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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管理人工智能的可扩展方法

    洛克希德·马丁公司的数据科学

    洛克希德·马丁公司走在创新的前沿, 应用数据科学来保护mg老虎机游戏大厅的世界,探索新的领域. 他们的110,000名员工建立先进的技术系统, 产品和服务,以帮助美国客户.S. 国防部(DoD)和国际盟友完成他们的任务. 为实现这一目标, 该公司在其组织的每个领域都利用了人工智能/机器学习(AI/ML)——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, 以及人工智能驱动的飞行员.

    与国防部的DevSecOps技术战略保持一致1, 洛克希德·马丁公司正在投资技术,以促进安全和弹性人工智能解决方案的快速发展. 这是洛克希德·马丁公司企业范围数字化转型的一部分,以更快的速度和敏捷性支持客户任务.

    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前更快地提供新的创新. 例如, 洛克希德·马丁公司的数据科学技术使他们能够为美国国防高级研究计划局(DARPA)的AlphaDogfight竞赛建造一名人工智能飞行员2, 他们之所以获得亚军,是因为他们的人工智能飞行员在模拟空战中智胜人类飞行员的能力.

    挑战

    洛克希德·马丁公司开始了他们的数字化转型之旅, 他们在公司广泛的投资组合中发现了竖井式的努力. 数据科学家在竖井中工作, 他们各自也在为许多同样的问题和延误而苦苦挣扎, 例如访问基础设施(包括gpu)和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,建立一个企业数据科学战略将给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调整对工具的访问, 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, 他们的工作的真正价值是什么.
    • 数据科学家对其他人正在做什么或他们已经做了什么知之甚少, 导致重复的努力.
    • 一旦构建完成,将每个新模型或应用程序投入生产需要花费数周时间.

    解决方案

    解决方案是与人工智能/ML领域的领导者进行战略合作,以确保洛克希德·马丁公司保持在一个位置上,以速度和规模提供突破性的创新. 洛克希德·马丁公司与MathWorks和英伟达的长期合作关系已经使其数据科学家能够开发模型并使用高性能计算... 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. 这个工业级企业数据科学平台与洛克希德·马丁公司的技术战略相一致. 数据科学平台在整个企业中集中了工具,以简化协作和知识共享, 以及妨碍数据科学家生产力的自动化手动DevOps任务. 与Domino合作有助于最大化洛克希德·马丁公司的数据科学团队的生产力和产出.

    除了实现mg老虎机平台的数据科学平台之外, 洛克希德·马丁公司领导Domino与MathWorks和英伟达合作,提供全面的三管齐下的解决方案, 一流的数据科学环境.

    跨职能团队现在统一在开放、混合的云平台中. 数据科学家可以快速、独立地访问集装箱环境中的共享工具和计算资源.

    影响

    节省成本:2000多万美元

    洛克希德·马丁公司已经认出来了 每年节省成本2000万美元 从在其集中数据科学平台(Domino)上支持300名数据科学家, 随着洛克希德公司继续支持更多用户,这些节省的费用将逐渐增加.

    节省这些费用的原因是:

    • 数据科学效率节约了1600万美元.
      • 数据科学家的生产力要高10倍, 这要归功于对资源(包括英伟达 gpu)的自助访问和模型开发工作的自动再现. 在一年的时间里,数据科学家需要花费数千个小时的时间. 数据科学家有能力帮助企业寻求并赢得新合同.
      • $0.700万数据科学效率的节省直接与数据科学家的入职和离职有关. 如今,新员工每天的工作效率都比以前高. 行业平均为五周以上, 因为他们可以在Domino中轻松地访问他们喜欢的工具. 洛克希德·马丁公司估计,员工在入职期间平均节省了9天时间.
    • $4.到目前为止,通过自动化和集中化已经迁移到该平台的数百名用户,7M在IT方面节省了成本. 超过90%的DevOps工程师以前被分配到支持数据科学工作流程,现在已经能够承担新的或不同的关键业务项目,因为数据科学家可以独立地获得他们需要的工具和基础设施. 自动化部署使管理部署环境变得更容易, 节省了将近100美元,在许多情况下,每个应用程序都需要000美元.

    创新和创造收入的额外能力: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级增长. 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,比如构建上述的人工智能试点, 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, 分析制造缺陷并预测维修需求.

    洛克希德·马丁公司为长期成功做好了准备. 他们的数据科学系统是为规模化而建立的. 他们是“升级版”数据分析师, 软件工程师, 数据工程师和业务分析师通过让学习该学科的人更容易了解专家的工作,从而成为专业数据科学家. 该环境促进了远程第一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数据科学平台可以为您做些什么