France 2030: Βιομηχανικός Μετασχηματισμός AI για Αεροδιαστημικό Κατασκευαστή
Αντιπροσωπευτικό έργο: Πώς βοηθάμε τους κατασκευαστές να ξεφύγουν από το καθαρτήριο πιλοτικού—τυπικά αποτελέσματα: 90 ημέρες στην παραγωγή, 4M€+ ετήσια εξοικονόμηση
Σχετικά με τον Πελάτη
Αυτή η επίδειξη δυνατοτήτων δείχνει πώς η Hyperion βοηθά τους Γάλλους κατασκευαστές στο πρόγραμμα France 2030 να μεταφέρουν κολλημένα AI pilots στην παραγωγή.
Μέγεθος: Τυπικός πελάτης: 5.000-20.000 εργαζόμενοι
Η Πρόκληση
Μετασχηματισμός τριών κολλημένων AI pilots σε συστήματα παραγωγής εντός του χρονοδιαγράμματος France 2030, με παράλληλη ανάπτυξη εσωτερικής ικανότητας AI.
Τρία AI pilots έτρεχαν για 18 μήνες χωρίς διαδρομή προς την παραγωγή—κλασικό 'καθαρτήριο πιλοτικού'
Το AI ελέγχου ποιότητας πέτυχε 94% ακρίβεια στο εργαστήριο αλλά απέτυχε σε συνθήκες εργοστασίου με μεταβλητό φωτισμό
Το μοντέλο προληπτικής συντήρησης παρήγαγε πάρα πολλά ψευδώς θετικά, με αποτέλεσμα η ομάδα συντήρησης να αγνοεί τις ειδοποιήσεις
Το AI βελτιστοποίησης εφοδιαστικής αλυσίδας δεν μπορούσε να ενσωματωθεί με παλαιά συστήματα SAP και υποδομή ERP
Η εσωτερική ομάδα δεν είχε εμπειρία production ML engineering—ισχυροί data scientists αλλά χωρίς δυνατότητα MLOps
Το πρόγραμμα France 2030 απαιτούσε αποδεδειγμένο production AI έως το Q4 2025 για διατήρηση επιλεξιμότητας χρηματοδότησης
Η Λύση μας
Εφαρμογή του UNBLOCK Framework για διάγνωση βαθύτερων αιτίων, ιεράρχηση pilots έτοιμων για παραγωγή και παράδοση λειτουργικών συστημάτων AI με πλήρη μεταφορά ικανότητας.
Η συστηματική διάγνωση αποκάλυψε ότι και τα τρία pilots υπέφεραν από το ίδιο θεμελιώδες πρόβλημα: αρχιτεκτονική ποιότητας demo. Οι συνθήκες εργαστηρίου δεν αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα παραγωγής. Δώσαμε προτεραιότητα στο σύστημα ελέγχου ποιότητας (υψηλότερο ROI), επανασχεδιάσαμε για ανθεκτικότητα παραγωγής και παραδώσαμε πλήρη υποδομή MLOps που η εσωτερική ομάδα μπορούσε να συντηρεί και να επεκτείνει.
Φάσεις Υλοποίησης
Διάγνωση & Ιεράρχηση
Διεξαγωγή τεχνικού ελέγχου και των τριών pilots. Αναγνώριση ότι ο έλεγχος ποιότητας είχε τη σαφέστερη διαδρομή προς παραγωγή και τον υψηλότερο επιχειρηματικό αντίκτυπο (€4,2M δυνητική ετήσια εξοικονόμηση από μείωση ελαττωμάτων). Καθορισμός σαφών κριτηρίων αποφοίτησης για 'έτοιμο για παραγωγή'.
2 εβδομάδεςΕπανασχεδιασμός Αρχιτεκτονικής Παραγωγής
Επανασχεδιασμός AI ελέγχου ποιότητας για πραγματικές συνθήκες εργοστασίου: κανονικοποίηση φωτισμού, βαθμονόμηση κάμερας, edge deployment για <100ms latency. Αντικατάσταση μοντέλου εκπαιδευμένου σε εργαστήριο με αντιπροσωπευτικό dataset παραγωγής.
4 εβδομάδεςΥποδομή MLOps
Ανάπτυξη πλήρους MLOps stack: model registry (MLflow), feature store, αυτοματοποιημένο pipeline επανεκπαίδευσης, dashboard παρακολούθησης με ανίχνευση drift και A/B testing framework για ενημερώσεις μοντέλων.
3 εβδομάδεςΑνάπτυξη Παραγωγής & Μεταφορά Ικανότητας
Κυκλοφορία σε 3 γραμμές παραγωγής, στη συνέχεια επέκταση σε 12. Διεξαγωγή εντατικής εκπαίδευσης για την εσωτερική ομάδα σε πρακτικές MLOps. Καθιέρωση πλαισίου διακυβέρνησης για κύκλο ζωής AI μοντέλων.
3 εβδομάδεςΤεχνολογίες & Προσεγγίσεις
Αποτελέσματα & Επίδραση
Μετασχηματισμός ενός 18μηνου κολλημένου pilot σε σύστημα AI παραγωγής που παράγει €4,2M ετήσια εξοικονόμηση. Η εσωτερική ομάδα τώρα διαχειρίζεται ανεξάρτητα τον κύκλο ζωής AI και έχει ξεκινήσει δύο επιπλέον έργα AI χρησιμοποιώντας την ίδια υποδομή.
“Μετά από 18 μήνες ακριβών πειραματισμών, ήμασταν δύσπιστοι ότι κάποιος θα μπορούσε να μεταφέρει το AI μας σε παραγωγή. Η συστηματική προσέγγιση του Mohammed εντόπισε ακριβώς γιατί τα pilots μας απέτυχαν και έχτισε συστήματα που λειτουργούν στον πραγματικό κόσμο. Η ομάδα μας είναι πλέον αυτάρκης.”