26.03.2024
TSET

Wiener Scaleup gewinnt mit Tool für CO2-Kosten BMW Group als Kunden

Die Tsetinis Software GmbH – kurz Tset – hat ein Tool für die Produktkosten- und CO2-Analyse entwickelt. Mit der BMW Group konnte nun ein namhafter Kunde gewonnen werden.
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Tset
Das in Wien und Kuchl ansässige Scaleup wurde 2018 von Andreas Tsetinis und Sasan Hashemi gegründet | (c) tset

Autos verursachen nicht nur im Betrieb CO2, sondern auch bereits im Zuge ihrer Fertigung. Die Berechnung des CO2-Fußabdrucks ist dementsprechend komplex und umfasst mehrere Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Dazu zählt beispielsweise die Rohstoffgewinnung oder die Herstellung und Montage. Dies beinhaltet den Energieverbrauch in den Produktionsstätten, den Betrieb von Maschinen und Anlagen sowie den Transport von Teilen und Komponenten.

In vielen Ländern und Regionen gibt es gesetzliche Vorschriften zur Begrenzung von CO2-Emissionen für die Industrie. Autobauer müssen dafür in der Regel Emissionsrechte erwerben oder Strafzahlungen leisten, wenn sie die vorgeschriebenen Emissionsgrenzwerte überschreiten. Dementsprechend sind CO2-Emissionen eng verbunden mit dem Kostenmanagement und müssen bereits sehr früh bei der Produktion mitgedacht werden.

Software von Tset ermöglicht Simulation von Kosten

Eine Lösung dafür liefert das 2018 gegründete österreichische Scaleup Tset. Das Tool ermittelt ab der frühen Produktentwicklungsphase automatisiert, welche Kosten und CO2-Emissionen Automobilbauteile in der Fertigung verursachen. Dabei werden die zu erwartenden Kosten und CO2-Emissionen für Bauteile simuliert. So soll in einem weiteren Schritt eine effizientere und nachhaltigere Produktentwicklung ermöglicht werden. Mit der BMW Group konnte das Wiener Scaleup nun einen Großkunden gewinnen, wie das Unternehmen am Dienstag bekannt gab.

Die Software von Tset auf einem Laptop

Das Einsatzgebiet der Lösung erstreckt sich von der frühen Entwicklungsphase über den Start-of-Production bis zur Serienbetreuung. Entscheider:innen aus der fertigenden Industrie können so laut dem Scaleup verschiedenste Lieferanten oder technische Alternativen miteinander vergleichen. Zudem sind verschiedene Kostenmodelle und regionale Datenbibliotheken hinterlegt, die einen hohen Automationsgrad ermöglichen sollen.

13 Millionen Euro Investment

Das Tool des Unternehmens kommt jedoch nicht nur in der Automotive-Industrie zum Einsatz. So wird das Angebot unter anderem von Entscheider:innen aus den Bereichen White Goods, Yellow Goods, Medizintechnik, Elektrotechnik sowie Luft- und Raumfahrt genutzt. An den Standorten Kuchl und Wien arbeiten aktuell 70 Mathematiker:innen, Softwareentwickler:innen und Fertigungsexpert:innen an der SaaS-Lösung. Erst im April vergangenen Jahres gab das Unternehmen den Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 13 Millionen Euro bekannt (brutkasten berichtete).


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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