22.05.2020

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

Die Coronakrise hat gezeigt, dass es durch Künstliche Intelligenz möglich ist, Kosten nachhaltig zu reduzieren. Das Wiener Software- und KI-Unternehmen craftworks hat einen Leitfaden entwickelt und sich dabei an über 20 erfolgreich umgesetzten KI-Projekten orientiert.
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Künstliche Intelligenz, Industrial AI. AI, KI, Artificial Intelligence, Machine Learning,
(c) craftworks - Das craftworks-Gründerteam Jakob Lahmer (CTO), Simon Grabher (CEO), Michael Hettegger (CSO).

Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen. Der durch die Krise vorherrschende Druck  zur Einsparung von Kosten zwingt so manches Unternehmen, die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren. Doch diese Technologien können die Industrie vor so manche Herausforderung stellen. Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt, interne Prozesse nachhaltig zu verändern. Hier schreitet der “Industrial AI”-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.

Drei Prozent jährlicher Anstieg des Wirtschaftswachstums durch Künstliche Intelligenz bis 2035

Laut einer Studie von Accenture und Frontier Economics kann Künstliche Intelligenz in Unternehmen das Wachstum ankurbeln. Bei dieser Untersuchung wurden zwölf Volkswirtschaften durchleuchtet und dabei erforscht, wie sich eine umfassende Nutzung von KI in der Wirtschaft auswirkt.

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Darin heißt es: “Für den Industriestandort Österreich prognostiziert Accenture durch den Einsatz von KI bis 2035 einen Anstieg des Wirtschaftswachstums um jährlich drei Prozent. Das wäre mehr als eine Verdopplung gegenüber dem Basis-Szenario mit einer Wachstumsrate von 1,4 Prozent pro Jahr, welches die zukünftige Entwicklung der Wirtschaft auf Grundlage des technologischen Stands von heute voraussagt”.

KI-Projekte für nachhaltigen Geschäftserfolg

Weiters wird erwartet, dass die Produktivität der Beschäftigten in Österreich dank Künstlicher Intelligenz um 30 Prozent steigen kann, da “sich viele Arbeitsabläufe effizienter gestalten und Mitarbeiter ihren Fokus auf Aufgaben mit einer hohen Wertschöpfung legen”.

In diesem Sinne hat craftworks einen Guide entwickelt, der Projektleiter bei der Umsetzung von KI Prototypen und Rollouts unterstützen soll. “Wenn man erste Erfahrungen mit KI-Projekten sammelt, dann investiert man in nachhaltigen Geschäftserfolg, auch jetzt in der besonders herausfordernden Zeit”, sagt Michael Hettegger, einer der Gründer von craftworks und liefert gleich eine AI-Roadmap mit.

Die wichtigsten Punkte des KI-Guides kurz zusammengefasst

• Vom Use Case zum Business-Case

Der richtigen Use Case zählt zu den fundamentalsten Dingen für ein erfolgreiches Projekt. Man sollte sich hierbei auf jene Prozess-Optimierungen fokussieren, die leichter mittels Künstlicher Intelligenz realisierbar sind, als durch andere Methoden. Dabei ist es wichtig, als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte. Etwa R&D, Logistik oder Wartung, um Beispiele zu nennen.

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Als nächstes steht an, innerhalb des gewählten Departments den Prozess zu identifizieren, der Optimierungspotential in sich trägt. Faktoren, um für ein Industrial AI-Projekt geeignet zu sein, sind laut craftworks in fünf Punkten auszumachen. Der Prozess sollte komplex sein, eine non-lineare Performance anzeigen, Aufmerksamkeit erregen, wenn plötzliche Anomalien auftreten, der Grund für signifikante Ausschussquoten sein und hohe Kosten nach sich ziehen, falls es zu einem maschinellen Ausfall kommt.

Des Weiteren hängt die Tauglichkeit eines Prozesses für ein “Industrial AI”-Projekt stark von der Generierung von Daten zusammen. Hier wird geraten, dass, wenn eine Prozess-Optimierung in der Theorie hohe Kosteneinsparung verspricht, historische Daten jedoch nicht verfügbar sind, man die “data collection” so schnell wie möglich starten sollte. Als Tipp wird vorgeschlagen, Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht. Nachdem man den passenden Use-Case gefunden hat, muss laut craftworks eine Kosten-Analyse folgen.

