Methodologie-demonstratie: Hoe we de DEPLOY-methode toepassen om vastgelopen pilots te triageren en in 12 weken naar productie te gaan
Deze casestudy illustreert onze DEPLOY-methode voor het redden van vastgelopen AI-initiatieven. Het scenario weerspiegelt typische patronen in de maakindustrie. Klantgegevens geanonimiseerd.
Omvang: Typische opdracht: fabrikanten met 200–2.000 medewerkers
Zes AI-pilots draaiden 18 maanden zonder weg naar productie — een klassiek pilot-vagevuur-scenario.
Zes AI-pilots liepen al 18 maanden zonder pad naar productie — €800K uitgegeven zonder aantoonbaar resultaat
Geen MLOps-infrastructuur: modellen werden lokaal getraind zonder reproduceerbaarheid, versiebeheer of deployment-pipeline
Ernstige datakwaliteitsproblemen bij fabrieksensoren, ERP-systemen en kwaliteitscontroledatabases
Geen productie-architectuur — pilots waren gebouwd als Jupyter-notebooks en Flask-demo's, geen productiesystemen
Elke pilot gebouwd door een andere leverancier zonder integratieplan, incompatibele technologiestacks en gesilo'd data
De nieuwe CTO moest binnen één kwartaal de AI-ROI aantonen aan het bestuur, anders dreigde verlies van het volledige AI-budget
De DEPLOY-methode ingezet om 4 AI-systemen in 12 weken te auditeren, triageren en naar productie te brengen — 2 niet-levensvatbare pilots beëindigd en een gedeelde MLOps-basis gebouwd.
Systematische triage van alle 6 pilots in de categorieën 'leveren', 'pivoten' en 'beëindigen'. Een gedeelde MLOps-pipeline en datakwaliteitslaag gebouwd als fundament, vervolgens 4 productiesystemen parallel geleverd met gestandaardiseerde deployment-patronen.
Alle 6 pilots geauditeerd aan de hand van productierijpheidscriterien. Getriageerd in 'leveren' (4 pilots met levensvatbare modellen en duidelijke ROI) en 'beëindigen' (2 pilots met fundamentele data- of businesscasefouten). Eerlijke beoordeling bespaarde maanden verspilde inspanning.
2 wekenGedeelde MLOps-pipeline gebouwd met CI/CD voor modellen, modelregistry en geautomatiseerde hertraining-triggers. Datakwaliteitslaag geïmplementeerd voor fabrieksensoren en ERP-systemen om schone, betrouwbare invoer te garanderen.
2 weken4 systemen parallel naar productie gebracht: (1) Predictief onderhoud voor CNC-machines, (2) Kwaliteitsinspectie met computer vision, (3) Vraagprognose geïntegreerd met ERP, (4) Energie-optimalisatie op de gehele fabriekshal.
8 wekenIllustratief scenario: DEPLOY-methode toepassen — van 0 naar 4 AI-systemen in productie in 12 weken.