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    应用前沿数据科学推动火箭科学的发展

    洛克希德·马丁公司将2000多万美元的价值归功于其可扩展的人工智能管理方法

    洛克希德马丁公司的数据科学

    洛克希德·马丁公司处于创新的前沿, 应用数据科学保护百汇游戏官网下载的世界,探索新的领域. 他们的110,000名员工建立了先进的技术系统, 百老汇官网和服务,以帮助在美国的客户.S. 美国国防部(DoD)和国际盟友完成他们的任务. 为实现这一目标, 该公司将人工智能/机器学习(AI/ML)应用于组织的各个领域——从降低供应链风险到分析制造缺陷, 减少计划外的生产中断, 以及制造人工智能驱动的飞行员.

    符合国防部的DevSecOps技术战略1, 洛克希德·马丁公司正在投资于有助于大规模快速开发安全和弹性人工智能解决方案的技术. 这是洛克希德·马丁公司全企业数字化转型的一部分,以更快的速度和灵活性支持客户任务.

    洛克希德·马丁公司在数据科学方面的投资每年可产生2000万美元的价值 他们已经认识到 8倍的投资回报 从他们的数据科学平台. 他们在人工智能和数据科学方面的能力意味着数据科学家比以往更快地提供新的创新. 例如, 洛克希德·马丁公司的数据科学实力使他们能够为美国国防高级研究计划局(DARPA)的AlphaDogfight比赛建造一个人工智能飞行员2, 因为他们的人工智能飞行员在模拟空战中战胜人类飞行员的能力而获得亚军.

    挑战

    当洛克希德·马丁公司开始他们的数字化转型之旅, 他们确定了该公司广泛的投资组合中各不相同的工作. 和在竖井里工作的数据科学家一起, 他们各自都在与许多相同的问题和延误作斗争, 比如访问基础设施(包括gpu)和他们执行研究和模型开发所需的工具. 洛克希德·马丁公司认识到,建立企业数据科学战略将为他们的员工带来标准化, 流程和技术, 最终导致效率和生产力的提高.

    最大的挑战是创建一个组织结构来对齐对工具的访问, 技术与知识管理. 他们需要解决以下痛点:

    • 数据科学领域的新员工平均入职时间为5周, 拖延工作效率.
    • 数据科学家将65%的时间花在数据工程和各种开发环境的管理上, 而不是模型开发, 他们工作的真正价值是什么,并推动公司的创新.
    • 数据科学家对其他人正在做什么或他们已经做了什么了解有限, 导致了重复的努力.
    • 每个新模型或应用程序一旦构建好就需要花费数周时间才能投入生产.

    解决方案

    解决方案是与AI/ML领域的领导者进行战略合作,以确保洛克希德·马丁公司保持在以速度和规模交付突破性创新的地位. 与MathWorks和英伟达的长期合作已经让洛克希德马丁公司的数据科学家能够开发模型和使用高性能计算... 但前提是他们能进入.

    他们开始寻找一个数据科学平台:

    • 利用container-first基础设施
    • 避免软件锁定
    • 自动化手工活动
    • 促进跨职能协作

    Domino数据实验室符合洛克希德·马丁公司的标准. 该工业级企业数据科学平台符合洛克希德·马丁公司的技术战略. 数据科学平台将工具集中到企业中,以简化协作和知识共享, 以及妨碍数据科学家工作效率的自动化手动DevOps任务. 与Domino的合作帮助最大限度地提高了洛克希德·马丁公司数据科学团队的生产力和产出.

    除了实现Domino的数据科学平台之外, 洛克希德·马丁公司带领Domino与MathWorks和英伟达合作,提供了一个三管齐下的整体解决方案, 数据科学的一流环境.

    跨职能团队现在统一在开放的混合云平台上. 数据科学家可以在容器环境中快速独立地访问共享工具和计算资源.

    影响

    成本节约:2000多万美元

    洛克希德·马丁公司已经承认了 每年节省2000万美元的成本 从支持300名数据科学家在其集中的数据科学平台(Domino), 随着洛克希德继续支持更多的用户,这些节省将逐步增加.

    节省这些费用的原因是:

    • 1600万美元的数据科学效率节约.
      • 数据科学家的工作效率要高出10倍, 多亏了对资源的自助访问(包括英伟达 gpu)和模型开发工作的自动重现性. 在一年的时间里,数据科学家需要花费数千小时的时间. 数据科学家有能力帮助企业寻求并赢得新合同.
      • $0.数据科学效率节省的700万直接与数据科学家的入职和离职有关. 今天,新员工的工作效率很高. 行业平均是五周多, 因为他们可以很容易地在Domino中访问他们喜欢的工具. 洛克希德马丁公司估计,平均每个员工在入职期间可以节省9天的时间.
    • $4.通过自动化和集中数百名迁移到平台的用户,节省了700万的IT成本. 由于数据科学家可以独立地使用他们需要的工具和基础设施,超过90%的先前被指派支持数据科学工作流程的DevOps工程师已经能够承担新的或不同的业务关键项目. 自动化部署使得管理部署环境变得更加容易, 这样可以节省将近100美元,在很多情况下,每个应用的价格是000美元.

    创新和创造收益的额外能力:无价的

    除了节约成本, 由于额外的数据科学能力,洛克希德·马丁公司的数据科学平台投资的商业价值呈指数增长. 数据科学家可以做得更多. 他们已经发布了200个网络应用. 他们有足够的带宽来解决突破性的用例,比如构建上述的ai支持的试点, 提高目标识别能力, 以及制造配备人工智能的太空舱3. 他们还简化了深度学习模型的开发和部署,以降低供应链风险, 分析制造缺陷,预测维修需求.

    洛克希德·马丁公司已经做好了长期成功的准备. 他们的数据科学系统是为规模化而建立的. 他们正在“升级”数据分析师, 软件工程师, 数据工程师和业务分析师通过使专家的工作更容易被学习该学科的人了解,从而成为专业的数据科学家. 该环境促进了远程世界跨越团队的无缝协作, 业务线, 角色和地理位置.

     

    现在看看Domino数据科学平台能为您做些什么