• Die richtige Machine Learning Methode

Der nächste Schritt ist es den gewählten Use-Case mit der besten “Machine-Learning”-Methode zu verbinden. Dabei wird zwischen “supervised learning”, “unsupervised learning” und “reinforcement learning” unterschieden.

Beim ersten lernt ein Algorithmus Verbindungen zu isolieren oder zu kombinieren, die er als Datensatz erhält – um eine vordefinierte Aufgabe (dessen Resultat bekannt ist) so effizient wie möglich zu lösen. Während des Prozesses wird der Algorithmus “überwacht”, um sicherzustellen, dass das “learning” stets Richtung vorgegebener Aufgabe ausgerichtet bleibt.

Unsupervised learning” hingegen umfasst Methoden, die keine vordefinierten Aufgaben benötigen, um zu lernen. Das System versucht Muster im Datensatz zu erkennen, die aufgrund von “Störungen” von der Norm abweichen.

Reinforcement learning” bezieht sich auf “machine-learning”-Methoden, bei dem eine Strategie erlernt wird, um eine definierte Aufgabe zu erfüllen, mittels eines “trial-and-error-“Prozesses. Der Künstlichen Intelligenz wird hierbei nicht aufgetragen nach einer vorbestimmten Art und Weise zum Erfolg zu kommen, sondern sie wird ähnlich dem “Zuckerbrot- und Peitschen-Prinzip” mit positiven oder negativen Belohnungen animiert, eine dominante und problemlösende Strategie zu entwickeln, die nahe an das Optimum herankommen soll.

• Das “perfekte” Daten-Set

Im vorigen Punkt war viel von Daten die Rede. Konkreter wird es in der dritten Phase der Implementierung der Künstlichen Intelligenz in das eigene Unternehmen. Es geht darum geeignete Datensätze zusammenzutragen.

Im Prinzip gilt, dass mehr Daten logischerweise besser sind, als kleine “Data samples”. Allerdings hängt die Menge stark vom Use-Case ab. Als Beispiel nennt der craftworks-Guide, dass 100.000 Datenpunkte sich als zu gering erwiesen haben, um eine exakte Vorhersage zu treffen, wann Lieferautos am Ziel ankommen. Dagegen waren 500 indizierte Produkte als Beispiel schlechter Qualität ausreichend, um gute Ergebnisse in Sachen “predictive quality control” zu erlangen.

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Es wird daher geraten, einen guten Blick auf die Datenqualität zu legen – Dubletten, Formatierungsfehler oder Inkonsistenzen haben einen starken negativen Einfluss auf die KI-Entwicklung. Daten sollten zudem klassifizierbar und relevant sein. Dabei ist es ratsam, sich genau anzusehen, welche Daten fürs “decision-making” und “operations” bereits verwendet wurden. Mit großer Wahrscheinlichkeit lässt sich daraus leicht eine Automatisierung der Daten-Analyse entwickeln.

• Proof of Concept

Bei diesem Punkt macht craftworks vier Punkte aus, die ausschlaggebend dafür sind, inwiefern ein “Machine Learning”-Modell effektiv sein und wie es weiterentwickelt werden kann.

Die Umsetzbarkeits-Studie soll einen ersten Hinweis darauf geben, inwieweit eine AI-Lösung durchführbar ist. Hier werden erste passende Algorithmen evaluiert und das KI-Grundgerüst geschaffen.

In der zweiten Phase widmet man sich der Entwicklung einer Prototyp-Lösung, die mit den Zielen des Use-Case einhergeht. Management und ausgesuchte Mitarbeiter, die mit Daten zu tun haben, kommen an dieser Stelle zum ersten Mal in Kontakt mit der Künstlichen Intelligenz. Dies soll für eine hohe “user acceptance” der Software-Lösung sorgen, während das Projekt Fahrt aufnimmt.

