Um Ihr Geschäftsziel (z.B. höhere Effizienz, geringere Materialverschwendung usw.) durch den Einsatz von Machine Learning zu erreichen, sollten Sie sich zunächst einen Überblick darüber verschaffen, was Ihre Daten überhaupt leisten können. Das ist möglich, indem Sie Machine-Learning-Modelle an realen Daten testen. Wenn Sie noch keine Daten zur Verfügung haben, können Sie Ihre Modelle auch an Testdaten simulieren.

Außerdem müssen Sie bedenken, dass die Modelle ständig angepasst werden müssen. Während des Entwicklungsprozesses werden die Machine-Learning-Modelle ständig verbessert und aktualisiert. Sie müssen auf einer Plattform betrieben werden, die es ermöglicht, flexibel und in Echtzeit mit dem Modell zu interagieren. Das gelingt am besten mit einer MLOps-Plattform (Machine Learning Operations-Plattform), die das Lebenszyklus-Management des Modells übernimmt, sowie Änderungen und Integrationen zulässt.

MLOps wurde vom Begriff DevOps abgeleitet, der bereits in der Softwareentwicklung verwendet wird, und entstand aus der Verschmelzung der Begriffe Machine Learning und Operations. MLOps umfassen einen Tech Stack, der sprach-, framework-, plattform- und infrastrukturunabhängig ist, um alle Vorgänge rund um die Künstliche Intelligenz zu handhaben. Ein guter MLOps-Workflow sollte Tools und Funktionen enthalten, die es dem Benutzer ermöglichen, repetitive und zeitaufwändige Arbeitsschritte zu automatisieren und ihn bei den folgenden Aufgaben zu unterstützen:

• Kontinuierliche Integration und ständige Bereitstellung

• Einsatz und Automatisierung

• Skalierbarkeit und Verfügbarkeit

• Kollaboration

• Modell-Überwachung

Im Bereich der angewandten Data Science besteht eine häufige Herausforderung für Unternehmen darin, den Übergang vom Prototyp zur Produktion erfolgreich zu absolvieren. Das führt dazu, dass es schwierig ist, einen echten Return on Investment zu erzielen, selbst wenn die Modelle sehr sorgfältig entwickelt wurden. Wie Run.ai erklärt, ist ein häufig genannter Grund für diese hohe Misserfolgsrate die Schwierigkeit, eine Verbindung zwischen den unterschiedlichen Teams herzustellen: den Data Scientists, die die Inferenzmodelle entwickeln und trainieren, dem IT-Team, das für die Wartung der zugrundeliegenden Infrastruktur verantwortlich ist, und den Machine-Learning- Ingenieuren, die dafür zuständig sind, produktionsreife Machine-Learning-Anwendungen bereitzustellen. Die Kluft zwischen den Fachkenntnissen, Sichtweisen und Zielen dieser Teams kann ein erhebliches Hindernis für die nahtlose Integration von Machine-Learning-Modellen in eine Produktionsumgebung darstellen, in der sie einen greifbaren Nutzen für das Unternehmen erbringen können.

Diese Herausforderungen können durch einen gut definierten, robusten MLOps-Workflow gelöst werden. Die craftworks-eigene MLOps-Plattform – navio – fungiert als Kompass, der Unternehmen dabei hilft, sich in den verwirrenden Gewässern der MLOps-Tools zurechtzufinden. navio führt Sie an Ihr Ziel, indem es viele der oben genannten Herausforderungen direkt löst. Integrierte Benutzerverwaltung, Modellmanagement, Überwachung und Sicherheit ermöglichen es Ihnen, jedes Ihrer Modelle schneller als je zuvor zu synthetisieren. Integrieren Sie navio einfach in Ihre bestehende Infrastruktur. So können Sie sich auf die Entwicklung des optimalen Modells konzentrieren – navio kümmert sich um den Rest.

Um zuverlässig einheitliche Maschinendaten zu erhalten, kann navio mit Edge Devices integriert werden. Diese versorgen die Plattform mit den notwendigen Informationen zur Verbesserung der Echtzeit-Vorhersagen.

Um die Edge-Computing- Möglichkeiten zu erweitern, arbeitet craftworks mit TTTech Industrial zusammen und nutzt dessen modulare industrielle Edge-Computing-Plattform Nerve. Die Kombination von navio und Nerve ist eine einsatzfertige Edge-Computing-Lösung mit dem zusätzlichen Vorteil von navio, dass KI-Modelle nahtlos in neue oder bestehende Infrastrukturen eingebaut und integriert werden können.

In der Produktion stellt Nerve die erforderliche Edge-Computing-Infrastruktur bereit, damit ein navio-Modell die Maschinendaten aufnehmen kann. Die Daten werden weiterverarbeitet, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen, indem Modelle, die von navio gehostet werden, direkt dort eingesetzt werden, wo die Daten gewonnen werden. navio bietet Ihnen einen Überblick über Ihre Edge Devices, Modelle und Klienten an einem Ort. Es verringert die Latenzzeit, erhöht die Sicherheit und optimiert den Arbeitsablauf.

In den Worten von Jakob Lahmer, Gründer und CTO von craftworks: "Unsere Kunden verfügen oft nicht über die technologischen Voraussetzungen, um unsere Modelle betreiben zu können. Mit Nerve können wir ihnen eine Plattform für die Datenerfassung und die Ausführung unserer Modelle anbieten, die zudem nahtlos mit unserer navio-Lösung zusammenarbeitet."

Auf diese Weise können Fertigungsbetriebe bessere, datenbasierte Entscheidungen in zahlreichen Bereichen treffen: Kostenreduzierung, Verringerung des Materialausschusses, Energieeinsparung, Verbesserung der Produktionsplanung und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit durch ein hochwertiges Produktportfolio. Durch die Kombination von navio mit Nerve von TTTech Industrial helfen wir unseren Kunden, die Komplexität von KI zu entzaubern und Teil der 4. Industriellen Revolution zu sein. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, mit dieser All-in-One-Hardware- und Softwarelösung in jeder Branche die Nase vorn zu haben.