Van AI-pilootkerkhof naar productie: 4 AI-systemen geleverd in een gemodelleerd 90-dagenscenario

Over de Klant

Deze casestudy illustreert onze Hyperion-Lifecycle voor het redden van vastgelopen AI-initiatieven. Het scenario weerspiegelt typische patronen in de maakindustrie. Illustratief scenario, geen specifieke klantopdracht.

Omvang: Typische opdracht: fabrikanten met 200–2.000 medewerkers

De Uitdaging

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

Onze Oplossing

De Hyperion-Lifecycle 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.

Implementatiefases

• 2 wekenAudit & TriageAlle 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 wekenMLOps-Fundament & DatakwaliteitGedeelde 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.
• 8 wekenProductie-Deployment — 4 AI-Systemen4 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.

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

Resultaten & Impact

Illustratief scenario: toepassing van de Hyperion Lifecycle om vastgelopen pilots te trigen en een deel daarvan richting productie te brengen, met een gedeelde MLOps-basis als herbruikbaar resultaat.

Geleverde Diensten

Pilot naar Productie · AI-Productiesystemen · Industriële AI

Klaar voor Vergelijkbare Resultaten?

Laten we bespreken hoe we u kunnen helpen uw specifieke uitdagingen aan te pakken en meetbare bedrijfsresultaten te behalen.