O uso de dados na Porsche

A fabricante de carros de luxo e esportivos decidiu colocar o Big Data no cerne da sua estratégia de negócios e promover uma grande transformação tecnológica, desde o processo de fabricação, a utilização diretamente no produto e também em termos administrativos.

A transformação digital da Porsche começou há alguns anos e acelerou graças à inserção do Big Data no eixo central da estratégia corporativa e a compreensão de que é fundamental construir uma cultura data-driven para continuar relevante no mercado. Em 2015, a fabricante de carros esportivos atualizou seus planos digitais como parte de sua estratégia principal até 2025.

Princípios do uso de dados

O objetivo dos dados na companhia é não só auxiliar na tomada de decisões, mas também melhorar a experiência do cliente. As iniciativas, foram desenvolvidas para apoiar a Porsche Data Organization, que consiste em três pilares:

1. Um conjunto comum de objetivos e um roteiro alinhado para todas as atividades de análise de dados e IA;

2. Uma estrutura com métodos, práticas recomendadas e processos comuns para habilitar e acelerar a análise de dados e soluções de IA;

3. Uma cultura para entender, gerenciar e compartilhar dados em toda a empresa de maneira repetível.

Quem comanda o projeto é Helge Silberhorn, arquiteta-chefe de dados. Em entrevista, ela conta que: 

“Nossos veículos, fábricas e todas as nossas outras atividades geram volumes colossais de informações, dia após dia. No entanto, embora tenhamos recebido enormes quantidades de dados nos últimos anos, nem sempre tínhamos a solução perfeita para que eles pudessem ser usados, compartilhados ou distribuídos por toda a companhia. Fizemos progressos significativos, como modernizar todo o nosso repositório de dados e construir fábricas inteligentes e sustentáveis. Mesmo assim, estamos longe de terminar de evoluir”.

Ao lado de várias outras áreas interessadas da companhia, Silbehorn e os executivos trabalham nos marcos de sua jornada de transformação digital. Como resultado, silos de domínio de negócios e silos de dados – em que apenas uma parte da organização pode acessar um conjunto de informações – tiveram que ser criados  para permitir uma melhor colaboração.

“Um domínio vincula diferentes dados, objetos de dados e fontes de dados com interesses comerciais. Isso significa que as informações são ativos compartilhados e acessíveis que pertencem à Porsche em geral”, conta Silberhorn.

Como propriedades corporativas, os dados são de responsabilidade de líderes seniores, encarregados de garantir sua qualidade e disponibilidade. Eles são apoiados por administradores de dados responsáveis pelo tratamento real das informações e por gerenciadores de domínio para promover o alinhamento geral. Os dados devem ser definidos de forma consistente: ao aderir aos padrões de formatos e acesso, as políticas comuns garantem a segurança apropriada.

“Embora nossa jornada de transformação digital tenha apenas começado, a Porsche já é um player ativo no setor. Ao abrir nossas atividades para além do carro, estamos deixando de ser uma empresa automotiva tradicional para nos tornarmos uma empresa de tecnologia automotiva baseada em software e em dados”, contextualiza Silberhorn.

O uso de dados na fabricação

A Porsche também utiliza os dados diretamente na fabricação de seus carros visando a melhor experiência ao cliente possível, para um conceito que chama de “mobilidade de luxo”. Uma das inovações nesse sentido foi o Porsche Tycan, que usa os dados para otimizar o desempenho do carro de forma geral, como manter pneus na pressão certa, o motor funcionando sem problemas e um sistema de carregamento de alto padrão.

Ao coletar dados de todas as partes do carro e o máximo possível da experiência de direção, a Porsche usa o software Splunk para entender melhor o que os motoristas desejam com mais precisão. Isso permite que a empresa reúna dados de várias fontes e gere inteligência para toda a empresa, desde o design e fabricação até o gerenciamento de pessoal e finanças.

Com os dados anteriormente presos em programas e bancos de dados específicos, as pessoas precisavam ter acessos liberados a servidores e aplicativos distintos. Em entrevista, Tim Klapper, gerente de serviços de TI, conta que o impacto na fabricação com o uso de dados da Porsche é tão profundo quanto quando Henry Ford revolucionou a fabricação de automóveis por meio da linha de produção automatizada. 

“A Inteligência Artificial oferece um aumento de 39% na produção. Isso ocorre porque o acesso aos dados e à IA está permitindo que a empresa detecte e retifique problemas que ela nunca soube que tinha”.

O uso de dados dentro dos carros

Um dos produtos que utilizam dados e IA é o gerenciamento das baterias dos carros elétricos da Porsche. Um sistema de gerenciamento térmico preditivo foi desenvolvido para garantir que as baterias estejam na temperatura ideal quando o motorista parar na estação de carga e que o carregamento rápido leve apenas alguns minutos. A temperatura desempenha um papel fundamental nisso: se as células estiverem muito frias ou muito quentes, o desempenho de carregamento cai.

