- Geschäftliche Herausforderung
Branche:
Fertigung & Industrieanlagen (vorausschauende Wartung & Qualitätsanalysen)
Herausforderung des Kunden:
Der Kunde setzte mehrere Machine-Learning-Modelle ein, um Anlagenausfälle vorherzusagen und Qualitätsabweichungen in verschiedenen Werken zu erkennen. Obwohl das Data-Science-Team präzise Modelle entwickelt hatte, bereitete deren produktiver Einsatz im großen Maßstab Schwierigkeiten.
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehörten:
- Manuelle und uneinheitliche Modellbereitstellungen
- Keine standardisierte Modellversionierung oder Möglichkeit zum Rollback
- Langsamer Übergang von Experimenten zum Produktivbetrieb
- Nachlassende Modellleistung ohne Erkennung von Datendrift
Geschäftliche Auswirkungen:
- Mehr ungeplante Ausfallzeiten
- Höhere Wartungskosten
- Geringes Vertrauen des Unternehmens in KI-Prognosen
- Data Scientists verbrachten übermäßig viel Zeit mit Betriebsproblemen
- Von CloudZen Innovations bereitgestellte Lösung
CloudZen Innovations implementierte eine skalierbare, Cloud-native MLOps-Plattform zur Automatisierung des gesamten ML-Lebenszyklus.
Die Lösung ermöglichte:
- Automatisierte Pipelines für Training, Validierung und Bereitstellung
- CI/CD-gestützte Modellüberführung mit Governance-Kontrollen
- Kontinuierliche Modellüberwachung und automatisiertes erneutes Training
- Zentrale Beobachtbarkeit von Leistung, Drift und Ausfällen
- Sichere, produktionsreife Bereitstellung auf Kubernetes
Dadurch konnte der Kunde Modelle zuverlässig von der Experimentierphase in den Produktivbetrieb überführen und dabei Leistung und Compliance aufrechterhalten.
Architekturüberblick:
- Datenquellen speisen strukturierte Daten und Streaming-Daten in die Plattform ein
- Feature Engineering & Trainingspipelines werden mit Kubeflow orchestriert
- Experimente & Modellversionierung werden mit MLflow nachverfolgt
- CI/CD & GitOps automatisieren die Modellüberführung mit GitHub Actions und Argo CD
- Modellbereitstellung erfolgt auf Kubernetes mit automatischer Skalierung
- Überwachungsschicht erfasst Genauigkeit, Drift, Latenz und Systemzustand
- Von CloudZen verwendeter Technologie-Stack
- Geschäftliches Ergebnis
