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卫生技术领导者 Ecolab 借助 Microsoft Azure 和 Iguazio 将数据科学引入生产

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公司规模
Large Corporate
地区
  • America
国家
  • United States
产品
  • Microsoft Azure
  • Azure DevOps
  • Azure Machine Learning
  • Azure Pipelines
  • Iguazio
技术栈
  • Python
  • Git
  • Kubeflow
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Cost Savings
  • Productivity Improvements
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 平台即服务 (PaaS) - 数据管理平台
适用行业
  • 化学品
适用功能
  • 离散制造
  • 质量保证
用例
  • 预测性维护
  • 过程控制与优化
服务
  • 数据科学服务
  • 系统集成
关于客户
Ecolab 是一家专注于水处理和安全的大型化学品制造商。该公司总部位于明尼苏达州圣保罗,业务遍及 170 多个国家。Ecolab 拥有 44,000 名员工,为食品、医疗保健、酒店和工业市场的近 300 万个客户地点提供服务。该公司的使命是让世界更清洁、更安全、更健康,帮助客户取得成功,同时保护人员和重要资源。
挑战
Ecolab 是水、卫生和感染预防解决方案领域的全球领导者,该公司希望为水系统、工业机械和其他应用开发预测风险模型。该公司的机器学习之旅始于 2016 年,当时的一个项目是使用现有传感器数据开发细菌生长风险模型。然而,在生产中构建、部署和维护机器学习模型的过程既复杂又具有挑战性。该公司需要一个数据科学协作平台,将其庞大的、地理上分散的团队聚集在一起,同时高效利用云计算资源。Ecolab 的机器学习模型部署遵循“重写和部署”模式,其中模型开发独立于应用程序开发人员进行。这种方法导致部署时间平均超过 12 个月。
解决方案
Ecolab 求助于 Microsoft Azure 和 MLOps 专家 Iguazio,以缩短其机器学习开发和部署时间、降低成本,并使其地理分散的团队能够无缝协作,加速推出 AI 应用程序。Iguazio 解决方案基于包括 Kubeflow 在内的开源架构构建,可轻松采用以扩展和简化流程。Ecolab 将 Iguazio 与 Git 和 Azure DevOps 结合使用,以开发特征工程管道和机器学习应用程序。该解决方案还可以直接查看生产过程中运行的代码。Iguazio 平台的部署恰逢 COVID-19 健康危机的爆发,推动了将数据科学模型纳入 Ecolab 更广泛的数字产品的需求急剧增加。
运营影响
  • With the adoption of the Iguazio platform, deployment times for highly secure, scalable compute resources decreased from days to minutes.
  • Ecolab was able to reduce costs by running in a shared compute environment.
  • Model development time dropped dramatically. Prior to implementing this solution, model deployment times exceeded 12 months. Thanks to Iguazio and Microsoft Azure, by 2020, initial deployment timelines had been reduced to between 30 and 90 days.
  • The solution brings direct visibility into the code that is running during production.
数量效益
  • Deployment times for compute resources decreased from days to minutes.
  • Model development time reduced from over 12 months to between 30 and 90 days.
  • By the end of 2020, Ecolab had more than 40 users—more than double what it had anticipated. And three to four times more models running than originally planned.

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