Industrielles ML: KI auf dem Shopfloor statt im App‑Store
Warum Ingenieurs‑Know‑how + Data Science in Industrie‑Domänen Wettbewerbsvorteile schafft.
Industrie‑ML hat andere Spielregeln als Consumer‑Apps: harte Echtzeit‑Constraints, Systemintegration in bestehende Anlagen und Edge‑Betrieb mit knappen Ressourcen. Diese Realität prägte Projekte in Fertigung, Healthcare und Energie.
Warum es schwieriger ist
- Echtzeit: Inferenzzeiten sind Business‑Constraints, nicht nur Benchmarks.
- Integration: Arbeiten in Systemen, die man nicht kontrolliert.
- Edge: Speicher und Rechenleistung limitieren Architekturwahl und Refresh‑Strategien.
Beispiele
- Fertigung: CV‑Defekterkennung auf Edge‑Geräten – Fokus auf Latenz, Zuverlässigkeit, geringe False Positives.
- Energie: Portfolio‑Koordination <30s/<50MB für 8.000+ Gebäude – Modularität statt End‑to‑End.
- Healthcare: Workflows um Batch‑Fenster und Betriebszeiten herum planen.
Karriere‑Positionierung
Weniger Konkurrenz, höhere Eintrittsbarrieren, starker Bedarf (DACH, Industrie 4.0). Schnittmenge aus Ingenieur‑ und DS‑Kompetenzen wirkt als Moat.
EN: Industrial ML
Cases: Energie‑Empfehlungssystem · Heart Failure Readmission