ManuBrain-Vorstellungsrunde: NEXOCRAFT

ManuBrain-Vorstellungsrunde: NEXOCRAFT

Das KI-Forschungsprojekt ManuBrain verfolgt das Ziel, Industrieunternehmen den Zugang zu den Vorteilen von künstlicher Intelligenz zu ermöglichen. Im Genaueren verfolgen wir das Ziel, eine universell einsetzbare und skalierbare KI-Plattform zu entwickeln. Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten als Projektpartner verschiedene Unternehmen und Forschungseinrichtungen interdisziplinär zusammen.

Als zweiter Interviewpartner in der “ManuBrain-Vorstellungsrunde” stand Christoph Voigt von NEXOCRAFT Rede und Antwort.

Das Interview mit Christoph Voigt

Wie kam es zur Beteiligung von NEXOCRAFT am Projekt ManuBrain?

Seit einigen Jahren sind wir im Kompetenznetzwerk KI MAP aktiv. Aus diesem gehen immer wieder interessante Initiativen zu neuen KI-Anwendungen hervor.

Als dann ManuBrain vom Netzwerk initiiert wurde, war uns sofort klar, dass wir uns hier gern einbringen würden. Es ist uns ein Anliegen Ingenieure im industriellen Mittelstand mit dem Hilfsmittel „Machine Learning“ auszurüsten. ManuBrain schließt hier eine wichtige Lücke. Die Idee dahinter ist so einfach wie wichtig: Zum einen möchten wir durch die Open Source-Projekte Transparenz in das komplexe Umfeld der Künstlichen Intelligenz für industrielle Anwendungen bringen. Und zum anderen den Unternehmen einen leichten Einstieg ermöglichen, diese neuen Technologien nutzenstiftend einzusetzen.

Was ist dabei eure Aufgabe?

Um dem Ziel näher zu kommen, umfangreiche Analysen, Modellierungen und Vorhersagen für industrielle Maschinen, Anlagen und Produktionsprozesse auf einfache Art nutzen zu können, bedarf es zunächst einer zugrundeliegenden KI-Plattform. Unsere Aufgabe ist es, genau diese Plattform für ManuBrain zu konzipieren, zu entwickeln und zu implementieren. Vereinfacht gesagt bringt die Plattform zunächst alle Datenströme aus dem Anlagenbetrieb zusammen. Weiterführend bildet sie zudem auch einen KI-Baukasten, in den flexibel je nach Anforderung und Aufgabenstellung die richtigen KI-Modelle integriert werden können. Die Modelle selbst werden vom Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI entwickelt und dann von uns eingebunden.

Interessant ist, dass wir damit eine modulare Microservice Architektur programmieren, die folgende Brücke schlägt: Sie wird für den Endanwender einfach zu nutzen sein und trotzdem flexibel bleiben. Sie ist damit für die zukünftigen Erweiterungen gerüstet.

Das konkrete Ergebnis veröffentlichen wir schließlich Open Source als Git Repository.

Wie kann man ManuBrain KI-Plattform dann nutzen?

Die ManuBrain KI-Plattform kann sowohl auf einem lokalen PC als auch auf Cloud-Umgebungen wie z. B. Microsoft Azure installiert werden. Sie ist über Industrieprotokolle mit den Maschinen und Anlagen verbunden und kann deren Daten direkt aufzeichnen. Der Anwender muss sich also nicht mehr länger z. B. mit der Installation von Basis-Software-Frameworks auseinandersetzen, um zu seiner KI-Lösung zu gelangen. Dies wird alles in der KI-Plattform bereitgestellt.

Das wichtigste Industrieprotokoll für die Maschinenverbindungen ist derzeit OPC-UA. Die Daten werden über die Sensorik von der Maschinensteuerung erfasst (SPS) und über das Protokoll an die Plattform gesendet. Die Plattform speichert diese Daten und stellt sie bereit.

Jetzt sind die Daten verfügbar – wie geht es weiter?

Nun können umfangreiche Analysemodelle der KI auf diese Maschinendaten zugreifen und auf diese angewandt werden.

In einem ersten Schritt werden die maschinellen Lernmodelle trainiert (Machine Learning). Das kann als Supervised, Unsupervised oder Reinforcement Learning erfolgen. Welche Art des maschinellen Lernens verwendet wird, hängt von der jeweiligen industriellen Anwendung ab. Darauf folgt dann eine ausgiebige Test- und Validierungsphase der gelernten Zusammenhänge anhand von realen Messdaten. KI und reale Maschinendaten treffen aufeinander, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Und zwar ohne Schäden an den Maschinen anzurichten.

Den Abschluss bildet die die KI-Anwendungsphase. Von diesem Zeitpunkt an können die Anwendungen der Plattform genutzt werden. Das bedeutet, dass von nun an die von der Maschine erzeugten Live-Daten von der Künstlichen Intelligenz ausgewertet werden können und direkt nutzbare Ergebnisse bereitstellen: z. B.  Qualitätsvorhersagen, Verfügbarkeiten oder Aussagen zu Anomalien.

