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
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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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director und Kuratorin von TEDAI Vienna. | (c) Florentina Olareanu

Geoffrey Hinton, Peter Steinberger, Yukiyasu Kamitani, Kauna Ibrahim Malgwi und Nenad Tomašev von Google DeepMind stehen bei der dritten TEDAI in der Wiener Hofburg auf der Bühne. Ein Honorar bekommt keiner von ihnen. Stattdessen arbeitet Alina Nikolaou drei bis sechs Monate mit jedem Speaker am Skript, in zwei bis vier Calls, danach folgen Rhetorik-Coaching und ein Fact-Checking der Inhalte.

Im Interview erklärt die Co-Founder, Director & Curator der TEDAI, wie dieser Prozess abläuft, warum das Programm heuer gegensätzliche Positionen direkt nacheinander setzt und wie die Konferenz überhaupt nach Wien kam.


brutkasten: Wie kam die TEDAI nach Wien und nicht nach San Francisco?

Alina Nikolaou: Seit circa 2010 gibt es TEDxVienna, damals ein Verein, der eine eintägige Veranstaltung im Volkstheater organisiert hat. Aufgrund der kuratoriellen Qualität und der Reichweite der Talks hat sich Ende 2023 die Mutterkonferenz TED HQ bei uns gemeldet, mit der Idee, das TEDAI-Format nach Europa zu bringen. In San Francisco gab es das damals schon ein Jahr lang als Pilot. Interesse hatten viele Städte, die Klassiker wie London, Paris und Berlin. Wien ist ja keine klassische KI-Stadt, wie es Paris oder Zürich wären. Trotzdem haben wir uns nach mehreren Runden für Wien entschieden: wegen der inhaltlichen Ausrichtung, die sich wie ein roter Faden durch die letzten drei Jahre zieht, wegen Wien als Weltstadt und UN-Stadt, in die unterschiedlichste Disziplinen und Kulturen reisen, und wegen des Fokus auf Lebensqualität und auf Innovation, nicht um der Innovation willen, sondern um der Menschheit ein besseres Leben zu ermöglichen. Heuer sind wir die einzige TEDAI weltweit, weil die Organisatoren in San Francisco es strategisch nicht weiter vorantreiben wollten. Dort häufen sich so viele KI-Events, dass sich das in der DNA des Ökosystems absorbiert. Ein KI-Event in Europa sticht stärker hervor.

Wie hat sich das Programm inhaltlich entwickelt?

Im ersten Jahr lag der Fokus stark auf Grundlagenbildung. Große Sprachmodelle waren plötzlich da und wurden fleckenhaft, experimentell verwendet. Wir haben eine Einführung gegeben, für die Personen vor Ort und für jene, die die Talks später online sehen. Die zweite Ausgabe hatte das Augenmerk darauf, dass KI in der Arbeitswelt angelangt ist. Was bedeutet das strategisch für Unternehmen und für die Infrastruktur, auf der KI beruht, und was bedeutet es auf der Mikroebene für unser kritisches Denken? Dieses Jahr sehen wir verstärkt, wie KI in der Gesellschaft agiert, von Aktivismus für oder gegen KI bis zu Sicherheits- und geopolitischen Fragen und paradigmenwechselnden Fragen in der Medizin. Es ist das breiteste Programm, das wir je hatten. Wie ich immer sage: Dieses Jahr kuratieren wir für Kollision. Es wird viele Speaker geben, die gegensätzliche Meinungen vertreten, teilweise direkt nacheinander, sodass sich das Publikum am Abend selbst eine Meinung bilden kann. Genau dort entsteht Innovation.

Wer kommt zur TEDAI?

Die Zielgruppe ist divers, von der Wirtschafts- und Bildungswelt über Startups und KMU bis zu Konzernen, die anfangs zwei Personen geschickt haben und mittlerweile zwanzigköpfige Delegationen. Der gemeinsame Nenner: Es sind Entscheidungsträger:innen, die oft über Budget verfügen und über den Tellerrand hinausblicken möchten. Im ersten Jahr kamen fast 70 Prozent des Publikums von außerhalb Österreichs, die größten Delegationen aus Deutschland, UK und Frankreich. Im zweiten Jahr waren rund 40 Prozent aus Österreich, was für uns ein Erfolg war. Letztes Jahr waren 65 Länder vor Ort.

Was macht das Format aus?

Wir haben eine klare Regel: keine Demo-Booths, höchstens künstlerische Installationen oder spielerische Exhibits. Dafür gibt es am zweiten Tag parallel Workshops, Reflexionsrunden und sogenannte Ideas Adventures, bei denen wir Kleingruppen aus der Hofburg hinausschicken. Es gibt auch keine Speaking Fee. Stattdessen arbeite ich mit allen Speakern drei bis sechs Monate lang an ihren Talks, konkret in zwei bis vier Calls, in denen wir das große Thema aufmachen und immer weiter auf dieses eine Skript runterbrechen. Danach werden sie bis zur Sekunde vor der Bühne von Rhetorik-Coaches begleitet, dazu kommt ein rigoroses Fact-Checking. Einen TED Talk von Geoffrey Hinton oder Peter Steinberger wird man so auf keiner anderen Konferenz hören.

Wohin soll die Reise gehen?

Was ich immer stärker beobachte: Problemlösungsorientiertes Forschen bringt im KI-Bereich die spannendsten Innovationen hervor und bedeutet gleichzeitig das nachhaltigste wirtschaftliche Wachstum. Wir arbeiten an einer Plattform, die die grundlegenden Probleme dokumentiert, die Forschende und Gründer:innen derzeit am meisten beschäftigen, und diese im Rahmen von Veranstaltungen nach außen trägt. Also nicht nur ideenzentriertes Denken, wie bei TED Talks, sondern problemzentriertes Denken.


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