, a IBM propôs o uso da IA generativa para extrair e armazenar o conhecimento do banco de dados de materiais do Microsoft PowerPoint que contêm o conhecimento disperso da empresa. Os técnicos habilidosos da Honda deixaram conhecimentos valiosos em documentos do PowerPoint, repletos de diagramas e gráficos, mas com pouco texto, o que dificulta a reutilização baseada em IA. A IBM sugeriu a aplicação de um modelo grande e multimodal (LMM) para converter o conteúdo de gráficos e diagramas em texto, para melhorar a reutilização do conhecimento presente em materiais do PowerPoint ricos em IA. Com o conhecimento textual armazenado em um banco de dados, a utilização do conhecimento de geração aumentada por recuperação (RAG), semelhante a ua busca. Um piloto do IBM® watsonx.ai realizado de novembro a dezembro de 2023 validou a viabilidade dessa abordagem.
Com o A-ES convencional, um engenheiro experiente e habilidoso levaria três anos para criar um manual e um ano para criar um modelo com base no manual. A economia de horas-homem conseguida com o A-ES foi de 30% no desenvolvimento e 50% no planejamento/gerenciamento. Com a IA generativa, agora a documentação técnica da Honda pode ser modelada como frases, reduzindo o tempo de modelagem de três anos para um. Essa abordagem amplia as áreas de uso de documentos e aumenta a eficiência dos negócios. A IBM demonstrou cobertura completa, da validação do valor à entrega e operações, além do conceito de modelo de infraestrutura do watsonx.ia Com a aplicação do LMM e do LLM, a IBM garantiu a viabilidade do projeto, gerando projetos de prova de conceito e futuras atividades de desenvolvimento de produção.
A Honda (link fora de ibm.com) é um conglomerado multinacional japonesa de capital aberto, fabricante de automóveis, motocicletas e equipamentos movidos a bateria, com sede em Minato, Tóquio, Japão. Desde 1959, é a maior fabricante de motocicletas, tendo produzido 400 milhões até 2019. É também a maior fabricante de motores de combustão interna, com mais de 14 milhões de motores por ano. A Honda tornou-se a segunda maior fabricante de automóveis do Japão em 2001 e era a oitava maior do mundo em 2015.
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Os exemplos de clientes são ilustrações de como esses clientes utilizaram os produtos IBM e os resultados que podem ter alcançado. O desempenho, o custo e a economia reais ou outros resultados em outros ambientes operacionais podem variar.