In der Optimierungsphase ist vorrangig das Feedback der Mitarbeiter von Bedeutung und wird in das Projekt implementiert. Danach folgt der Rollout, der noch als “starting point” gilt und für andere Use-Cases skaliert werden kann. Für die ersten drei Schritte wird ein jeweiliger Zeitraum von vier, bei der letzten Phase vier bis zwölf Wochen empfohlen.

• Das Team

Ein wichtiger und selbstverständlicher Hinweis des Guides für die Implementierung der Künstlichen Intelligenz ins Unternehmen betrifft die richtige Auswahl an Mitarbeitern für das Projekt. Jene sollten die nötigen Fertigkeiten und Übersicht in Sachen Prozess-Entwicklung, Daten und Technologie mit sich bringen. Zudem sollte man sich Gedanken machen, wer die nötige IT-Infrastruktur aufsetzen, entwickeln und warten kann.

• Resultate Visualisieren

An dieser Stelle wird darauf hingewiesen, wie wichtig Transparenz des ganzen “Machine Learning”-Prozesses ist. Daten-Analysen sollten in User-freundlicher Manier visualisiert werden, denn wie craftworks sagt: “Die Kombination von ‘human und Articficial Intelligence’ erlangt die besten Resultate.

• “Key Software”-Entscheidungen

Die Wahl richtiger Technologie will wohl durchdacht sein und sollte sich am Ziel des Implementierungsvorhaben orientieren. Der Leitfaden empfiehlt, auf “Open Source”-Technologie zurückzugreifen. Craftworks zeigt sich überzeugt, dass die Entwicklung einer solchen Software seitens der globalen Community Vorteile bringt: eine bessere Qualität und sichere Software-Tools. Durch die Nutzung von “Open Source” entgeht man auch der Abhängigkeit eines einzelnen Providers und kann die IT-Infrastruktur flexibler anpassen, wenn nötig.

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Weitere Möglichkeiten technologischer Nutzung umfassen den “Model as a Service”- oder “Model as Dependency”-Approach. Im ersten Fall agiert das Modell unabhängig und kann divers eingesetzt werden. Im zweiten Fall ist es direkt in einer generellen Anwendung integriert. Und macht etwa in einer Pilot-Phase Sinn. Auch können AI-Anwendungen, laut craftworks, problemlos “on-premise” oder als “cloud solution” eingesetzt werden.

• Ständige Optimierung der “Machine Learning”-Modelle

Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

• Vom Prototypen bis zum globalen Rollout

Nach einem erfolgreichem Pilot-Projekt ist es, so der Guide weiter, an der Zeit, die Künstliche Intelligenz auszuweiten – sie zu skalieren. Neue Use-Cases im Sinn, können genutzte “Machine-Learning”-Modelle als Startpunkt für ähnliche Ziele und Vorhaben genutzt werden. Zudem wird es wichtiger, je größer die Datenmenge wird, Dienstleistungen zu “containerisieren”. Soll heißen, sie einzuteilen und zwar getrennt zu halten, jedoch parallel und unabhängig voneinander innerhalb der gleichen Infrastruktur laufen zu lassen.

• Dokumentation

Am Ende des Leitfadens weist craftworks darauf hin, dass “Industrial AI” kein fertiges Produkt oder fertige Lösung ist, die man man ohne Entwicklungsprozess erstehen kann. Allerdings sorgt ein professionell geführtes AI-Projekt zu einer hohen Lernkurve, die sich positiv auf Folgeprojekte auswirken kann. Daher wird geraten, den Fortschritt zu dokumentieren und zu reflektieren, inwiefern Erfahrungen mit “Machine Learning” in welchen Bereichen lehrreich waren. Denn, wie Hetteger sagt: “Datengetriebene Prozessoptimierung ist kein Innovationsprojekt, das in Zukunft von einem neuen Trend abgelöst wird. ‘Industrial AI’ wird zur Grundlage für Marktführerschaft”.


⇒ craftworks

⇒ KI-Guide zum Download (Englisch)

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Lanbiotic, Neurodermitis
(c) Oliver Wolf - Patrick Hart und Katrin Susanna Wallner von Lanbiotic.

