A IBM anunciou que a fabricante de automóveis de luxo BMW vai expandir o uso do software de análise de dados para eliminar defeitos em novos modelos ainda no estágio de protótipos.
A chave para resolver problemas antes mesmo de testes ou do início da produção é capturar o máximo de dados possível a partir de sensores instalados no protótipo. Assim como acontece com os carros de F1, que possuem sensores em todos os componentes imagináveis, os protótipos da BMW terão mais de 15 mil pontos de coleta de dados – do câmbio à transmissão, passando pela suspensão e freios. Os dados revelam erros e falhas que podem ocorrer apenas em certas condições de direção.
“Mesmo que sejam observadas anomalias durante o test drive, como perda de aceleração, instabilidade na direção ou mudanças no comportamento do veículo, será possível identificar a causa”, afirmou Erick Brethenoux, diretor de estratégia de business analytics da IBM, em entrevista à InformationWeek EUA. “Existem milhares de componentes em um carro que podem contribuir para a experiência do motorista, por isso, a análise de dados se tornou tão importante.”
A BMW vinha utilizando o SPSS Modeler da IBM por mais de cinco anos em diversas frentes, como manufatura, garantia e marketing. Mas até recentemente a análise era aplicada para verificação de histórico de manutenção e reparos. Agora, a fabricante passou a utilizar o SPSS para avaliar todas as fontes de dados, incluindo sensores na etapa de pré-produção.
A experiência da BMW em analisar dados de reparos e garantia contribuiu para a criação da aplicação SPSS Predictive Maintenance and Quality, lançada pela IBM em junho passado. O software foi desenhado para reduzir manutenção não-programada em veículos e equipamentos complexos ao analisar informações de uso, características condicionais e histórico de reparos para prever manutenção.
Para manter o ritmo com a análise de novas fontes de dados, volumes maiores de informação e a demanda de aumento da modelação de dados, a IBM ampliou a escalabilidade do servidor SPSS Modeler e lançou ferramentas de modelação e preparação automática de dados. As ferramentas de automação permite que usuários corporativos usem tarefas de modelação e preparação de dados assim como estatísticos e cientistas de dados, afirmou Brethenoux.
“Temos trabalhado forte na simplificação do software de forma que ele possa trabalhar com muitos algoritmos em paralelo para ajudar a selecionar o modelo mais adequado para a tarefa que precisa ser executada”, explicou. “Isso reduz muito o tempo de testes repetitivos e, ao aplicar da autopreparação de dados e a automodelação no background, podemos oferecer uma interface mais simples.”
A BMW desenvolveu cerca de 250 aplicações de análise que possibilitam a mais de 500 usuários consultarem resultados diversos em uma abordagem self-service. A BMW não disponibilizou um porta-voz para entrevistas e o anúncio aconteceu durante a CeBit, um dos maiores eventos de tecnologia do mundo que acontece em Hannover, na Alemanha.
