MLOps, kurz für Machine Learning Operations, vereint die Entwicklung und das Management von Machine-Learning-Systemen. Ohne passende Prozesse und Werkzeuge ist es oft schwierig, solche Modelle erfolgreich in der Praxis einzusetzen und dauerhaft zu betreiben.

Gerade in den Anfangszeiten des maschinellen Lernens zählt der Übergang von der Modellentwicklung zur Produktivsetzung zu den größten Herausforderungen. Zwar wurden viele Modelle in Notebooks entwickelt, doch nur wenige verfügten über das Know-how, sie auch zu skalieren oder nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren. Hinzu kam die zusätzliche Komplexität, die durch die Aufbereitung der zugrunde liegenden Daten und die Sicherstellung von Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg entstand.

Genau hier setzen MLOps-Tools wie navio an. MLOps standardisiert und vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen. So wird sichergestellt, dass Modelle nicht nur gebaut werden, sondern auch reale Mehrwerte liefern können – etwa um wertvolle Erkenntnisse zu liefern oder konkrete Anwendungen zu unterstützen. Diese Tools schließen die Lücke zwischen Entwicklung und produktivem Einsatz, ermöglichen kontinuierliche Überwachung, Feedback und Optimierungen.

Mit zunehmender Komplexität in der Fertigung steigt auch der Bedarf an Echtzeiteinblicken und datengestützten Entscheidungen. Immer mehr Unternehmen setzen daher auf MLOps – in dem Bewusstsein, dass es den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Anwendungen optimiert. Laut einem Bericht von McKinsey & Company nutzen bereits 47 % der Hersteller KI, um die Produktqualität zu verbessern und die Effizienz zu steigern. Weitere 30 % der Unternehmen, die derzeit noch keine KI einsetzen, planen dies innerhalb der nächsten fünf Jahre zu tun.

navio ist eine End-to-End-MLOps-Plattform, die speziell auf die Anforderungen der Fertigungsbranche zugeschnitten ist. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab zu verwalten, bereitzustellen und zu überwachen. Im Gegensatz zu anderen Lösungen integriert sich navio nahtlos in bestehende Fertigungssysteme und stellt sicher, dass KI/ML-Modelle auch in komplexen industriellen Umgebungen effizient arbeiten.

Ein zentrales Merkmal von navio ist das fortschrittliche Traffic-Orchestrierungssystem für den Einsatz in der Produktion. Der folgende Screenshot zeigt, wie navio mehrere Modelle in einer Produktionsumgebung verwaltet und dabei Model Shadowing nutzt, um Modelle in Echtzeit zu testen und zu evaluieren – ohne bestehende Produktionsprozesse zu beeinflussen.

Hauptfunktionen von navio für die Fertigung

1. Datenintegration und Pipeline-Automatisierung

navio automatisiert die Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Produktionssystemen und ERP-Systemen. Die Plattform ermöglicht es Herstellern, maßgeschneiderte Datenpipelines zu erstellen, die Datenextraktion, Vorverarbeitung und Transformation vereinfachen. So wird sichergestellt, dass die für das Training von Machine-Learning-Modellen verwendeten Daten konsistent und qualitativ hochwertig sind – eine wichtige Grundlage für präzise Ergebnisse in der Fertigung.

2. Modellmanagement und Versionskontrolle

Das Verwalten und Versionieren von Machine-Learning-Modellen kann komplex sein – besonders dann, wenn verschiedene Modelle auf mehreren Produktionslinien oder Standorten laufen. navio vereinfacht diesen Prozess, indem es Herstellern ermöglicht, Modellversionen zu verfolgen, Leistungskennzahlen zu vergleichen und Updates zu verwalten. So ist sichergestellt, dass stets die genauesten und effizientesten Modelle im Einsatz sind.

Die folgende Übersicht zeigt, wie navio eine klare und strukturierte Darstellung aller Modelle eines Anwendungsfalls bietet – und damit das Nachverfolgen und Verwalten von Versionen erleichtert.

3. Echtzeit-Monitoring und Feedback-Loops

Eine der leistungsstärksten Funktionen von navio ist das individuell anpassbare Echtzeit-Monitoring. Die Plattform ermöglicht es Fertigungsteams, die Modellleistung in Echtzeit zu überwachen, sodass sich KI-Systeme flexibel an veränderte Bedingungen anpassen können. Integrierte Feedback-Schleifen nutzen neue Daten, um Modelle kontinuierlich neu zu trainieren und zu optimieren – für noch präzisere und leistungsfähigere Ergebnisse.

Die Deployment-Übersicht in navio liefert einen umfassenden Überblick über alle aktiven Einsätze – inklusive Echtzeitmetriken und Statusinformationen.

