05/09/2022

Viertes Netzwerktreffen: Ausarbeitung des Proof of Concepts

Am 23.03.2022 kamen Unternehmen und Interessierte zum vierten Netzwerktreffen des KI-Hubs zusammen, welches online über wonder.me durchgeführt wurde. Nach einer kurzen Einführung in die WonderMe-Umgebung tauschten sich die Teilnehmenden in einem kleinen Warm-Up über ihre KI-Ideen für ein Start-up aus. Anschließend folgten zwei Vorträge zum Thema Ausarbeitung eines Proof of Concepts (kurz: PoC). Im ersten Vortrag berichtete Jonas Szalanczki über PoC-Phasen in den aktuellen Projekten von NeuroForge. Im zweiten Vortrag gaben Lisa Zeller und Sven Rausch von EnerIQ einen Einblick in die Umsetzung von Zeitreihenanalysen zur Verbrauchsvorhersage von Heizungsanlagen. Anschließend ließen die Teilnehmenden das Netzwerktreffen mit interessanten Gesprächen in den einzelnen Wonder.Me-Räumen ausklingen.

Willkommen und Warm-Up

Zu Beginn des vierten Netzwerktreffens trafen sich die Teilnehmenden in der Cafeteria der virtuellen Umgebung Wonder.Me. Diese stellt eine Alternative zu dem Tool Gather.Town dar, das beim vorherigen Netzwerktreffen verwendet wurde. Nach einer kurzen Einführung in die intuitiv bedienbare Wonder.Me-Umgebung und einer Rückschau auf das vergangene Wissenstransfertreffen starteten die Teilnehmenden mit einem kleinen Warm-Up, in dem sie sich über ihre KI-Ideen für ein Start-up austauschten. Dabei wurden sehr interessante Ideen, wie zum Beispiel ein Sprachassistent beim Zahnarzt oder das DSGVO-konforme Ausblenden von Personen in Überwachungsvideos, genannt. Gerade das Thema DSGVO lieferte in diesem Zusammenhang eine spannende Diskussionsgrundlage. Aus der Perspektive der Teilnehmenden treffen bei dem Thema KI in Verbindung mit Datenschutz/-sicherheit oftmals noch zwei verschiedene Welten aufeinander, welche allerdings Potenzial für ein zukünftiges Auseinanderdriften von Kompetenz und Regulierung bieten. Diese mögliche Entkopplung sollte im Auge behalten und ggf. entgegengewirkt werden, indem man zum Beispiel gemeinschaftlich am Thema KI arbeitet. Die Entwicklung dieses Themenkomplexes bleibt mit Spannung abzuwarten.

PoC bei NeuroForge

Nach dem kleinen Warm-Up berichtete Jonas Szalanczki über aktuelle Projekte und deren PoC-Phasen bei NeuroForge. NeuroForge ist ein Unternehmen mit neun Mitarbeitenden, das im Jahre 2019 in Bayreuth gegründet wurde und KI-Systeme im Produktionsumfeld mit den Schwerpunkten Qualitätsmanagement und Predictive Maintenance baut. Als Beispiele für aktuelle Projekte nannte Jonas Szalanczki u.a. die Themen Bild-/Fehler-/Anomalieerkennung, bei denen NeuroForge jedoch neben der Klassifikation und Zuordnung von Produkten auch in der Lage ist, diesen eine Einzigartigkeit zuzuschreiben. Hierdurch wird zum Beispiel das Zählen von Produkten ermöglicht. Als weiteres Beispiel aus dem Bereich der Bilderkennung wurde zudem die Rauch-/Feuererknnung in einer Fabrik vorgestellt.

