France 2030: Industriële AI-Transformatie voor Luchtvaartfabrikant
Representatief project: Hoe we fabrikanten helpen uit pilot-vagevuur te ontsnappen—typische resultaten: 90 dagen naar productie, €4M+ jaarlijkse besparingen
Over de Klant
Deze capability demonstratie toont hoe Hyperion Franse fabrikanten in het France 2030 programma helpt vastgelopen AI-pilots naar productie te brengen. Gebaseerd op onze methodologie en typische klantresultaten.
Omvang: Typische klant: 5.000-20.000 medewerkers
De Uitdaging
Drie vastgelopen AI-pilots transformeren naar productiesystemen binnen de France 2030 tijdlijn, terwijl interne AI-capaciteit wordt opgebouwd.
Drie AI-pilots draaiden al 18 maanden zonder pad naar productie—klassiek 'pilot-vagevuur'
Kwaliteitsinspectie-AI behaalde 94% nauwkeurigheid in het lab maar faalde in fabrieksomstandigheden met variabele verlichting
Predictief onderhoudsmodel genereerde te veel valse positieven, waardoor het onderhoudsteam alerts negeerde
Supply chain-optimalisatie AI kon niet integreren met legacy SAP-systemen en ERP-infrastructuur
Intern team miste productie-ML-engineeringervaring—sterke data scientists maar geen MLOps-capaciteit
France 2030-programma vereiste aangetoonde productie-AI voor Q4 2025 om financieringsvoorwaarden te behouden
Onze Oplossing
Het UNBLOCK Framework™ toegepast om grondoorzaken te diagnosticeren, productierijpe pilots te prioriteren en werkende AI-systemen te leveren met volledige kennisoverdracht.
Systematische diagnose onthulde dat alle drie pilots leden aan hetzelfde fundamentele probleem: demo-kwaliteit architectuur. Labomstandigheden weerspiegelen de productierealiteit niet. We prioriteerden het kwaliteitsinspectiesysteem (hoogste ROI), herontwierpen voor productiebestendigheid en leverden een complete MLOps-infrastructuur die het interne team kon onderhouden en uitbreiden.
Implementatiefases
Diagnose & Prioritering
Technische audit van alle drie pilots uitgevoerd. Geïdentificeerd dat kwaliteitsinspectie het duidelijkste pad naar productie had en de hoogste bedrijfsimpact (€4,2M potentiële jaarlijkse besparingen door defectreductie). Duidelijke graduatiecriteria voor 'productie-klaar' gedefinieerd.
2 wekenProductie-Architectuur Herontwerp
Kwaliteitsinspectie-AI herontworpen voor echte fabrieksomstandigheden: verlichtingsnormalisatie, camerakalibratie, edge-deployment voor <100ms latentie. Lab-getraind model vervangen door productie-representatieve dataset.
4 wekenMLOps Infrastructuur
Complete MLOps-stack geïmplementeerd: model registry (MLflow), feature store, geautomatiseerde hertrainingspipeline, monitoring dashboard met drift-detectie en A/B-testframework voor modelupdates.
3 wekenProductie-Deployment & Kennisoverdracht
Uitrol naar 3 productielijnen, daarna uitgebreid naar 12. Intensieve training voor intern team over MLOps-praktijken. Governance-framework voor AI-modellevenscyclus opgezet.
3 wekenTechnologieën & Benaderingen
Resultaten & Impact
Een 18 maanden vastgelopen pilot getransformeerd naar een productie-AI-systeem dat €4,2M jaarlijkse besparingen genereert. Het interne team beheert nu zelfstandig de AI-levenscyclus en heeft twee extra AI-projecten gelanceerd met dezelfde infrastructuur.
“Dit representatieve project demonstreert hoe onze methodologie fabrikanten helpt AI-pilots naar productie te brengen. We combineren systematische diagnose met productie-grade architectuur en volledige kennisoverdracht—zodat klanten zelfvoorzienend worden.”