Was macht die ManuBrain KI-Plattform so besonders?

Wir haben mit den beteiligten Partnern ein kleines Konsortium, welches alle Bereiche von den Forschungs- bis zu den Anwendungspartnern umfasst. Dadurch sind wir schnell entscheidungsfähig und es wird eine in der industriellen Praxis einfach einsetzbare KI-Plattform entstehen. Die Plattform ist entgegen vieler alternativer KI-Lösungen von vorneherein auf den industriellen Mittelstand zugeschnitten und kann zügig implementiert werden. Zudem bietet sich gerade für Ingenieure mit Data-Science-Interesse ein guter Einstieg auch eigene KI-Modelle zu entwickeln und zu integrieren.

In welcher Projektphase steht NEXOCRAFT im Moment?

Wir bewerten derzeit gemeinsam mit unserem Partner dem Fraunhofer SCAI die KI-Frameworks für die Plattform. Von diesen existieren sehr viele und viele verschiedene. Die Herausforderung ist es hierbei, die am besten geeigneten auszuwählen und zu kombinieren. Danach bauen wir schrittweise das Git Repository auf. Das bedeutet, wir erstellen die Ordnerstrukturen der KI-Plattform für GitHub. Wir sind also gerade in der Endphase der Konzeption.

In Kürze beginnen wir dann mit den ersten Implementierungen. Dazu gehört als ein wesentlicher Schritt z. B. die Einbindung der Connectivity wie mit OPC-UA und MQTT.

Welchen Mehrwert bietet ManuBrain für euch?

Wir schätzen den Nutzen von Open Source sehr – als Entwickler aber auch als Anwender. Wer Open Source-Code und -Frameworks nutzt, stellt i. d. R. auch gerne Open Source-Code zur Verfügung. So ist es für uns eine gute Gelegenheit, an einem solchen Projekt mitzuwirken. Zudem erhöht sich die Codequalität häufig bei Open Source-Projekten.

Rund um ManuBrain bieten wir weitere professionelle Dienste und Lösungen für den industriellen Mittelstand an. Wir stehen also als Experte für den Betrieb der KI-Plattform zur Verfügung, zum Beispiel wenn der Betrieb auf Microsoft Azure skaliert werden soll. Unser Ziel ist es, das Projekt auf GitHub langfristig zu pflegen. Die Projektergebnisse stehen also auch nach der Förderphase langfristig zur Verfügung.

Natürlich ist für uns das ManuBrain-Netzwerk selbst auch sehr gewinnbringend. Wir verbinden uns darüber mit anderen Partnern aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz und der Industrie und knüpfen neue Kontakte.

Kann man die fertige ManuBrain KI-Plattform dann schon für umfangreiche Industrieanwendungen nutzen?

Im Prinzip ja. Allerdings liegt der Fokus ja zunächst auf einer einfachen Implementierung der KI-Plattform. Dafür greifen wir z. B. auf Docker bzw. Docker Compose zurück. Sollen jedoch KI-Anwendungen in großem Umfang ausgerollt werden, wird meist eine Skalierbarkeit mittels einer professionellen Cloud-Infrastruktur unumgänglich. Nur so können die schnellen und hochverfügbaren Industrieanwendungen sicher bereitgestellt werden. Um beispielsweise ein SLA (Service Level Agreement) von 99% zu erreichen, würde die Skalierung der KI-Anwendungen bei der professionellen Variante z. B. über die Nutzung von Microsoft Azure im Hintergrund erfolgen.

Was versteht man unter einer skalierbaren KI-Plattform?

Skalierbar bedeutet, dass die Microservices auf Clustern betrieben werden können. Bildlich gesprochen bedeutet dies, dass derselbe Code an mehreren Stellen gleichzeitig verwendet wird. Der Code wird auf vielen kleinen Verarbeitungseinheiten ausgeführt, wir sprechen auch von mehreren Knoten, auf die die CPU-Last verteilt wird.

Über Christoph Voigt:

Christoph Voigt ist seit 1,5 Jahren als IoT & AI Solution Manager Teil von NEXOCRAFT in Bonn, einem Spezialisten für AIoT-Lösungen für die Industrie. Als Diplom Ingenieur der Elektrotechnik / Automatisierungstechnik hat er über 30 Jahre Erfahrung als Programmierer in der Automatisierung, dem Programmieren von SPS, Sicherheitssteuerungen, Robotern und HMIs. Weitere Projekte und Fortbildungen mit starker Ausrichtung auf IoT und AI machen ihm zum Experten, wenn es darum geht diese neuen Technologien für konventionelle Industrieunternehmen aufzuschließen. “KI ist für mich ein neues Werkzeug der Automatisierung, was sich in den nächsten Jahren in fast allen Industriebereichen etablieren wird”, so Christoph Voigt.

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