4. Zusammenarbeit und Skalierbarkeit

Das MLOps-Framework von navio fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieur:innen und Betreiber:innen. Darüber hinaus lässt sich die Plattform problemlos skalieren – sowohl bei wachsenden Datenmengen als auch bei einer Ausweitung der Produktionsprozesse.

navios Monitoring-Funktion unterstützt diese Zusammenarbeit und Skalierbarkeit zusätzlich, indem sie Teams Echtzeit-Einblicke in die Modellleistung über verschiedene Produktionslinien und Umgebungen hinweg bietet.

navio ist ein zentraler Bestandteil einer effektiven MLOps-Strategie und lässt sich nahtlos mit navio VISION integrieren. Diese KI-gestützte Lösung ist auf die visuelle Anomalieerkennung spezialisiert – darunter Ausschusserkennung, Montageverifikation und Verpackungsinspektion. Die folgenden Erfolgsgeschichten zeigen, wie navio VISION Fertigungsprozesse in der Praxis deutlich verbessert.

1. Verbesserte Ausschusserkennung in der Lagerproduktion

Bei einem führenden Hersteller von Industrielagern sorgte eine unzuverlässige Ausschusserkennung für unnötigen Materialverlust und hohe Ausschussquoten. Das bestehende bildbasierte System bewertete viele einwandfreie Lager fälschlicherweise als fehlerhaft. Durch den Einsatz von navio VISION konnte das Unternehmen Lager präzise als Erste oder Zweite Wahl klassifizieren und Defekte gezielt identifizieren.

navio VISION trainiert Machine-Learning-Modelle mit hochauflösenden Bildern, um zwischen OK- und NOK-Teilen zu unterscheiden. Das führte zu einer Reduktion der Ausschussrate um 50 %, einer Klassifikationsgenauigkeit von 94 % und einer Defekterkennungsrate von 82 %. Die Integration von navio VISION verbessert die Qualitätssicherung erheblich und reduziert Materialverschwendung sowie Produktionskosten.

2. Effiziente Verpackungskontrolle und ERP-Integration

Ein großer Industriebetrieb hatte mit Verpackungsfehlern wie falschen Etiketten und fehlenden Komponenten zu kämpfen – mit kostspieligen Rückrufen und unzufriedenen Kund:innen als Folge. Die manuelle Qualitätskontrolle war langsam und fehleranfällig. Mit navio VISION führt das Unternehmen eine visuelle Kontrolle in Echtzeit durch. Hochauflösende Kameras analysieren jedes Paket direkt auf der Produktionslinie.

In Verbindung mit dem ERP-System kennzeichnet navio VISION fehlerhafte Verpackungen zur Nachbesserung oder Entfernung. Der Hersteller konnte Rückrufe um 55 % senken, die Inspektionsgeschwindigkeit um 72 % erhöhen und die Etikettengenauigkeit und -konformität verbessern. Die Lösung sorgt für mehr Sicherheit in der Lieferkette, reduziert regulatorische Risiken und stärkt die Kundenzufriedenheit.

3. Montagekontrolle in der Solarpanelproduktion

Ein führender Solarpanel-Hersteller hatte Schwierigkeiten, kleine Defekte wie Fehlstellungen oder Risse während der Montage zu erkennen – diese beeinträchtigten die Leistung und Lebensdauer der Panels. Die Produktionslinie nutzt navio VISION, um während der Montage klare Bilder der Panels aufzunehmen.

Die KI-Modelle erkennen erfolgreich Mikrodefekte wie verschobene Zellen, Risse oder Lötfehler. Das Unternehmen konnte die Inspektionszeit und die Arbeitskosten um 40 % senken und bei gleichzeitiger Qualitätskonformität von 99 %. navio VISION erkennt Defekte frühzeitig, senkt dadurch die Kosten und stellt sicher, dass nur hochwertige Panels an Kund:innen ausgeliefert werden.

Während Industrien zunehmend das Potenzial von KI und Machine Learning ausschöpfen, werden MLOps-Plattformen wie navio immer wichtiger. navio ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und unterstützt Hersteller dabei, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren – im Einklang mit der Weiterentwicklung von KI-Technologien. Laut einer aktuellen PwC-Umfrage planen 70 % der Hersteller, innerhalb der nächsten fünf Jahre KI einzuführen. Die meisten davon wollen KI insbesondere für prädiktive Instandhaltung, Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle nutzen.

navio ist mehr als nur ein Tool zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen. navio unterstützt Unternehmen dabei, ihre Produktion zu optimieren, Kosten zu senken und die Qualität zu steigern – und liefert gleichzeitig die notwendige Infrastruktur, um KI unternehmensweit zu skalieren.

Der Aufstieg von MLOps verändert die Fertigungsindustrie grundlegend – und navio steht an vorderster Front dieser Transformation.

navio bietet Herstellern leistungsstarke Tools zur Verwaltung und zum Rollout von Machine-Learning-Modellen. Diese Funktionen helfen dabei, Prozesse zu optimieren, Ausschuss zu reduzieren und höchste Qualitätsstandards zu gewährleisten. Durch die Integration von navio VISION für visuelle Anomalieerkennung können Unternehmen KI gezielt nutzen, um alle Bereiche ihrer Produktion zu verbessern.

Mit dem Wandel der Industrie wird navio eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Zukunft der Fertigung einnehmen. Beginnen Sie mit navio – und erleben Sie, wie unsere Lösungen Ihre Abläufe verbessern und Ihnen mehr Kontrolle über den Einsatz von KI geben.