Als neuartiges Verfahren stellte Jonas Szalanczki die Reaktion auf Sensorwerten statt Bildinhalten vor, wodurch enormen Datenraten entgegengewirkt und eine Art „Hochgeschwindigkeitsklassifikation“ erreicht werden kann. Dabei ist im Zuge von PoC immer die Beantwortung der Frage, „Was will ich erreichen?“, wichtig. Am Beispiel der Ausfallüberwachung im Shopfloor ist es nicht zwingend förderlich, wenn zwar bekannt ist, dass ein Fehler vorliegt, jedoch nach wie vor ein Techniker beispielsweise zur Maschine laufen muss, um den genauen Ort bzw. die Ursache des Fehlers festzustellen. Vielmehr ist es von großer Bedeutung, vorab den Mehrwert abzustecken. Im Shopfloorbeispiel würde das zum Beispiel bedeuten, dass der Techniker bereits vorab weiß, welcher Sensor kaputt ist und was zu tun ist. Genauso könnte ein entsprechendes Management-Dashboard Teil des Zusatznutzens sein. Die zentrale Frage im vereinfachten Beispiel könnte somit lauten „Wie kann das Leben des Technikers vereinfacht werden?“. Darauf fußt ein erfolgreiches PoC.

Dieser Meinung waren auch die Zuhörer:innen des Vortrags, wobei nicht immer hochspezifische KI-Lösungen (gerade im KMU-Bereich) von Nöten sind, sondern ggf. – auch aus Kostengründen – ebenfalls auf standardisierte („Nicht-KI“)-Lösungen zurückgegriffen werden kann.

Umsetzung einer Zeitreihenanalyse zur Verbrauchsvorhersage von Heizungsanlagen bei EnerIQ

Im zweiten Vortrag stellten Lisa Zeller und Sven Rausch die Ansätze zur Verbrauchsvorhersage von Heizungsanlagen bei EnerIQ vor. EnerIQ (u.a. mit Sitz in Würzburg) wurde im Jahre 2018 gegründet und entwickelt umfangreiche Software zur KI-basierten, optimalen Betriebsführung von Heizungsanlagen. In der Vergangenheit war es die Regel, dass sich Ingenieur:innen Zeitreihen angesehen haben und darauf aufbauend entschieden haben, welche Anpassungen an den Heizungsanlagen erforderlich sind. An dieser Stelle bringt EnerIQ nun KI ins Spiel. Hierbei wird beispielsweise das Anlagenverhalten aus den Sensordaten der Heizung detektiert, um daraus ggf. notwendige Handlungsmaßnahmen ableiten zu können und somit letztlich entsprechende Energie-/CO2-Einsparungen zu ermöglichen. Auch eine Vorhersage des Gasverbrauchs oder Anomalieerkennung ist möglich.

Lisa Zeller und Sven Rausch zeigten den Zuhörer:innen den Weg von der Datenverarbeitung bis zur Aufstellung eines aussagekräftigen Modells. Laut den Vortragenden zeigt sich in der Praxis oftmals, dass Unternehmen eine Hilfestellung bei der Verarbeitung der Vielzahl an Daten (z.B. aufgrund der Menge an Heizungsanlagen) benötigen. Weiterhin sind viele zusätzlich hilfreiche Daten häufig online verfügbar (z.B. OpenWeatherMap). Dabei ist für die Beurteilung der Datenqualität zunächst meist ein einfacher Datenplot hilfreich. So kann beispielsweise bereits verglichen werden, wie sich die Außentemperatur zum Gasverbrauch verhält. Für die Modellerstellung sollte weiterhin viel Zeit mit der Featureauswahl verbracht werden. Hierbei kann bereits eine Korrelationsanalyse eine Hilfestellung bieten. Für das PoC ist die Bewertung der verschiedenen Modelle von Bedeutung. Dies kann inzwischen zum Teil bereits mit lediglich fünf Zeilen Python Code erfolgen. Generell empfehlen Lisa Zeller und Sven Rausch keinen zu großen Respekt vor dem KI-Thema bzw. Programmierung zu haben. Weiterhin sollten ruhig einmal verschiedene Themen ausprobiert und bei Bedarf auch noch einmal ein Schritt zurück gegangen werden, um eine weitere Featurekombination auszutesten. Für den Einstieg sind oftmals bereits einfachere Verfahren sehr hilfreich und liefern dennoch belastbare Ergebnisse.

Nach den spannenden Vorträgen ging es wieder zum freien Netzwerken in der virtuellen Wonder.Me-Umgebung.

Wir bedanken uns bei allen Vortragenden und Teilnehmenden für den regen Austausch und freuen uns auf die nächste Veranstaltung!

Wenn Sie auch Teil unseres Netzwerks werden wollen, melden Sie sich gerne bei uns.