29.06.2021

craftworks: Diese Vorteile bietet die neue Managed KI-Plattform „navio“ für Unternehmen

Das Wiener Softwareunternehmen craftworks hat die Managed KI-Plattform navio entwickelt, die zum Erstellen, Verwalten, Überwachen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen dient. navio soll noch 2021 auf dem Microsoft Azure Marketplace zur Verfügung stehen.
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Craftworks
(c) Craftworks
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Ungeplante Ausfälle schaden jedem Unternehmen: Defekte Geräte und stillstehende Maschinen bedeuten hohe Kosten, die sich auf alle Bereiche der Produktion auswirken. Reklamationen von fehlerhaften Chargen führen zu administrativem Mehraufwand und Zeitverlust. Moderne, mit Künstlicher Intelligenz betriebene Lösungen bieten die automatisierte Überwachung und Überprüfung von Maschinen auf ihre Leistungsfähigkeit und ihren Betrieb. So wissen Unternehmen schon im Voraus, wann die Betriebsdauer sich dem Ende zuneigt oder eine Produktion Fehler aufweisen könnte – und wie sie dem entgegenwirken können.

craftworks bietet Problemlösung an

Bei der Entwicklung von diesen Machine Learning-Modellen sind zahlreiche Kompetenzen gefragt. Der Prozess besteht aus mehreren Schritten, bei denen unterschiedliche Akteur:innen oft voneinander abhängig sind. So kommt es schnell zu Verzögerungen, bis das finale Modell für den Einsatz bereit ist. Ein Problem, das craftworks aus der Praxis kannte und mit einer innovativen Managed-KI-Plattform lösen möchte. Um für eine effizientere Prozessoptimierung durch intelligente und voraussehende Qualitätskontrolle und Wartung (Predictive Quality und Predictive Maintenance) zu sorgen, hat das österreichische Unternehmen die Plattform navio entwickelt. Für die Umsetzung fiel die Wahl auf Microsoft Azure, da die Plattform in der Industrie weitestgehend etabliert ist.

Die Anfänge von navio

craftworks ist seit seiner Gründung im Jahr 2014 bestrebt, die Grenzen in der Softwareentwicklung und künstlicher Intelligenz (KI) zu verschieben. Ohne fremdes Kapital ist das Unternehmen inzwischen zu einem Team von 29 Mitarbeiter:innen mit Sitz in Wien gewachsen. Insgesamt 23 Engineers und Scientists im Bereich Software und Data arbeiten an Lösungen, die die Effizienz der Kunden zu steigern. 

„Als Softwareunternehmen, das sich auf kundengerechte KI-Lösungen für die Industrie spezialisiert hat, hatten wir selbst den Bedarf für navio. Wir arbeiten immer in enger Kooperation mit unseren Kunden. Wir selbst waren mit Software-Engineers konfrontiert, die auf die Ergebnisse von Data Scientists warten mussten, um ihre Arbeitspakete abschließen zu können“, erklärt Simon Grabher, CEO von craftworks die Motivation hinter der neuen Lösung.

So funktioniert navio

Mit navio geht der Betrieb für alle Beteiligten fließend weiter: Software-Engineers können bereits ein Basismodell erstellen und es in den Testbetrieb übergeben, während Data Scientists noch das endgültige Modell trainieren und optimieren. Nach dem Einsatz können Kunden die Modelle direkt in die Produktion bringen, diese überwachen und die Modelle selbst austauschen oder sogar neu trainieren. Das wiederum sorgt nicht nur für eine Steigerung der Geschwindigkeit, sondern auch für Kostenreduktion im Tagesgeschäft.

Konkreter Use-Case: Automobil-Industrie

Die Plattform kann beispielswiese bei der Herstellung von Autoteilen eingesetzt werden: Hier kommt es zur Effizienzsteigerung durch Qualitätskontrolle durch visuelle Inspektion. Beim Zusammenfügen von Metallteilen werden 10.000 Bilder von Kameras ins System eingespeist. Künstliche Intelligenz analysiert anschließend, wie viel Kleber benutzt werden muss und wie die Teile korrekt zusammengesetzt werden. Etwaige Abweichungen werden bereits während des Fertigungsprozesses signalisiert. Produktionsmitarbeiter:innen können rechtzeitig eingreifen und das Modell lernt dazu. Fehlerhafte Chargen verlassen nicht die Fabrik und Reklamationen werden vermieden. Nach demselben Prinzip können Machine Learning Modelle auch dazu trainiert werden, verschiedene Holzarten – sowie die effizienteste Verarbeitung davon – zu erkennen.

Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für Software-Lösungen erfreut sich steigender Popularität, vor allem in der herstellenden Industrie. Ein zusätzlicher Faktor ist das wachsende Vertrauen in neuen Technologien – ein Muss, um die langfristige Anwendung ohne Vorbehalte zu ermöglichen.

Die Plattform navio bietet deshalb einen integrierten Explainability-Part: Im Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine wird Anwender:innen jederzeit die Möglichkeit gegeben, in den Prozess einzugreifen und den Learning-Prozess somit zur Zufriedenheit der menschlichen Komponente zu beeinflussen. Die Plattform erklärt, warum es zu Fehlern kommt, wo dies geschieht – und wie man sie verhindern kann.

Craftworks
(c) Craftworks

craftworks arbeitet mit Microsoft zusammen

Die Usability für Anwender:innen steht laut craftworks nicht von Ungefähr an erster Stelle bei den Entwicklungen des Wiener Software-Unternehmens. Deswegen vertraut das Unternehmen auf Microsoft, um Kunden seine Expertise in Machine Learning und KI mit einem Höchstmaß an Sicherheit und Skalierbarkeit zur Verfügung zu stellen. 

„Neben Managed Kubernetes und hoher Rechenleistung sind für das Machine Learning auch enorme Grafikleistungen von Nöten. Die meisten Kunden in der Industrie und in anderen Bereichen arbeiten mit Microsoft Azure, da Unternehmen dort alles Nötige geboten wird, wenn man nicht sein eigenes Rechenzentrum betreiben möchte“, sagt Jakob Lahmer, CTO von craftworks. „Deshalb vertreten wir den Standpunkt, dass der Weg auch in Zukunft immer weiter in Richtung Cloud und den sich dort bietenden Möglichkeiten gehen wird.“

navio soll noch 2021 auf dem Microsoft Azure Marketplace und als „navio on edge“ verfügbar gemacht werden. Zudem ist für Anfang 2022 eine Software-as-a-Service-Lösung geplant, um die Verfügbarkeit der Plattform weiter zu maximieren und Kunden damit die bestmögliche User Experience zu bieten.


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(c) Verena Nageler

Mit vierundzwanzig habe ich einen großen Teil meines Ersparten in ein Wiener Mobility-Startup gesteckt. Verrückt, ich weiß, aber ich habe verdammt viel gelernt, als ich am Tisch mit namhaften Business Angels aus Österreich und VCs wie Elevator Ventures, Uniqa Ventures und dem aws Gründerfonds sitzen durfte. Die Firma hieß goUrban, eine Plattform für Car- und Micro-Mobility-Sharing und für die Digitalisierung von Firmenflotten. Im September 2024 wurde goUrban von Wunder Mobility übernommen.

Geblieben ist mir aus dieser Zeit vor allem eine Lektion. Sie kommt in der aktuellen Debatte über autonomes Fahren fast nie vor: Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell.

Beim Sharing entscheidet nämlich nicht die App. Fahrzeuge wollen geladen, gereinigt, gewartet und umverteilt werden. Sie müssen dort stehen, wo in zwanzig Minuten jemand sucht. Stehen sie falsch, kosten sie Geld. Sind sie defekt, ist die Kund:in weg. Bleibt die Auslastung aus, hilft die beste Technologie nichts.

Beim autonomen Fahren ist und wird das nicht anders sein. Die Person am Steuer kann verschwinden. Der Betrieb bleibt ja trotzdem.

Die USA und China machen es logisch, aber anders

Die USA und China skalieren autonome Mobilität dort, wo Dichte, große Flotten und zahlungsbereite Kund:innen zusammenkommen. Das Robotaxi ist als individuelles Produkt gedacht und fährt zuerst in den Gebieten, in denen sich der Betrieb rechnet. Das ist logisch und funktioniert dort auch.

Bei uns sind die Voraussetzungen andere. Wir haben ein dichtes öffentliches Netz, starke Verkehrsverbünde und die politische Erwartung, dass Mobilität auch dort funktioniert, wo sie sich betriebswirtschaftlich nicht ausgeht.

Ein europäisches Waymo zu bauen, löst diese Frage nicht. Der Bahnhof im Seitental, der Weiler am Dienstagabend, der Tourismusort im November: Da fehlt kein weiteres einzelnes Fahrzeug. Da fehlt das System, das dieses Fahrzeug in den öffentlichen Verkehr einhängt.

