05.07.2023

cafe+co investiert 5 Mio. Euro für Vernetzung von 60.000 Automaten

In den nächsten zwei Jahren möchte cafe+co über 60.000 Getränke- und Snackautomaten in insgesamt neun Ländern mit Telemetrie-Modulen ausstatten. brutkasten hat mit Geschäftsführer Fritz Kaltenegger über die Herausforderungen und Chancen gesprochen, die sich für das Unternehmen ergeben.
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Fritz Kaltenegger | (c) Cafe+Co

Mit einem Jahresumsatz von rund 260 Millionen Euro im letzten Geschäftsjahr zählt cafe+co in Mittel- und Osteuropa zu den führenden Anbietern von Selbstbedienungsautomaten für Getränke, Snacks und Süßwaren. Die Unternehmensgruppe ist aktuell in insgesamt neun Ländern vertreten. Neben Österreich und Deutschland zählen dazu auch zahlreiche osteuropäische Länder, wie beispielsweise Tschechien, Polen, Ungarn, Serbien oder Rumänien.

cafe+co digitalisiert sich

Bereits 2018 startete die Unternehmensgruppe mit einem umfassenden Digitalisierungsvorhaben, um die Getränke- und Snackautomaten fit für das digitale Zeitalter zu machen. Unter anderem wurden die Automaten mit Payment-Modulen ausgestattet, damit Kund:innen ihren Kaffee mit Kreditkarte und digitalen Payment-Apps bezahlen können. Neben dieser Neuerung startete cafe+co auch mit der digitalen Vernetzung der Automaten. Dafür wurden sogenannte „Telemetrie-Module“ verbaut, die genaue Auskunft über den Befüllstand oder anstehende Wartungsarbeiten geben.

(c) cafe+co

Fünf Millionen Euro an Investitionskosten

Derzeit sind laut Fritz Kaltenegger, Geschäftsführer von cafe+co, insgesamt 27.000 von 60.000 Automaten mit derartigen Telemetrie-Modulen ausgestattet. Bis 2025 möchte die Unternehmensgruppe nun auch die restlichen Automaten mit dieser neuen Technik ausstatten. Konkret sollen in den nächsten zwei Jahren fünf Millionen Euro in die Vernetzung und Digitalisierung investiert werden. Die Investitionskosten sollen neben der Hardware auch in das entsprechende Software-Backend fließen, das für den Betrieb nötig ist. „Dieses Investment wird sich rasch amortisieren, weil wir dadurch effizienter befüllen können und uns somit unnötige Anfahrten sparen“, so Kaltenegger.

Herausforderungen und Chancen

Die technische Umrüstung der Automaten geht mit zahlreichen Herausforderungen einher. So verfügt cafe+co derzeit über 30 unterschiedliche Gerätetypen. Zudem muss auch die entsprechende Connectivity an den jeweiligen Standorten gewährleistet sein. Als Beispiel nennt Kaltenegger Getränkeautomaten, die im siebten Untergeschoss des Wiener AKH oder auf abgelegenen Autobahnraststätten der Asfinag stehen.

Die Zentrale von cafe+co | (c) cafe+co

Sofern die Digitalisierung nach Plan verläuft, werden künftig alle 60.000 Automaten Daten in die Zentrale von cafe+co liefern. Herzstück bildet dabei ein eigens entwickeltes Software-Backend, das eine Vielzahl von Angaben machen kann. „Mit Hilfe dieser Technologie wissen wir jederzeit, welches Produkt sich in welcher Spirale befindet, wie viel Ware zu welchem Preis verkauft wurde und ob es etwaige Störungen gibt“, so Kaltenegger. Mit der Digitalisierung ist es jedoch noch nicht getan. So müssen laut Kaltenegger in einem nächsten Schritt auch die Mitarbeiter:innen geschult werden, die künftig auch über entsprechende Endgeräte verfügen werden.

Auch die Verknüpfung von Daten sei in Zukunft angedacht, um etwa Konsumspitzen frühzeitig zu erkennen. Dazu zählen beispielsweise wiederkehrende Events in Unternehmen, die sich bereits jetzt im System abbilden lassen. Aber auch externe Daten könnten künftig in das System eingespeist werden, etwa Wetterdaten, die einen Aufschluss über die Nachfrage nach Getränken geben könnten. Hier sei man laut Kaltenegger allerdings noch in der Entwicklungsphase.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, über aktuelle Entwicklungen in der Digitalisierung und Vernetzung von Unternehmen informiert zu sein. Der Artikel beschreibt, wie das Unternehmen cafe+co seine Getränke- und Snackautomaten digitalisiert und vernetzt, um effizienter zu werden. Diese Informationen können für dich als Innovationsmanager:in interessant sein, um mögliche Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten für ähnliche Technologien in deinem eigenen Unternehmen zu identifizieren. Du kannst von den Erfahrungen von cafe+co lernen und möglicherweise ähnliche Lösungen für dein Unternehmen entwickeln, um Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten der Datenanalyse zu nutzen.

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Für Investoren bietet der Artikel Einblicke in die Investitionen von cafe+co in die Digitalisierung und Vernetzung ihrer Automaten. Durch diese Investitionen sollen Effizienzsteigerungen erreicht werden, indem Befüllungen optimiert und unnötige Anfahrten vermieden werden. Zudem werden Daten über den Verkauf von Waren und mögliche Störungen erfasst. Dies könnte potenzielle positive Auswirkungen auf die Rentabilität des Unternehmens haben. Darüber hinaus könnte die Verknüpfung von Daten, wie beispielsweise Wetterdaten, zukünftig weitere Erkenntnisse liefern.

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