Vom KI-Pilot-Friedhof zur Produktion: 4 KI-Systeme in einem modellierten 90-Tage-Szenario geliefert

Über den Kunden

Diese Fallstudie illustriert unsere Hyperion-Lifecycle zur Rettung blockierter KI-Initiativen. Das Szenario reflektiert typische Muster in der Fertigung. Illustratives Szenario, kein konkretes Kundenprojekt.

Größe: Typisches Engagement: Hersteller mit 200–2.000 Mitarbeitern

Die Herausforderung

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

Unsere Lösung

Einsatz der Hyperion-Lifecycle 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.

Implementierungsphasen

• 2 WochenAudit & TriagePrüfung 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 WochenMLOps-Fundament & DatenqualitätAufbau 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.
• 8 WochenProduktions-Deployment — 4 KI-SystemeParallele 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.

Python · PyTorch · ONNX Runtime · MLflow · Kubernetes · Apache Kafka · PostgreSQL · Grafana · Prometheus · SAP-Integration · NVIDIA Jetson (Edge) · Docker

Ergebnisse & Wirkung

Illustratives Szenario: Anwendung der Hyperion-Lifecycle, um festgefahrene Piloten zu triagieren und einen Teil davon in Richtung Produktion zu bringen, mit einer gemeinsamen MLOps-Grundlage als wiederverwendbarem Ergebnis.

Gelieferte Services

Pilot zu Produktion · KI-Produktionssysteme · Industrie-KI

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