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本田技術研究所様・本田技研工業様のSMART/InSight GⅡ導入事例
Hondaの研究開発機関である本田技術研究所では「SMART/InSight」を導入。
課題受理からプロト提示まで1 週間、初期システム稼働まで3か月という圧倒的なスピードをもって導入サポートを敢行。明確な課題解決と 拡張柔軟性に高い評価をいただき、SMART/InSightは現在もなお御客様の様々な問題解決要求に応え続け て質量ともに拡大・拡張を重ね、業務効率の向上に日々貢献しています。
<お客様の声:成果>
2年かけて成果を出せなかった仮説(条件設定)→抽出(検索)→分析用集計 (グラフ描画)の作業サイクルを数クリ
ック、十数秒で行うことができるデモンストレーションをたった1週間後に見ることができました。
直後から評価システム開発を開始し、3か月後には評 価完了+本番稼働を迎えていました。
◆導入事例の詳細はダウンロードしてご確認ください
このカタログについて
ドキュメント名 | 【導入事例】本田技研工業のビッグデータの簡単分析により、新型車開発に貢献 |
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ドキュメント種別 | 事例紹介 |
ファイルサイズ | 2.1Mb |
取り扱い企業 | スマートインサイト株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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サーチベースド アプリケーション
導入事例
株式会社本田技術研究所 四輪R&Dセンター 様
本田技研工業株式会社 カスタマーサービス本部 様
検索技術の業務活用に先見の明。一台一台の自動車から採取される
センサー情報をグローバルで収集。動的かつ多角的な品質分析を実現し、
結果の共有(フィードバック)により新型車開発に貢献。
Hondaの研究開発機関である本田技術研究所ではウチダスペクトラム(現スマートインサイト)のエン
タプライズサーチ製品「SMART/InSight」を導入。ウチダスペクトラムは課題受理からプロト提示まで1
週間、初期システム稼働まで3か月という圧倒的なスピードをもって導入サポートを敢行。明確な課題解決と
拡張柔軟性に高い評価をいただき、SMART/InSightは現在もなお御客様の様々な問題解決要求に応え続け
て質量ともに拡大・拡張を重ね、業務効率の向上に日々貢献しています。
研究開発現場にとってのムダ「情報収集」に光明。試行錯誤の日常に効率を。
研究所の原点は喜びの創造です。情 当システム導入以前の2005年からの2年間、部門エンジ
報収集はあくまでもこの大事な主業務 ニアとともに、技術評価室ではこの課題を解決すべく他業
の準備または参考としての補助的な作 者とともにセンサー情報のデータ統合のためのDWHシス
業でしかありません。に も か か わ ら テムの構築を検討していました。データベースシステム構
ず 、 大 量の情報が溢れる昨今、良質か 築の標準的な手法である機能ありきの設計手順はデータ内
つ必要な情報を探し出し、整理するこ 容も操作も試行錯誤を中心とした業務のニーズにマッチせ
株式会社本田技術研究所
四輪R&Dセンター とは非常に労力を擁する作業でした・ ず、なかなか成果を出せずにいました。
技術評価室品質企画BL
中川京香 氏 ・・・・・・・このツールを そんなときに「面白いソフトウェアがある」と
導入するまでは(笑)。 SMART/InSightのことを耳にしました。
仮想データ統合
フレームワ ー ク 製造元のウチダスペクトラム社に課題を説明
毎日収集される膨大なセンサー採取データ し、サンプルデータを提供したところ、2
を各エンジニアが表計算ソフトを使用して 年かけて成果を出せなかった仮説(条
フィルターリングとコピー&ペーストを 件設定)→抽出(検索)→分析用集計
行ったのちにグラフ化。グラフ情報を分 (グラフ描画)の作業サイクルを数クリ
析し、また別の条件によるフィルター ック、十数秒で行うことができるデ
処理、コピー&ペースト・・・・・ AJAXポータル 集 合 知 形 成 モンストレーションをたった1週間
フレームワーク フレームワーク
このような作業の繰り返しでした。 後に見ることができました。
直後から評価システム開発を開始し、3か月後には評
導入前には入手に一晩、データ成形1日、条件考察1日、 価完了+本番稼働を迎えていました。その後、機能をほ
フィルターリング1日、グラフ作成1日とたった1つの条件 とんど拡張していないにもかかわらず継続的にデータの
に対する分析のための集計結果を作成するのに1週間かかる 種類の追加を繰り返し、いまだにデータ追加とシステム
ことなどは普通のことでした。そしてこれで完了ではなく、 利用申請が増え続けています。
条件を変えていくつも同様のことをしなければならないので まだまだ十分に必要とされるデータが適用されている
す。本来の仕事はこの一連の作業のうちで「考え尽くすこと わけではありませんので、今後も各部門でのニーズに応
」と「結果の分析」であるということを思えば、いかに効率 えて投入するデータの種類と量を拡大していくことにな
が悪いかは一目瞭然です。 ると思います。