Illustratief voorbeeld: Hoe we fabrikanten helpen uit pilot-vagevuur te ontsnappen—illustratieve doelen: 90 dagen naar productie, jaarlijkse besparingen afhankelijk van de scope
Een theoretisch implementatiescenario. Het is geen uitgevoerd klantproject.
Deze methodologie-demonstratie toont hoe Hyperion Franse fabrikanten in het France 2030 programma helpt vastgelopen AI-pilots naar productie te brengen. Gebaseerd op onze methodologie; de resultaten zijn afhankelijk van de scope, de uitgangssituatie en de implementatieomstandigheden.
Omvang: Typische klant: 5.000-20.000 medewerkers
Drie vastgelopen AI-pilots transformeren naar productiesystemen binnen de France 2030 tijdlijn, terwijl interne AI-capaciteit wordt opgebouwd.
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.
PyTorch · ONNX Runtime · MLflow · Kubernetes · NVIDIA Jetson (Edge) · Apache Kafka · PostgreSQL · Grafana · Prometheus · SAP Integration · Azure ML
Illustratief scenario: een vastgelopen pilot getransformeerd naar een productie-AI-systeem, waarbij de besparingen afhangen van de uitgangssituatie, de scope en de implementatieomstandigheden van de klant.
AI Strategie Sprint · Pilot-naar-Productie Sprint · MLOps Infrastructuur · AI Ontwikkelingstraining · Kennisoverdracht
Laten we bespreken hoe we u kunnen helpen uw specifieke uitdagingen aan te pakken en meetbare bedrijfsresultaten te behalen.