Das Grazer Startup Lanbiotic stellt medizinische Hautpflege-Produkte mit lebensfähigen Bakterien speziell für die von Neurodermitis geplagte Haut her. Dabei verwenden die beiden Gründer:innen Patrick Hart und Katrin Wallner den zum Patent angemeldeten Bakterienstamm “Lactococcus Lanbioticus“.

Lanbiotic: “Skalierung als neue Normalität”

“Mit unseren probiotischen Hautanwendungen bringen wir gesundheitsfördernde Bakterien direkt auf die Haut, um die natürliche Balance des Hautmikrobioms wiederherzustellen und Hautprobleme gezielt an der Ursache zu bekämpfen”, erklärt Wallner.

Das letzte Jahr fühlte sich für die Gründerin an, als sei ein Traum nicht nur wahr, sondern sogar übertroffen worden. Andererseits sei es eine “neue Normalität” an der Skalierung des Unternehmens zu arbeiten.

“Wir haben weitere Produkte mit unserem einzigartigen Bakterienstamm ‘Lactococcus Lanbioticus’ entwickelt, um umfassender auf die Bedürfnisse von Menschen mit zu Neurodermitis neigender Haut eingehen zu können. Neu hinzugekommen sind Flora Bath und Flora Sun”, erklärt Wallner.

Flora Bath ist ein spezieller Badezusatz, der für Menschen entwickelt wurde, die großflächig oder an der Kopfhaut von Ekzemen betroffen sind – ein Bereich, in dem Pflegecremen oft an die Grenzen ihrer Praktikabilität stoßen.

“Der Fokus liegt wie immer bei Lanbiotic auf der Ergänzung des Hautmikrobioms, also ‘der lebende Teil’ der natürlichen Schutzbarriere der Haut, die den gesamten Körper bedeckt, mit probiotischen Bakterien”, so Wallner weiter. “Eine Ausgewogenheit des Hautmikrobioms ist, wie auch im Darm, entscheidend, um die Gesundheit der Haut zu bewahren und Beschwerden zu lindern.”

Flora Sun hingegen ist ein weiteres Produkt, das auf die besonderen Herausforderungen empfindlicher Haut unter UV-Strahlung eingeht. Studien hätten gezeigt, dass das Hautmikrobiom die natürliche Fähigkeit der Haut verbessern kann, mit den Effekten – und häufig auch Schäden – durch Sonneneinstrahlung umzugehen.

EHI-Siegel für Onlineshop

“Parallel dazu haben wir auch international expandiert: Der Eintritt in den deutschen Markt war ein großer Schritt, der mit der Anpassung unserer Produktions- und Logistikkapazitäten verbunden war, um langfristig weitere internationale Märkte beliefern zu können. Unser Webshop wurde außerdem mit dem EHI-Siegel zertifiziert, um unseren Kund:innen einen sicheren und vertrauenswürdigen Einkauf zu ermöglichen.”

Auch das Team wuchs 2024, zudem konnte durch zahlreiche Medienauftritte und Messeteilnahmen Aufmerksamkeit für die eigenen Produkte und die Marke gewonnen werden.

“Als weiteres Highlight wurden wir von der Apothekerkammer mit unserer Fachfortbildung akkreditiert, was Apotheker dazu motiviert, unsere Fortbildungen zu besuchen und mehr über das noch recht ‘nischige’ Thema Hautmikrobiom zu erfahren”, sagt Wallner.

Neue Märkte im Fokus

Aktuell arbeitet das Startup intensiv daran, Lanbiotic als Unternehmen und Marke weiterzuentwickeln, strategisch zu positionieren und zu skalieren. Das oberste Ziel ist es, die Lebensqualität von Menschen mit Neurodermitis über ihre mikrobiombasierten Produkte zu verbessern.

“Wir möchten Lanbiotic in weiteren Märkten etablieren, insbesondere natürlich in Ländern, wo die Prävalenz für Neurodermitis hoch ist. Dafür arbeiten wir an effizienten Marketingprozessen, um unsere Markenbekanntheit zu steigern, und bauen unsere Vertriebsstrukturen aus”, erklärt die Founderin. “Um diesen Schritt bestmöglich zu unterstützen, suchen wir gezielt nach vertrauenswürdigen Partnern für den internationalen Vertrieb, die unsere Werte und Qualitätsansprüche teilen. Die Kooperationen sollen es uns ermöglichen, unsere Produkte nachhaltig in weiteren europäischen und außereuropäischen Ländern anzubieten und das Thema Hautmikrobiom international bekannter zu machen.”

