Repräsentatives Projekt: Wie wir Herstellern helfen, das Pilot-Fegefeuer zu verlassen—typische Ergebnisse: 90 Tage zur Produktion, 4 Mio. €+ jährliche Einsparungen
Diese Fähigkeitsdemonstration zeigt, wie Hyperion französischen Herstellern im France 2030-Programm hilft, festgefahrene KI-Piloten in Produktion zu bringen. Basierend auf unserer Methodik und typischen Kundenergebnissen.
Größe: Typischer Kunde: 5.000-20.000 Mitarbeiter
Drei festgefahrene KI-Piloten in Produktionssysteme innerhalb der France 2030-Zeitvorgaben transformieren und gleichzeitig interne KI-Kompetenzen aufbauen.
Drei KI-Pilotprojekte (prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle, Lieferkettenoptimierung) steckten seit 18 Monaten in der Entwicklung fest
2,5 Mio. € bereits in Proof-of-Concepts investiert, die nie in Produktion gegangen sind
France 2030-Programmfristen erforderten Produktionssysteme innerhalb von 6 Monaten
Internes Team fehlte die Expertise für MLOps und produktionsreife KI-Systeme
Regulatorische Anforderungen der Luftfahrtindustrie erforderten erklärbare KI und Audit-Trails
Fragmentierte Dateninfrastruktur über 12 Produktionsstätten hinweg
Anwendung des UNBLOCK Framework™ zur Diagnose von Produktionshindernissen und systematischen Beseitigung technischer Schulden bei gleichzeitigem Aufbau interner Kompetenzen.
Das UNBLOCK Framework™ identifizierte kritische Lücken: fehlende Feature Stores, keine CI/CD für ML, unzureichende Modellüberwachung und fragmentierte Daten-Pipelines. Wir priorisierten den prädiktiven Wartungs-Piloten für die schnellste Wertschöpfung und bauten wiederverwendbare MLOps-Infrastruktur auf.
UNBLOCK Framework™-Bewertung aller drei festgefahrenen Piloten. Identifikation von Produktionshindernissen, Quantifizierung technischer Schulden und Priorisierung nach ROI und France 2030-Programmausrichtung.
2 WochenÜberarbeitung der Pilotenarchitekturen für Produktionsbereitschaft. Implementierung von Feature Stores (Feast), Modellregistrierung (MLflow) und standardisierten Datenpipelines über alle Standorte hinweg.
3 WochenAufbau wiederverwendbarer MLOps-Plattform: automatisierte Trainings-Pipelines, A/B-Testing-Framework, Modellüberwachung mit Driftdetektion und Compliance-konformes Audit-Logging für Luftfahrtvorschriften.
4 WochenRollout des prädiktiven Wartungssystems auf 12 Produktionslinien. Intensive Schulungen mit internem Team zu MLOps-Best-Practices. Dokumentation und Runbooks für verbleibende Piloten.
4 WochenTransformation des festgefahrenen Piloten in ein Produktionssystem, das 4,2 Mio. € jährliche Einsparungen durch prädiktive Wartung liefert, mit aufgebauter Infrastruktur für die verbleibenden zwei Piloten.