France 2030: Industrielle KI-Transformation für Luftfahrthersteller
Repräsentatives Projekt: Wie wir Herstellern helfen, das Pilot-Fegefeuer zu verlassen—typische Ergebnisse: 90 Tage zur Produktion, 4 Mio. €+ jährliche Einsparungen
Über den Kunden
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
Die Herausforderung
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
Unsere Lösung
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.
Implementierungsphasen
Diagnose & Priorisierung
UNBLOCK Framework™-Bewertung aller drei festgefahrenen Piloten. Identifikation von Produktionshindernissen, Quantifizierung technischer Schulden und Priorisierung nach ROI und France 2030-Programmausrichtung.
2 WochenNeugestaltung Produktionsarchitektur
Überarbeitung der Pilotenarchitekturen für Produktionsbereitschaft. Implementierung von Feature Stores (Feast), Modellregistrierung (MLflow) und standardisierten Datenpipelines über alle Standorte hinweg.
3 WochenMLOps-Infrastruktur
Aufbau wiederverwendbarer MLOps-Plattform: automatisierte Trainings-Pipelines, A/B-Testing-Framework, Modellüberwachung mit Driftdetektion und Compliance-konformes Audit-Logging für Luftfahrtvorschriften.
4 WochenProduktions-Deployment & Kompetenztransfer
Rollout des prädiktiven Wartungssystems auf 12 Produktionslinien. Intensive Schulungen mit internem Team zu MLOps-Best-Practices. Dokumentation und Runbooks für verbleibende Piloten.
4 WochenTechnologien & Ansätze
Ergebnisse & Wirkung
Transformation des festgefahrenen Piloten in ein Produktionssystem, das 4,2 Mio. € jährliche Einsparungen durch prädiktive Wartung liefert, mit aufgebauter Infrastruktur für die verbleibenden zwei Piloten.
“Wir hatten 18 Monate und 2,5 Millionen Euro in Piloten versenkt, die nie die Fabrikhalle erreichten. Hyperion hat in 90 Tagen geliefert, was unser internes Team in anderthalb Jahren nicht geschafft hat, und uns gleichzeitig beigebracht, wie wir den Rest selbst machen können.”