Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme
Erfolgreiches maschinelles Lernen (ML) erfordert mehr als leistungsfähige Modelle; es braucht ausgereifte Prozesse, die Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb nahtlos verzahnen. Das MLOps Maturity Assessment von Fraunhofer FOKUS bietet hierfür einen praxisnahen Orientierungsrahmen.
Mithilfe eines fünfstufigen Reifegradschemas können Organisationen den aktuellen Stand ihrer MLOps-Implementierung bewerten, Stärken und Schwachstellen identifizieren und darauf aufbauend gezielte Verbesserungsschritte ableiten.
Das Assessment deckt sieben zentrale Handlungsfelder ab, darunter Data Gathering and Preparation, Modelltraining, Deployment und Monitoring. Für jedes Feld liegen klar formulierte Reifegradanforderungen vor, die mit Hilfe einer Excel-Tabelle bewertet werden können. Die Resultate werden abschließend gebündelt und übersichtlich visualisiert. Ein solcher Überblick erleichtert den Dialog zwischen Fach-, IT- und Management-Teams, schafft Transparenz über Kollaborationslücken und bildet die Grundlage für eine priorisierte Roadmap hin zu effizienten, skalierbaren MLOps-Prozessen.
Mit dem MLOps Maturity Assessment erhalten Unternehmen ein kompaktes Instrument, um ihren ML-Lebenszyklus objektiv einzuordnen, branchentypische Best Practices zum Vergleich heranzuziehen und systematisch Mehrwert aus maschinellem Lernen zu generieren.