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Seagate 通过使用 MLOps 进行自动缺陷检测来实现制造转型

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技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 混合云
适用行业
  • 水泥
  • 教育
适用功能
  • 设施管理
  • 产品研发
用例
  • 施工管理
  • 基础设施检查
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 培训
关于客户
希捷科技是数据存储和管理解决方案的全球领导者。他们拥有一支由数据科学专业人员和机器学习工程师组成的团队,他们构建先进的深度学习脚本来解决业务问题。 Seagate 的高级分析小组负责在全球范围内的制造工厂部署缺陷检测系统。
挑战
希捷面临着效率低下、孤立的手动工作流程以及混合云资源利用不足的挑战。他们有很长的 Python 脚本,必须手动执行,导致开发延迟。他们的工作流程中断,并且混合云基础设施的服务器利用率较低。他们需要一个基础设施来自动化管道组件并提高效率。
解决方案
Seagate 实施 cnvrg.io 作为应对挑战的解决方案。 cnvrg.io 提供了一个端到端流程,可以自动化 MLOps 管道,连接其混合云基础设施并允许他们同时运行多个云。它简化并加速了 ML 管道,提高了资源利用率,并实现了 ML 管道组件的自动化。希捷还受益于云爆发、混合云支持、模型训练和评估、模型管理、大规模协作、模型监控、模型再训练和数据管理等功能。
运营影响
  • Using cnvrg.io, Seagate was able to transform their legacy AI workflow into a scalable modern automated pipeline. This transformation allowed them to address more business use cases and improved the efficiency of their data scientists. The automated pipeline maintains optimized performance and delivers the ability to release and manage models in production using TensorFlow endpoints and Kafka endpoints seamlessly. Seagate can now run and manage hundreds of experiments in parallel on optimized compute, and support model serving with canary rollout to deliver peak performing models. The collaboration with cnvrg.io also enabled Seagate to achieve a successful scalable AI deployment across global facilities, improved collaboration globally across advanced analytics, engineering and IT teams, and decreased IT technical debt with MLOps capabilities.

数量效益
  • Improved ROI by 300%

  • Accelerated ML pipeline by 50%

  • Increased data scientists efficiency by up to 50%

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