Produktions-ML: Wenn Performance wichtiger ist als Genauigkeit
Aus dem Energie‑Empfehlungssystem
Produktionsrealität
In produktiven ML‑Systemen optimieren wir Latenz, Speicher, Zuverlässigkeit – nicht nur Accuracy. Für ein netzskaliertes Energie‑Empfehlungssystem ersetzte ich einen End‑to‑End‑Ensemble‑Ansatz durch eine modulare Drei‑Phasen‑Pipeline, die >8.000 Gebäude in <30 Sekunden mit <50MB Speicher verarbeitet.
Architektur
- Phase 1: Multi‑Kohorten‑Forecasting – LSTM‑Prognosen für 15 Gebäudetypen
- Phase 2: Compliance‑Vorhersage – Realistische 36,3% Befolgungsrate
- Phase 3: Portfolio‑Optimierung – Nebenbedingungen für maximalen Netzeffekt
Ergebnisse
- Durchsatz: <30s für 8.111 Gebäude
- Speicher: <50MB
- Netzreduktion: 5,4% aggregiert bei Extremwetter (innerhalb 2–7% Benchmarks)
Warum Modularität gewinnt
- Fehlerisolation und Fallback‑Strategien
- Parallele Entwicklung durch klare Schnittstellen
- Betriebliche Zuverlässigkeit unter Last
Führung & Lernen
- Performance‑Constraints bestimmen oft die Architektur stärker als Accuracy
- Realistische Annahmen (z. B. Compliance‑Raten) erhöhen Glaubwürdigkeit
- Monitoring & Observability sind Kernfunktionen – nicht Beiwerk
Implementierung: energy-recommendation-engine.