Daneben optimiert das Team Produktionsprozesse, um der wachsenden Nachfrage nachkommen zu können. In der Produktentwicklung liegt dabei der Fokus auf der Entwicklung weiterer wissenschaftsbasierten probiotischen Pflegeprodukten, die speziell auf die Bedürfnisse von Menschen mit Neurodermitis und empfindlicher Haut zugeschnitten sind. Dazu steht man intensiv mit Industrie und Spitzenforschung in Kontakt.

Lanbiotic: Strukturen und Prozesse schaffen

Intern sei man vor allem stark mit dem Aufbau der Organisation beschäftigt. Man arbeitet daran, Strukturen und Prozesse zu schaffen, die das Wachstum langfristig stützen können. Ziel sei es, eine gesunde Organisation aufzubauen, die den Expansions- und Innovationszielen gerecht werde und das Unternehmen flexibel in die nächsten Entwicklungsstufen führt.

Lanbiotic wurde in der Vergangenheit unter anderem auch von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt. So absolvierte das Unternehmen den aws First Incubator und erhielt über aws Innovationsschutz eine Förderung, um sein geistiges Eigentum zu schützen. Später folgte eine Preseed- und Seed-Förderung über aws Innovative Solutions. Mit diesem Seed-Förderprogramm unterstützt die aws innovative Gründungsideen, die über die Unternehmensgrenzen hinaus einen positiven gesellschaftlichen Impact bewirken. Der Fokus liegt auf skalierbaren Geschäftsmodellen. Im Fall von Lanbiotic war die Förderung essentiell, um die Produktentwicklung und Markteinführung zu finanzieren und sich allgemein zu professionalisieren.

“Eine bessere Förderung als aws Seed Innovative Solutions könnte es derzeit, meiner Meinung nach, für uns nicht geben”, sagt sie. “Es handelt sich um einen nicht rückzahlbaren Zuschuss von 400.000 Euro, der für unterschiedlichste Aktivitäten in der Markteinführung und Produkteinführung verwendet werden kann. Naturgemäß ist das Programm sehr kompetitiv, aber wenn man für die Finanzierung ausgewählt wird, hat man wirklich einen gewaltigen Booster, um ein nachhaltiges Unternehmen aufzubauen.”

Die weiteren Ziele von Lanbiotic

Im Allgemeinen habe ihnen das Programm bereits jetzt weit mehr gebracht als Geld. “Ich empfand den Bewerbungsprozess per se als wertvolle Erfahrung, um mir unser Business Model noch einmal ganz genau anzusehen und unsere Ziele zu definieren”, präzisiert die Grazerin. “Dass wir sie jetzt so scheinbar ‘locker’ übertreffen konnten, ist natürlich die Draufgabe.”

Durch die positive Resonanz der stetig wachsenden Stammkundenbasis sieht sich Wallner in ihrer Mission bestätigt. “Wir wissen aber auch, dass viele Menschen Lanbiotic noch nicht kennen und Neurodermitis in vielen Ländern nach wie vor ein großes Problem darstellt”, sagt sie. “Daher wollen wir gezielt skalieren, den Umsatz und Gewinn steigern, innerhalb und außerhalb Europas expandieren und unser Produktportfolio weiter diversifizieren.”

In Sachen Umsatzentwicklung wird Lanbiotic 2024 das gesetzte Umsatzziel voraussichtlich verdoppeln, wie Wallner erzählt. “Unser für 2025 gestecktes Ziel ist ambitioniert, aber wir sind zuversichtlich, dass wir hier wieder gute Arbeit leisten. Aktuell haben wir einen sechsstelligen Nettoumsatz erreicht, und dank der Unterstützung durch die aws Seed-Förderung werden wir auch heuer, wie jedes Jahr seit unserer Gründung, noch profitabler sein.”


* Disclaimer: Das Startup-Porträt erscheint in Kooperation mit Austria Wirtschaftsservice (aws)

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AI Summaries

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

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