France 2030: التحول الصناعي للذكاء الاصطناعي لشركة طيران
مشروع تمثيلي: كيف نساعد المصنعين على الخروج من مطهر التجريب—نتائج نموذجية: 90 يوماً للإنتاج، وفورات سنوية تتجاوز 4 مليون يورو
عن العميل
هذا العرض التوضيحي للقدرات يُظهر كيف تساعد Hyperion المصنعين الفرنسيين المشاركين في برنامج France 2030 على نقل مشاريعهم التجريبية المتعثرة إلى الإنتاج.
الحجم: العميل النموذجي: 5,000-20,000 موظف
التحدي
تحويل ثلاث تجارب ذكاء اصطناعي عالقة إلى أنظمة إنتاج ضمن الجدول الزمني لـ France 2030، مع بناء القدرات الداخلية للذكاء الاصطناعي.
ثلاث تجارب ذكاء اصطناعي كانت تعمل لمدة 18 شهراً دون مسار للإنتاج—حالة كلاسيكية من 'مطهر التجريب'
ذكاء اصطناعي لفحص الجودة حقق دقة 94% في المختبر لكنه فشل في ظروف المصنع مع الإضاءة المتغيرة
نموذج الصيانة التنبؤية أنتج عدداً كبيراً جداً من الإنذارات الكاذبة، مما دفع فريق الصيانة لتجاهل التنبيهات
ذكاء اصطناعي لتحسين سلسلة التوريد لم يتمكن من التكامل مع أنظمة SAP القديمة والبنية التحتية لـ ERP
الفريق الداخلي يفتقر إلى خبرة هندسة التعلم الآلي في الإنتاج—علماء بيانات أقوياء لكن بدون قدرة MLOps
برنامج France 2030 يتطلب إثبات ذكاء اصطناعي في الإنتاج بحلول الربع الرابع من 2025 للحفاظ على أهلية التمويل
حلنا
تطبيق إطار عمل UNBLOCK Framework™ لتشخيص الأسباب الجذرية، وترتيب أولويات التجارب القابلة للإنتاج، وتسليم أنظمة ذكاء اصطناعي عاملة مع نقل كامل للقدرات.
كشف التشخيص المنهجي أن جميع التجارب الثلاث تعاني من نفس المشكلة الأساسية: معمارية بجودة العرض التوضيحي. ظروف المختبر لا تعكس واقع الإنتاج. رتّبنا أولوية نظام فحص الجودة (أعلى عائد على الاستثمار)، وأعدنا تصميمه لمتانة الإنتاج، وسلّمنا بنية تحتية MLOps كاملة يمكن للفريق الداخلي صيانتها وتوسيعها.
مراحل التنفيذ
التشخيص وترتيب الأولويات
أجرينا تدقيقاً تقنياً لجميع التجارب الثلاث. حددنا أن فحص الجودة لديه المسار الأوضح للإنتاج والأثر الأعلى على الأعمال (إمكانية توفير 4.2 مليون يورو سنوياً من تقليل العيوب). حددنا معايير تخرج واضحة لـ 'جاهز للإنتاج'.
أسبوعانإعادة تصميم معمارية الإنتاج
أعدنا تصميم ذكاء اصطناعي فحص الجودة لظروف المصنع الحقيقية: تطبيع الإضاءة، معايرة الكاميرا، النشر على الحافة لزمن استجابة أقل من 100 مللي ثانية. استبدلنا النموذج المُدرَّب في المختبر بمجموعة بيانات تمثيلية للإنتاج.
4 أسابيعالبنية التحتية لـ MLOps
نشرنا مجموعة MLOps كاملة: سجل نماذج (MLflow)، مخزن ميزات، خط أنابيب إعادة تدريب آلي، لوحة معلومات مراقبة مع كشف الانحراف، وإطار اختبار A/B لتحديثات النموذج.
3 أسابيعنشر الإنتاج ونقل القدرات
طرحنا على 3 خطوط إنتاج، ثم توسعنا إلى 12. أجرينا تدريباً مكثفاً للفريق الداخلي على ممارسات MLOps. أنشأنا إطار حوكمة لدورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي.
3 أسابيعالتقنيات والمناهج
النتائج والأثر
حوّلنا تجربة عالقة لمدة 18 شهراً إلى نظام ذكاء اصطناعي في الإنتاج يحقق وفورات سنوية بقيمة 4.2 مليون يورو. الفريق الداخلي يدير الآن دورة حياة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل وأطلق مشروعين إضافيين للذكاء الاصطناعي باستخدام نفس البنية التحتية.
“بعد 18 شهراً من التجريب المكلف، كنا متشككين في أن أي شخص يمكنه نقل ذكائنا الاصطناعي إلى الإنتاج. نهج محمد المنهجي حدد بالضبط لماذا كانت تجاربنا تفشل وبنى أنظمة تعمل في العالم الحقيقي. فريقنا الآن مكتفٍ ذاتياً.”