O software instalado no carro prevê o curso da viagem e controla todos os componentes térmicos para que a bateria esteja na temperatura ideal. Isso também evita aquecimento ou resfriamento desnecessários, o que economiza energia e aumenta o alcance. O programa de previsão percebe que o motorista está dirigindo em direção a uma estação de carregamento rápido e ativa os sistemas de resfriamento ou aquecimento a bordo com o tempo de antecedência necessário para que a bateria tenha a temperatura perfeita para um processo de carregamento rápido na chegada.

Para que o sistema de controle do veículo decida quando intervir para resfriamento ou aquecimento, ele deve primeiro saber como os vários componentes interagem. Se as células forem resfriadas, por exemplo, o consumo de energia aumenta, o que, por sua vez, diminui o alcance. A simulação de todo o veículo, portanto, forma a base do gerenciamento térmico: tudo – da bateria e unidade de tração ao sistema de refrigeração e sistema de ar condicionado – é reproduzido na simulação usando modelos. É a ideia de um “gêmeo digital”, que se comporta exatamente como um veículo real. Por exemplo, se o aquecimento estiver ligado, a simulação mostra exatamente como isso afetará o estado de carga da bateria.

O real-time estimator (RTE) prevê a carga térmica que o veículo irá gerar no futuro (por exemplo, em 40 minutos). Para fazer isso, ele combina o estado atual do veículo, previsões de carga fornecidas externamente e um modelo do comportamento do veículo. O MPC Optimizer (modelo de controle preditivo) controla o sistema de aquecimento e resfriamento, levando em consideração não apenas os cálculos RTE, mas também os requisitos de conforto e eficiência (expressos pela função de custo e restrições).

No entanto, o carro reproduzido pelo computador fornece apenas um estado de destino. Na realidade, muitos outros fatores, que por vezes não são mensuráveis diretamente, influenciam o comportamento de um veículo: estilo de direção, carga útil, superfície da estrada, até mesmo sujeira na carroceria ou a cor da pintura (nos modelos pretos o interior esquenta mais). Por isso, o software garante que essas influências térmicas também sejam levadas em consideração. Ele compara o comportamento real do veículo com a simulação e adapta gradualmente o modelo à realidade.

Para poder olhar para o futuro, o veículo deve saber para onde a viagem o levará. Mas quase ninguém insere todos os destinos no dispositivo de navegação. Portanto, o motorista pode simplesmente permitir que o carro “aprenda” as viagens. Em seguida, ele rastreia as rotas por GPS e identifica sozinho as rotas frequentemente percorridas. Com base nessa experiência, o sistema é posteriormente capaz de reconhecer a viagem à frente logo após o início e gerar internamente um mapa da rota que se aproxima. Por exemplo, “5k m de tráfego urbano seguidos por 20 km de rodovia a 120 km/h.” O núcleo do gerenciamento térmico preditivo é o otimizador. Ele pega os dados do veículo simulado mais as informações da rota e os usa para calcular a resposta térmica ideal do carro. Quando a bomba de calor deve ser ativada para pré-aquecer a bateria? Quando é aconselhável diminuir a temperatura com a ajuda do refrigerador ou do ar condicionado?

O que é conhecido como função de custo determina qual objetivo está sendo perseguido. Na configuração padrão, o algoritmo tenta minimizar o tempo de carregamento e o consumo de energia. Teoricamente, porém, a prioridade também poderia ser dada ao desempenho: neste caso, o sistema de gerenciamento térmico pré-aqueceria a bateria antes de chegar a um ponto de acesso na rodovia para que o veículo pudesse acelerar mais rapidamente. A capacidade especial do otimizador é que ele recalcula sua previsão a cada poucos segundos e a adapta à realidade. Por exemplo, se o motorista tirasse a jaqueta e diminuísse o aquecimento, o algoritmo perceberia isso e levaria os efeitos em consideração na próxima previsão.

A curva preta no gráfico mostra como a temperatura da bateria muda ao longo do tempo. Ao chegar à estação de carregamento, está precisamente na faixa ideal entre 25 e 30°C, graças ao gerenciamento térmico preditivo. Assim, a bateria pode ser recarregada na potência máxima em apenas alguns minutos.

Esse olhar constante para o futuro tem várias vantagens: se um carro elétrico for usado principalmente para viagens curtas dentro da cidade, por exemplo, a unidade de controle aprende esse padrão e pode aumentar a temperatura da bateria além do corredor normal – mas ainda dentro da faixa de segurança. Isso porque ele sabe que a viagem logo terminará de qualquer maneira e que o veículo esfriará por si mesmo quando estacionado. Dessa forma, nenhuma energia seria desperdiçada no resfriamento supérfluo. O gerenciamento térmico preditivo pode, portanto, não apenas reduzir a carga, mas também melhorar o alcance do veículo.

“Uma economia de energia de 10 a 30% é possível”, diz Ondrej Holub, que lidera o desenvolvimento de software na Porsche Engineering em Praga, na República Tcheca.