Methodologie-Demonstration: Wie wir die DEPLOY-Methode anwenden, um blockierte Piloten zu triagieren und in 12 Wochen in Produktion zu gehen
Diese Fallstudie illustriert unsere DEPLOY-Methode zur Rettung blockierter KI-Initiativen. Das Szenario reflektiert typische Muster in der Fertigung. Kundendetails anonymisiert.
Größe: Typisches Engagement: Hersteller mit 200–2.000 Mitarbeitern
Sechs KI-Piloten liefen 18 Monate ohne Weg zur Produktion — ein klassisches Pilot-Fegefeuer-Szenario.
Sechs KI-Pilotprojekte liefen seit 18 Monaten ohne Weg zur Produktion — 800.000 € ausgegeben ohne sichtbares Ergebnis
Keine MLOps-Infrastruktur: Modelle wurden lokal trainiert ohne Reproduzierbarkeit, Versionierung oder Deployment-Pipeline
Schwerwiegende Datenqualitätsprobleme bei Fabriksensoren, ERP-Systemen und Qualitätskontrolldatenbanken
Keine Produktionsarchitektur — Pilotprojekte wurden als Jupyter-Notebooks und Flask-Demos entwickelt, nicht als Produktionssysteme
Jedes Pilotprojekt von einem anderen Anbieter ohne Integrationsplan, inkompatible Technologie-Stacks und isolierte Daten
Der neue CTO musste dem Vorstand innerhalb eines Quartals den KI-ROI nachweisen, sonst drohte der Verlust des gesamten KI-Budgets
Einsatz der DEPLOY-Methode zur Prüfung, Priorisierung und Lieferung von 4 KI-Systemen in die Produktion in 12 Wochen — mit Einstellung von 2 nicht lebensfähigen Pilotprojekten und Aufbau einer gemeinsamen MLOps-Grundlage.
Systematische Triage aller 6 Pilotprojekte in die Kategorien 'liefern', 'pivotieren' und 'einstellen'. Aufbau einer gemeinsamen MLOps-Pipeline und Datenqualitätsschicht als Fundament, anschließende parallele Lieferung von 4 Produktionssystemen nach standardisierten Deployment-Mustern.
Prüfung aller 6 Pilotprojekte anhand von Produktionsreife-Kriterien. Triage in 'liefern' (4 Pilotprojekte mit tragfähigen Modellen und klarem ROI) und 'einstellen' (2 Pilotprojekte mit grundlegenden Daten- oder Geschäftsmodellmängeln). Die ehrliche Bewertung sparte Monate verschwendeter Arbeit.
2 WochenAufbau einer gemeinsamen MLOps-Pipeline mit CI/CD für Modelle, Modellregistry und automatisierten Retraining-Triggern. Implementierung einer Datenqualitätsschicht für Fabriksensoren und ERP-Systeme zur Sicherstellung sauberer, zuverlässiger Eingaben.
2 WochenParallele Inbetriebnahme von 4 Systemen: (1) Predictive Maintenance für CNC-Maschinen, (2) Qualitätsprüfung mit Computer Vision, (3) Bedarfsprognose integriert mit ERP, (4) Energieoptimierung in der gesamten Fabrik.
8 WochenIllustratives Szenario: Anwendung der DEPLOY-Methode — von 0 auf 4 KI-Systeme in der Produktion in 12 Wochen.