AI Studio의 뼈대가 만들어지기 시작하자, 루프트한자는 데이터 과학 플랫폼을 현대화하여 모든 이질적인 프로젝트를 하나의 가상 지붕 아래로 통합함으로써 데이터 과학 그룹의 캐시와 효율성을 높이고 활동을 비즈니스 요구사항에 더 가깝게 연계하는 것으로 논의의 방향을 바꿨습니다.

데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 프로젝트를 유지 관리하는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있어 오히려 비즈니스 가치를 입증하는 데 사용할 시간이 부족하여 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 루프트한자에서도 마찬가지였습니다. 더구나 확장성 제한, 공용 소프트웨어 업데이트에 대한 액세스 부족, 보안 개선의 필요성까지 더해져 문제가 더욱 복잡해졌습니다. 이 회사에는 모델을 모니터링, 구축 및 확장할 수 있는 데이터 과학 파이프라인 내부의 도구가 필요했습니다.

IBM Data Science 및 AI Elite과 IBM Software Services 팀은 이틀간의 Enterprise Design Thinking 워크샵에서 루프트한자와 함께 데이터 과학자들이 새로운 기술로 실험하고 모니터링 및 모델링을 통해 모델을 신속하게 출시할 수 있는 단일 환경을 제공하는 데이터 과학 플랫폼을 구축했습니다.

데이터 과학자는 데이터 과학 플랫폼에서 새로운 데이터 소스로 작업할 수 있습니다. 또는 오픈 소스를 통해 보다 공동으로 작업하거나 선호하는 언어로 작업할 수 있고, AutoAI 및 IBM Watson Machine Learning 기술과 같은 IBM Watson Studio의 다른 데이터 과학 기능을 활용하여 모델 개발 및 배포를 수행할 수 있습니다. 런타임 중 편향성 및 드리프트 완화에 사용되는 IBM Watson OpenScale 솔루션과 함께 모든 제품은 IBM 퍼블릭 클라우드에서 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 옵션으로 제공되거나 모든 클라우드에서 사용 가능한 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼을 통해 마이크로서비스로 제공될 수 있습니다.

10주간의 계약 기간 동안 Data Science 및 AI Elite 팀은 IBM Watson Studio 및 IBM Watson Machine Learning 솔루션으로 PaaS 및 SaaS를 사용하여 퍼블릭 클라우드에 오픈 플랫폼을 생성하는 새로운 데이터 과학 프로젝트 개발을 지원하는 새로운 운영 워크플로우를 구축했습니다. 이를 통해 루프트한자는 업무상 중요한 워크로드를 처리하고 이러한 프로젝트의 프로덕션 배포를 가속화할 수 있는 확장성과 유연성을 확보할 수 있었습니다.

루프트한자의 데이터 과학자들은 데이터 과학 및 AI 엘리트 팀과 협력하여 항공사가 보다 스마트하고 효율적으로 운영될 수 있도록 3가지 사용 사례를 프로토타입으로 제작하여 지연을 방지하고, 탑승 시간을 더 잘 예측하며 탑승 수속 카운터에 긴 대기줄이 생기지 않도록 지원했습니다.

이 항공사는 2년도 채 되지 않아 AI 개념 증명(PoC)에서 데이터 과학 프로젝트를 조직 전체로 확장하는 단계로 빠르게 전환하여 모델에 포함할 수 있는 테스트 데이터의 양과 같은 제약을 뛰어넘었습니다. 루프트한자는 IBM과의 파트너십을 통해 IBM의 처방적 방법인 The AI Ladder에 내재된 심층적인 전문 지식과 솔루션을 제공받았으며, 항공사가 AI 서비스를 IBM Cloud로 마이그레이션한 덕분에 이를 달성할 수 있었습니다.

Lufthansa 데이터 과학 팀은 이제 IBM Watson Studio에서 새로운 사용 사례를 개발하는 동시에 기존 사용 사례를 개선할 수 있습니다. 루프트한자 데이터 과학자들은 이제 세 가지 사용 사례 외에도 승객 경험을 더욱 향상시키거나 직원의 운영 또는 전략적 의사 결정을 지원하는 다른 프로젝트를 추진할 수 있습니다.

1953년에 설립되어 쾰른에 본사를 둔 루프트한자 (ibm.com 외부 링크)는 독일에서 가장 큰 항공사입니다. 약 14만 명의 직원이 전 세계 220개 목적지에 서비스를 제공하고 있으며 2019년 매출은 360억 유로에 달합니다.