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Honda's Predictive Analytics Revolution: Boosting Profitability and Efficiency

 Honda's Predictive Analytics Revolution: Boosting Profitability and Efficiency - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 预测分析
适用行业
  • 电网
  • 设备与机械
适用功能
  • 维护
  • 产品研发
用例
  • 现场人员安全管理
  • 时间敏感网络
服务
  • 数据科学服务
  • 测试与认证
挑战

作为本田在世界上最大的轻型卡车生产工厂,阿拉巴马州本田制造公司 (HMA) 是本田 Passport SUV、Odyssey 小型货车、Pilot SUV、Ridgeline 卡车以及为其提供动力的 V-6 发动机的唯一生产商。在这家庞大的工厂,超过 4,500 名员工与复杂的机械车队合作,组装从引擎盖到轮毂盖的汽车、构建框架、喷漆车身,并在每辆车中复杂地放置数千个零件。

由于无法查看工厂丰富的数据源,阿拉巴马州的本田公司无法从装配车间的零件、设备和机器中获得洞察力,这迫使团队采取被动的方法进行故障排除。

客户

本田阿拉巴马

关于客户

阿拉巴马州本田制造公司是一家位于阿拉巴马州林肯的汽车工厂。它为本田在北美的销售生产汽车。生产于 2001 年 11 月 14 日开始,该工厂于 2010 年 9 月 3 日生产了第 200 万辆汽车。

解决方案

阿拉巴马州的本田制造公司建立了一种数据驱动的文化,为结果提供动力。

利用机器学习、物联网 (IoT) 和预测分析的力量,这个尖端的生产设施依靠 Splunk 将数据转化为行动——从预测机器的磨损到安全高效地生产 3,400 多台每年的车辆。

当问题确实出现时,可视化指标和上下文事件洞察有助于团队更加协作,将平均修复时间 (MTTR) 缩短 70%。

借助 Splunk,本田降低了能源消耗,让员工能够专注于更高层次的计划。

运营影响
  • The implementation of Splunk has brought about a transformative change in Honda's operations. The predictive capabilities of the software have enabled Honda to shift from a reactive to a proactive approach, significantly reducing the frequency of unknown incidents and midnight troubleshooting calls. The software has also facilitated cross-departmental collaboration, allowing teams to work together to solve issues faster. Moreover, the use of Splunk has led to a reduction in energy consumption and has freed up employees to focus on more strategic initiatives. In terms of safety, Splunk has been instrumental in tracking quality and upholding Honda's safety standards, ensuring the production of almost perfect products. The software has also been crucial in driving profitability by predicting equipment failure and enabling preemptive repairs, thereby saving significant costs associated with equipment downtime.
数量效益
  • 70% faster mean time to repair by expanding access to data
  • Increased profitability and efficiency through better uptime
  • Exceeded environmental standards by correlating machine, equipment, power, and IoT data

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