Hvad er MLOps?
MLOps er en vigtig integration for alle organisationer, der bruger maskinlæringsmodeller i produktionen. Ved også at implementere MLOps kan organisationen sikre at deres ML modeller er pålidelige, effektive og skalerbare.
Fordelene ved MLOps
-
Forbedret kvalitet i maksinlæringsmodellerne
MLOps sikrer, at modellerne effektivt bliver trænet og evalueret på, hvilket fører til mere pålidelige og præcise resultater. -
Øget effektivitet
MLOps automatiserer mange af de manuelle opgaver, der er forbundet med at implementere og vedligeholde maskinlæringsmodeller, hvilket gør at du sparer tid og ressourcer. -
Reduceret risiko
MLOps hjælper med at identificere og håndtere potentielle problemer med maskinlæringsmodellerne, før de forårsager nedbrud.
Er du interesseret i at høre mere om vores MLOps services?
Hvordan kan Neurospace hjælpe dig?
Vi er et team af erfarne MLOps specialister og vi stræber efter altid at levere gode resultater. Vi kan hjælpe dig med at komme i gang ved at...
-
Vurdere dine behov
Vi indgår altid i et samarbejde med vores partnerer, for at sikre at du bliver specialist i din MLOps integration. -
Designe en MLOps-strategi
I samarbejde med din organisation skræddersyer vi en strategi der er tilpasset dine behov og krav. -
Implementere MLOps
Vi arbejder agilt og kan implementere MLOps integrationer baseret på de teknologier du ønsker. -
Vi onboarder dig til at overvåge og vedligeholde
Vi tror på vigtigheden af at onboarde medarbejdere fra din virksomhed til, at kunne overvåge og vedligeholde din MLOps løsning, for at sikre at den kører problemfrit.
Maskinlæring i praksis
Bliv inspireret af hvordan andre har implementeret data og maskinlæringsmodeller til at forbedre deres virksomhed.
Forudsigelsesmodeller
OWLS - Optimal Vaccum Vapour Level Setpoint
- Stort skalering potentiale
- Modellen reducerer energiforbruget på krystallisation udstyr, så de anvender en mere energieffektiv damp, når det er muligt.
- Modellen blev implementeret i januar 2024 og har allerede haft en positiv indvirkning på produktionen
At vi gennem modellen fandt et uudnyttet potentiale i, at takttiden omkrings krystalitionsapperaterne ofte ikke blev udnyttet fuldt ud. Den viden skaber et optimeringspotentiale på 7-43%.
Estimering af resterende brugstid på en dampspærring
- Kunden skal være bedre til at dokumentere forskellige typer nedbrud
- De har muligvis ikke så mange nedbrud som de troede og at nedbrud formentlige er pludselige
- Der er potentiale for prædiktiv vedligeholdelse
At vi brugte historiske data om nedbrud til at estimere, hvornår et nyt nedbrud vil forekomme. Løsningen gør det muligt at planlægge vedligeholdelse uden for kritiske produktionsperioder.
Forudsigelse af optimale temperatur i transmissionssystemet
- Forudsige den optimale forsyningstemperatur 12 timer frem i tiden
- Øge effektiviteten om foråret og efteråret, når vejret er særligt omskiftelig
- Potentielt reducere forsyningstemperaturen med i gennemsnit 5,4 grader
Er blandt andet at kunne levere en grønnere og mere klimaneutral fjernvarme
Forudsigelser af uønskede situationer i transmissionssystemet
- De ved nu hvilke markører der er vigtige for at forudsige kritiske situationer.
- Har nu et system der kan give forudsigelser 12 timer frem i tiden.
- Skaber gennemsigtighed omkring uønskede situationer.
Kredsløb kan overvåge og advare om uønskede situationer i fjerntliggende dele af deres transmissionssystem.
Computer Vision
Optimer kvalitetskontrol med Computer Vision ved Danish Crown
- Mulighed for at automatisere kvalitetskontrollen med computer vision
- En nøjagtighed på 58,5% på billederne af kamstege, som med et lille datasæt, hvor dårlig kvalitets kamstege er underrepræsenteret, er en succes.
Viden om, at kvalitet er subjektiv og svær at definere, men der er potentiale for at automatisere kvalitetskontrol med computer vision i Danish Crown.
