24.04.2018

Craftworks und ÖBB: „Ohne Daten bringen die besten Algorithmen nichts“

Interview. Michael Hettegger von Craftworks und Peter Zehetbauer von den ÖBB über eine KI-lastige Kooperation im Güterverkehrsbereich.
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Craftworks und ÖBB
(c) Valerie Voithofer: Peter Zehetbauer (ÖBB) und Michael Hettegger (Craftworks)
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Das Wiener Startup Craftworks setzt KI-Lösungen ein, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse für seine Kunden zu generieren. Craftworks arbeitet mit Konzernen wie Andritz, T-Mobile, Porsche und der Post zusammen. Mit den ÖBB setzt das Startup ein Projekt im Güterverkehrsbereich um. Im Doppelinterview sprechen Craftworks-Co-Founder Michael Hettegger und Peter Zehetbauer von der ÖBB Open Innovation über die Möglichkeiten, die KI-Lösungen für Logistik und Industrie bieten.

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Was genau macht Craftworks?

Hettegger: Wir entwickeln individuelle Software- und Künstliche Intelligenzlösungen. Wir gehen in die Unternehmen, führen unterschiedliche Daten zusammen und versuchen mit Algorithmen und Technologien einen Mehrwert daraus zu ziehen. Die neu gewonnenen Informationen helfen dem Kunden, effizienter zu werden und Kosten zu sparen.

Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld. In welchem Bereich bewegt ihr euch und ab welchen Datenmengen sind Industrie-Unternehmen für euch interessant?

Hettegger: Wir nähern uns von der zahlenorientierten Seite. Dazu nehmen wir Daten von Maschinen, Sensoren, ERP Systemen, usw. und fokussieren uns statt auf Bilder und Texte auf Zahlen. Mit diesen Daten versuchen wir bestimmte Werte zu berechnen und Vorhersagen zu treffen. Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten, desto mehr Information lässt sich eruieren, umso bessere Vorhersagen können getroffen werden. Manchmal reichen auch wenige Daten, um ein Problem zu lösen.

Inwiefern kann die Industrie von KI-Lösungen profitieren?

Hettegger: Ich sehe großes Potenzial, weil Maschinen und Sensoren viele Daten generieren und sich daraus Muster erkennen und Vorhersagen treffen lassen. Einer der größten Benefits ist die Reduktion von Fehlerquoten. KI-Lösungen berechnen, unter welchen Umständen es zu Fehlern kommt und wie sie sich vermeiden lassen. Ausfallszeiten von Maschinen sind teuer. Derzeit sind die meisten unserer Kunden reaktiv und kommen erst zu uns, wenn die Maschinen aussetzen. In Zukunft sollten unsere KI-Lösungen präventiv eingesetzt werden, damit es erst gar nicht zum Ausfall kommt.

Wie kam es zur Zusammenarbeit von ÖBB und Craftworks?

Zehetbauer: Die ÖBB ist eine große Company mit sehr vielen Daten. Uns interessiert, wie wir aus diesen Unmengen an Daten unsere Effizienz steigern können. Craftworks hilft bei konkreten Problemstellungen, etwa im Güterverkehrsbereich beim Thema Preisgestaltung. Der Schienengüterverkehr braucht im Vergleich zu LKW-Spediteuren zu lange, um exakte Preisvorhersagen zu treffen, weil es viele Faktoren gibt, die einberechnet werden müssen. Um konkurrenzfähig zu bleiben, wollen wir schnellere Preisvorhersagen erzielen. In der Zusammenarbeit mit Craftwork haben wir begriffen, dass es nicht notwendig ist, sich selbst den Kopf nach bestimmten Mustern zu zermartern. Da gibt es Algorithmen, die das viel schneller schaffen und Zusammenhänge erkennen, für die man selbst lange benötigen würde, um draufzukommen.

Welche Rolle spielt die ÖBB Open Innovation innerhalb der ÖBB?

Zehetbauer: Wir versuchen eine Art Innovationsagentur innerhalb unseres Unternehmens zu sein. In Parallelität zu den Innovationsstrategien fungieren wir als Schnittstelle zwischen den jeweiligen Fachabteilungen und den Kooperationspartnern.

Wie sah die Kooperation zwischen ÖBB und Craftworks operativ aus?

Hettegger: Gerade bei einem großen Unternehmen wie der ÖBB ist es für ein kleines Startup wichtig, dass es die Möglichkeit hat, sich auf die Kernkompetenz zu fokussieren. Bei der ÖBB hat das gut geklappt. Peter sorgte dafür, dass die richtigen Leute zusammenkamen. Auf diese Weise konnten wir rasch an die Arbeit gehen. Wir haben einen Prototyp entwickelt, der für die Stakeholder greifbar ist und mit dem veranschaulicht wird, wie Künstliche Intelligenz die ÖBB bei der Problemlösung unterstützt.

Zehetbauer: Wichtig ist, dass nicht nur Prototypen entwickelt werden, sondern dass wir sie auch mit unseren Kunden testen. Aus dem heraus kann man sich der Produktentwicklung nähern.

Sind Künstliche Intelligenzlösungen bei der ÖBB auch im Personenverkehr vorstellbar?

Zehetbauer: Insgesamt gibt es bei der ÖBB viele Felder, in denen KI-Lösungen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen können. Auch beim Personenverkehr. In Auslastungsprognosen, kundenindividueller Ansprache, neuen Services, usw., aber all diese geschäftsrelevanten Themen sind top secret.

Craftworks hat zahlreiche renommierte Kunden. Wie lukriert ihr Aufträge?

Hettegger: Die meisten Kunden bekommen wir über Hackathons. Wir machen regelmäßig bei diesen Software- und Hardwareentwicklungsveranstaltungen mit und belegen zumeist sehr gute Plätze. Sponsoren und Veranstalter treten an uns heran und wollen ein Protoytping starten. Künstliche Intelligenz steht bei vielen Unternehmen auf der Agenda. Es ist Gold wert, wenn ein Unternehmen für einen Hackathon Daten zur Verfügung stellt, weil ohne Daten bringen die besten Algorithmen nichts.

Stellt die ÖBB Daten für Hackathons zur Verfügung?

Hettegger: Mit der Herausgabe von brisanten Daten für Hackathons sind wir äußerst vorsichtig. Fürs Prototyping können wir aber auch weniger relevante Daten rausnehmen. Da geht es rein darum zu erkennen, wozu Künstliche Intelligenz fähig wäre. In Zukunft wollen wir mehr Tests in abgegrenzten Schutzräumen umsetzen, mit Tests für Testuser. Funktioniert es bei den Early Adoptern, geht es einen Schritt weiter in die Produktentwicklung.

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Peter Zehetbauer und Michael Hettegger im Video-Interview:

Dieses Interview erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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