Die spannendste europäische Position liegt für mich deshalb nicht im Technologie-Layer. Sie liegt bei denen, die Flotten betreiben, Nachfrage bündeln, Fahrten disponieren, Fahrzeuge laden und warten, Schnittstellen zu den Verbünden bauen und Gemeinden, Betriebe und Behörden an einen Tisch bekommen. Also bei der unglamourösen Arbeit.

Ohne Nachfrage keine Skalierung

Autonome Fahrzeuge rechnen sich erst, wenn sie regelmäßig fahren. Und genau hier wird der Tourismus unterschätzt.

Eine Destination bündelt Nachfrage räumlich und zeitlich. Samstagvormittag kommen die Gäste an denselben zwei, drei Bahnhöfen an. Sie fahren zu einer überschaubaren Zahl an Unterkünften, Bergbahnen, Veranstaltungsorten und Ausflugszielen. Diese Wege sind planbarer als die einer beliebigen Stadtbevölkerung. Wir sehen das in unseren Daten immer wieder.

Ein einzelnes Hotel wird trotzdem nie eine autonome Flotte aufbauen. Eine Region kann es. Sie kann die Nachfrage aus Beherbergung, Freizeitwirtschaft, Bevölkerung und öffentlichem Verkehr zusammenlegen. Aus einzelnen Fahrten wird ein Bediengebiet, aus dem Pilotprojekt ein Angebot, das bleibt. Und die Einheimischen fahren mit. Das ist der Punkt, an dem Konnektivität das Leben am Land wieder attraktiver macht.

Nur: Irgendwer muss diese Struktur aufsetzen. Wer übernimmt die Buchung? Wer garantiert den Anschluss, wenn der Zug 18 Minuten Verspätung hat? Wer zahlt die schwachen Zeiten? Wem gehören die Daten? Wer haftet, wenn eine Fahrt ausfällt? Und wer entscheidet, ob das Fahrzeug zum gut ausgelasteten Bahnhof fährt oder zum Betrieb am Ende des Tals?

Das klingt weniger nach Zukunft als Sensorik und Fahrzeugmodelle. Wirtschaftlich entscheidet es mehr.

Menschen steigen nicht wegen der Technik um

Das beste Angebot scheitert, wenn es niemand nutzt. Und die Rolle des Klimabewusstseins wird dabei gehörig überschätzt.

Der Gast lässt das Auto nicht stehen, um ein guter Mensch zu sein. Er lässt es stehen, wenn die Alternative bequemer ist und er sich darauf verlassen kann. Wenn sie günstiger ist, umso besser.

Der Urlaub ist dafür ein guter Moment. Menschen sind aus ihren Routinen raus, probieren Sachen aus, organisieren ihre Wege ohnehin neu. Ob das zuhause nachwirkt, ist noch nicht ausreichend belegt, da würde ich mich nicht zu weit hinauslehnen. Für eine Destination reicht der Urlaub trotzdem: Hier lässt sich zeigen, dass es ohne eigenes Auto geht, ohne dass sich jemand einschränken muss.

Die Technologie macht es möglich. Genutzt wird sie erst, wenn sie im Alltag der Gäste die bequemere Variante ist.

Wer das System organisiert, dem gehört der Markt

Europa pilotiert viel und skaliert wenig. Das liegt nicht nur an Regulierung und technischer Vorsicht. Meistens fehlt jemand, der aus Fahrzeug, öffentlichem Verkehr, touristischer Nachfrage und regionaler Verantwortung ein Produkt macht.

Waymo wird uns das nicht bauen. Und auch kein europäischer Fahrzeughersteller wird entscheiden, wie der Gast vom Bahnhof in ein österreichisches Seitental kommt.

Die unternehmerische Chance liegt zwischen den Zuständigkeiten. Sie gehört denen, die Betreiber, Verkehrsverbünde, Destinationen, Gemeinden und Betriebe koordinieren und daraus ein Angebot machen, das an einem Dienstag im November genauso funktioniert wie am Anreisesamstag im Winter.

Wer damit anfangen will, braucht dafür übrigens kein autonomes Fahrzeug. Es reicht, in einer Region die Fragen von oben zu beantworten: Buchung, Anschluss, Finanzierung der schwachen Zeiten, Daten, Haftung. Wer das geklärt hat, ist bereit, wenn die Fahrzeuge kommen. Die anderen pilotieren dann noch.

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