11.02.2019

MoonVision: Wiener AI-Startup gewinnt Hotel Sacher als Kunden

Das Wiener Startup MoonVision hat mit seiner Machine Learning-basierten Bilderkennungssoftware unter anderem einen Usecase für die Gastronomie vorgelegt. Nun konnte damit das Wiener Hotel Sacher überzeugt werden.
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MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.
(c) Gerry Frank / MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.

Hunderte, manchmal Tausende Menschen – vorwiegend TouristInnen – kommen täglich ins Hotel Sacher hinter der Wiener Staatsoper. Das Hauptziel: die weltberühmte Sachertorte – und zwar das Original. Dabei entstehen zu Spitzenzeiten naturgemäß lange Menschenschlangen. Dieser KundInnen-Ansturm soll nun deutlich effizienter abgewickelt werden. Und zwar mit Hilfe der Lösung des Wiener AI-Startups MoonVision.

+++ Wiener AI-Startup bringt Computern das Sehen bei +++

„Nicht mehr lange anstehen“

Kern der MoonVision-Technologie ist eine Machine Learning-basierte Bilderkennungssoftware. Sie erkennt mittels Kamera aus der Vogelperspektive Gegenstände. Im Fall des Hotels Sacher sind es die 60 verfügbaren Produkte aus dem Sortiment. Mit der Lösung des Startups werden sie nicht nur „mit nahezu 100prozentiger Genauigkeit“ erkannt. Das System setzt auch gleich den Bezahlprozess in Gang. „Wer bereits weiß, was er kaufen möchte, muss nicht mehr lange anstehen, sondern hat die Möglichkeit, das gewünschte Produkt einfach selbst aus dem Regal zu nehmen und direkt zu bezahlen“, erklärt Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

MoonVision-Technologie trifft Podest mit Samtpolster

Dafür hat Sacher – stilgerecht – ein Podest mit rotem Samtpolster anfertigen lassen, auf dem die Produkte von den KundInnen aufgelegt werden. Über die Plattform erkennt die integrierte Kamera das jeweilige Produkt bzw. dessen Verpackungsgröße und kommuniziert den entsprechenden Betrag automatisiert an das Kassensystem, sodass der Kunde den Kaufvorgang vollkommen autonom abschließen kann. „Franz Sacher hat mit seiner Tortenkreation für Fürst Metternich bereits 1832 Mut für Neues bewiesen. In diesem Sinne suchen wir stets nach modernen Ansätzen, die das Einkaufserlebnis für unsere Gäste und MitarbeiterInnen so angenehm wie möglich gestalten“, kommentiert Matthias Winkler, Geschäftsführer der Sacher Hotels.

„Es reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“

MoonVision rühmt sich, eine besonders effiziente Bilderkennungslösung entwickelt zu haben. „Was bislang komplexe Analysen, Programmierkenntnisse und kostspieliges Equipment vorausgesetzt hat, gelingt uns mit einer anwenderfreundlichen End-to-End Lösung: Binnen kürzester Zeit filtert die Software die notwendigen Bilder vollautomatisch aus dem Foto- bzw. Videomaterial und trainiert das System, die entsprechenden Objekte oder Struktureigenschaften zu erkennen bzw. zu interpretieren. Dafür reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“, heißt es seitens des Startups. Usecases legt MoonVision dabei übrigens nicht nur in der Gastronomie, sondern auch in der Industrie vor. Die Software erkennt etwa auch Makel an unterschiedlichen Materialien in der Produktion und leitet notwendige Handlungen ab.

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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