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IoTMLOpsData EngineeringManufacturing
Skalierbare KI-Plattform auf IoT-Basis
Maschinendaten vereinheitlichen, um ML-Modelle schneller zu entwickeln
Rolle:Leitender Data Scientist & KI-Architekt
Dauer:10 Monate
>50%
Schnellere Modellentwicklung
10x
Mehr Daten für Training verfügbar
Einheitlich
Plattform über alle Standorte
Der Kontext
Ein Fertigungsunternehmen hatte IoT-Sensoren an Dutzenden von Maschinen, kämpfte aber damit, diese Daten für KI-Anwendungen zu nutzen. Jeder Maschinentyp hatte unterschiedliche Datenformate, und es gab keinen einheitlichen Weg, ML-Modelle zu trainieren oder bereitzustellen.
Die Herausforderung
- 1Fragmentierte Daten von verschiedenen Maschinentypen und Herstellern
- 2Keine standardisierte Pipeline für ML-Modellentwicklung
- 3Lange Zykluszeiten von Daten bis zum bereitgestellten Modell
- 4Schwierigkeiten bei der Skalierung erfolgreicher Modelle über Standorte hinweg
Der Ansatz
- 1Erstellung einer einheitlichen Data-Lake-Architektur für alle IoT-Streams
- 2Aufbau standardisierter Feature-Engineering-Pipelines
- 3Implementierung einer MLOps-Infrastruktur für Modelltraining und -bereitstellung
- 4Design eines wiederverwendbaren Modell-Template-Systems
Verwendete Technologien
PythonKubernetesMLflowApache Kafka
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