26.09.2023

7lytix: Linzer KI-Spezialist gewinnt ÖBB als Kunden

Konkret gewann 7lytix die Ausschreibung für die Planung der Transportlogistik der Rail Cargo Group. Künftig wird hierbei das Software-Framework "Action Intelligence" zum Einsatz kommen.
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7lytix, ÖBB, Rail Cago Group
(c) 7lytix - Franziskos und Martina Kyriakopoulos von 7lytix.

„Action Intelligence“ ist eine Software, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz Lösungsansätze für komplexe wirtschaftliche Herausforderungen bieten möchte – entlang der gesamten Supply-Chain. Sie wertet dazu in den Unternehmen vorhandene Daten und Informationen aus und generiert Empfehlungen für konkrete Handlungsschritte. Das Spektrum reicht hierbei von Empfehlungsmarketing über die Optimierung von Warenflüssen bis hin zu effizienteren Einkaufsentscheidungen, optimalen Wartungsintervallen und Risikobewertungen. Damit konnte 7lytix nun die ÖBB Güterverkehrstochter Rail Cargo Group überzeugen.

7lytix bietet der ÖBB KI-Lösung

Man muss wissen, ein großer Teil der österreichischen und europäischen Warenwirtschaft fließt über das Netz der Rail Cargo Group. Wie viele andere zog die Gruppe bisher zur Vorhersage der Nachfrage vor allem Vorjahresdaten und Erfahrungswerte heran.

Mit „Action Intelligence“ von 7lytix setzt der Bahnlogistiker künftig auf Künstliche Intelligenz, um exaktere Prognosen für Waren und Routen zu erhalten und die Planung effizienter zu gestalten.

„In einer vielfältigen Welt können wir auf datengetriebene Entscheidungsunterstützung nicht mehr verzichten“, sagt Vanessa Langhammer, Head of Digitalization (CDO/CIO) und Produktmanagement für digitale Bahnlogistik. „Mit dem Einsatz von ‚Action Intelligence‘ gehen wir unseren Weg zukunftsorientierter Logistiklösungen konsequent weiter.“

„Action Intelligence“: Vorausplanung der Warenbewegung

Denn, „Action Intelligence“ unterstütze Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette dabei, wirtschaftlich zu handeln, wie Franziskos Kyriakopoulos, CEO und CO-Founder von 7lytix erklärt: „Die Software übersetzt die Herausforderungen eines Business – wie im Fall von Rail Cargo Group die Vorausplanung der Warenbewegungen bzw. der dafür nötigen Lokomotiven und Wagen – und liefert zuverlässig und fortlaufend passgenaue Lösungsoptionen dafür.“

Neben dem Demand Forecasting supporte „Action Intelligence“ auch bei der Planung von Wartungsintervallen für Geräte und Fahrzeuge oder bei personalisiertem Marketing.

Langhammer und ihr ÖBB-Team versprechen sich von der Zusammenarbeit bzw. dem Einsatz von „Action Intelligence“ bessere Planung: „Und dass trotz volatiler Mengenentwicklungen am Markt, damit der Ressourcenbedarf zuverlässig eingeschätzt und damit zielgerichtet bereitgestellt werden kann.“

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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