Die Herausforderungen der Toolauswahl und Integration meistern
Auf dem Markt gibt es viele kommerzielle und Open-Source-Tools für die Entwicklung von ML-Lösungen in der Industrie. Der Prozess der Auswahl eines bestimmten Tools ist jedoch nicht einfach. Diese Komplexität ergibt sich aus verschiedenen anwendungsspezifischen Zwängen wie beispielsweise Lizenzvereinbarungen, Datensicherheit und Kompatibilität mit bestehenden Systemen. Außerdem müssen mehrere Tools kombiniert werden, um die gewünschte Funktionalität für einen konkreten Anwendungsfall zu erreichen. Daraus ergeben sich Herausforderungen in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Bedienbarkeit, Wartung und Integration in die bestehende Infrastruktur der Industriepartner.
Unsere Forscherinnen und Forscher der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für maschinelles Lernen (MLOps), die auf die spezifischen Anforderungen unserer Industriepartner zugeschnitten sind. Diese MLOps-Lösungen nutzen die Stärken verschiedener ML-spezifischer Tools und sind dennoch einfach zu bedienen und zu warten.