Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
MLOps Status Quo Assessment und Zielbild Konzeptionierung bei Agilent Technologies
In Kürze
Agilent Technologies stand vor der Herausforderung einer heterogenen Prozess- und IT-Landschaft für mehrere KI-Anwendungen in ihrer Produktion. Durch die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IPA wurden Schwachstellen identifiziert und ein anbieterneutrales Zielbild für eine MLOps-Infrastruktur entwickelt, die die Effizienz in Entwicklung, Inbetriebnahme und Wartung von KI-Anwendungen steigert.
Im Detail
Agilent Technologies ist führend in der Bereitstellung von Instrumenten, Software, Dienstleistungen und Verbrauchsmaterialien für die Bereiche Life Sciences, Diagnostik und angewandte chemische Märkte. Am Standort Waldbronn, bei Karlsruhe, liegt der Fokus auf der Entwicklung und Herstellung von Analytik-Komplettlösungen, basierend auf Flüssigkeitschromatographie, Elektrophorese und Mikrofluidik, die in Bereichen wie Pharmazeutika, Krebsforschung und Umweltanalytik eingesetzt werden. Für die Herstellung der Agilent Analysegeräte am Standort entwickelt ein Team um Marvin Schieber Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI), zur Automatisierung und Digitalisierung der Produktion.
Dabei ist Prozess- und IT-Landschaft für mehrere KI-Anwendungsfälle in der Produktion in Waldbronn historisch heterogen gewachsenen. Die Entwicklung, Inbetriebnahme und der kontinuierliche Betrieb von KI-Anwendungen lasteten auf wenigen Mitarbeitern, die ohne generische Prozess- und Toolketten und mit oft manuellen Eingriffen die KI-Anwendungen betreuten.
In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IPA wurde daher zunächst eine umfassende Analyse des Status Quo durchgeführt, die Prozesse, Akteure, eingesetzte Tools und bestehende Pain-Points umfasste. Auf Basis dieser Analyse wurden spezifische Schwachstellen identifiziert und Anforderungen für eine optimierte MLOps-Infrastruktur abgeleitet. Es entstand ein maßgeschneidertes, anbieterneutrales Zielbild für diese Infrastruktur, ergänzt durch konkrete Handlungsempfehlungen und Quick-Wins zur sofortigen Umsetzung.
Durch das Projekt erlangte Agilent Technologies ein tiefgreifendes Verständnis für die notwendigen Konzepte, Technologien und Tools zur Implementierung einer unternehmensweiten MLOps-Infrastruktur. Die Expertise des Fraunhofer IPA ermöglichte einen beschleunigten Einstieg ins Thema und ermöglicht nun die Entwicklung eigener MLOps-Prozesse, wodurch die Effizienz und Skalierbarkeit von KI-Projekten signifikant gesteigert werden können.
Zitat des Kunden
»Dank der Expertise des Fraunhofer IPA und der engen Zusammenarbeit konnten wir Schwachstellen identifizieren und praxisorientierte Lösungen für eine zukunftsfähige MLOps-Infrastruktur entwickeln, die den Weg für die nächsten Schritte in der Professionalisierung unserer KI-Ambitionen ebnen..«
Marvin Schieber (Manufacturing Engineer IT)