Machine Learning

Thu, 19 Feb 2026 10:46:06 +0000

Von GPU-Engpässen zu Industrial-Scale MLOps: Wie ayedo Sensoriq zur Kubernetes-basierten ML-Plattform geführt hat

Predictive Maintenance klingt nach „ein Modell trainieren und fertig". In der Praxis scheitern viele Projekte nicht am Modell, sondern an dem, was danach kommt: Datenströme, Inferenz-SLAs, reproduzierbare Experimente und eine Infrastruktur, die skaliert, ohne dass jedes neue Kundenprojekt ein neues Betriebsprojekt auslöst.

Sensoriq entwickelt KI-basierte Lösungen für die Fertigungsindustrie. Die Software analysiert Sensordaten in Echtzeit und prognostiziert Ausfälle, bevor sie eintreten. Das Produkt besteht aus Edge-Komponenten an der Maschine, einer Streaming-Pipeline und einer Cloud-Plattform für Training, Inferenz und Visualisierung.

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Von GPU-Engpässen zu Industrial-Scale MLOps: Wie ayedo Sensoriq zur Kubernetes-basierten ML-Plattform geführt hat