04.12.2017

Bin-e: Smarte Mülltonne soll die Recycling-Rate steigern

Startup-Steckbrief. Mit einer Geschäftsidee auch noch die Welt verbessern: Das ist der Plan des polnischen Unternehmer-Duos Marcin Łotysz und Jakub Luboński. Ihr intelligenter Abfalleimer Bin-e sortiert selbstständig Müll und hilft Entsorgern, die Abholrouten ressourcensparend zu planen.
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(c) Bin-e: Die beiden Gründer vor dem Bin-e beim Pioneers 2017 in Wien.

Alles begann mit einem Auftrag an die eigenen Mitarbeiter: Marcin Łotysz und Jakub Luboński hatten eine Firma, in der die Angestellten den Müll trennen sollten. Papier zu Papier und Plastik zu Plastik: Was in der Realität einfach klingt, war in der Praxis nur schwierig umzusetzen. “Fast täglich lief jemand im Büro hin und her, um herauszufinden, wo beispielsweise ein leerer Becher entsorgt werden sollte”, erzählt Sarah Skiba vom Bin-e Team.

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Dabei müsse man anmerken, dass das Thema Mülltrennung in Polen nicht sehr beliebt sei, wie Skiba sagt. “Es mangelt auch oft nicht an der Lust, den Müll zu trennen, sondern am Wissen, wie man den Müll richtig trennt.” So ist es wenig erstaunlich, dass Polen einen niedrigeren Recycling-Wert erreicht als etwa Deutschland. Laut Łotysz und Luboński kommt es in ihrer Heimat derzeit bei nur zehn Prozent des Mülls zur Wiederverwertung. Für das Unternehmer-Duo waren diese Daten der Anstoß dazu, um eine Lösung für das Problem der Mülltrennung zu finden.

Vom Erkennen bis zur Entsorgung

Die Idee zu Bin-e, dem intelligenten Abfalleimer, war also geboren. “Mittels Kameras, Sensoren und Machine Learning erkennt Bin-e die Art des Mülls automatisch und trennt, sowie komprimiert ihn anschließend. Der Mülleimer besitzt auch einen Füllstandanzeiger: Sobald der Behälter voll ist, sendet er ein Signal an das Entsorgungsunternehmen. “Müllentsorger können dadurch ihre Routen besser planen, weil nur volle Behälter angefahren werden. Die optimierte Logistik führt dadurch auch zu einem geringeren Kohlendioxid-Ausstoß”, erklärt Skiba. Die Gründer sehen mit Bin-e die Möglichkeit, Recycling-Raten um bis zu 80 Prozent zu steigern. Außerdem sammelt der intelligente Mülleimer Daten über die Art des Mülls oder Benützungszeiten, wodurch Konsummuster erkannt werden könnten.

Promo-Video:

Erster Test in Wien

Der Öffentlichkeit vorgestellt wurde Bin-e übrigens in Wien auf dem Pioneers-Festival 2017. “Als wir erfahren haben, dass wir als einziges Projekt aus Polen die Gelegenheit dazu haben werden, unsere Erfindung vor so vielen Menschen zu zeigen, haben wir gewusst, dass Bin-e vor einem großen Test stehen würde”, erinnert sich Łotysz, dessen Aufgaben Produktentwicklung und Technologie sind. Während der Veranstaltung hatte Bin-e nämlich alle Hände voll zu tun: erkennen, kategorisieren und sortieren von Müll bei mehr als 2.500 Festival-Teilnehmern. “Wir sind froh, dass Bin-e uns nicht im Stich gelassen hat, aber ich muss zugeben, dass es ein wenig riskant war. Man könnte sogar sagen – eine Feuertaufe”, meint CEO Luboński, “Tests im Labor sind eine Sache, die Aufstellung am meist belagerten Platz in der Hofburg eine andere.”

“Viele Firmen, die als innovativ gelten möchten und so ein Gerät gerne in ihren Büros hätten, wenden sich ans uns. Das ist eine große Auszeichnung und der Grund, weswegen wir die Arbeit an unserem Produkt mit noch mehr Eifer fortsetzen werden”, sagt Luboński. Man muss sich aber noch ein bisschen gedulden, bis die erste Produktlinie auf den Markt kommt. Mehr Infos gibt es bis dahin auf der Website des Startups: www.bine.world

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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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