24.03.2021

Digicust: NÖ-Zoll-Startup bekämpft Probleme bei Paketsendungen an der Wurzel

Digicust will mit einer Reihe von Produkten das Zollwesen digitalisieren und damit für mehr Effizienz und weniger Fehler sorgen.
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Digicust
(c) Digicust: Das Team

Auf den ersten Blick mag das Thema Zoll etwas trocken wirken, doch letztlich betrifft es jeden, der gelegentlich Waren aus dem Nicht-EU-Ausland bestellt. Die Probleme, die beim Packerl aus China oder aus den USA auftreten können, sind allgemein bekannt. Das niederösterreichische Startup Digicust will diese mit seinen Produkten an der Wurzel lösen.

Digicust: Gegenentwurf zu Software aus den 1980ern

Gründer und Geschäftsführer Borisav Parmakovic fasst bei einer virtuellen Firmenbesichtigung mit dem niederösterreichischen Wirtschaftslandesrat Jochen Danninger knapp zusammen, was das Unternehmen mit Sitz in Schwechat macht: „Wir digitalisieren die Zollabwicklung“. Diese sei jedoch ein sehr komplexes Feld. „Die dafür genutzte Software ist teilweise in den 1980er-Jahren geschaffen und seitdem nur in kleinen Schritten weiterentwickelt worden“, so der Gründer.

Die Folge sei ein noch immer hoher Anteil an manuellen Vorgängen und daraus resultierende Ineffizienz. Zudem gebe es eine hohe Fehlerquote, durch die auch dem Staat viel Geld entgehe bzw. die zu hohen Strafzahlungen führen könne. Parmakovic gibt ein Beispiel: „Allein innerhalb von Textilien gibt es Unterschiede: Für Decken gibt es bei uns einen anderen Tarif als für Kleidung“.

Mit derzeit drei Software-Produkten, für die Technologien wie Machine Learning und Blockchain genutzt werden, will Digicust dieser Ausgangslage entgegentreten. Diese extrahieren etwa automatisiert Daten aus Liefer-Dokumenten, klassifizieren die Waren oder übernehmen die Dokumentation in der Zollabwicklung. Durch Vernetzung mit den im Zollwesen eingesetzten Maschinen könne man bestimmte einfache und ärgerliche Vorgänge gänzlich automatisieren. Das Hauptziel sei es, die Zolldeklaranten bei Ihrer Arbeit zu unterstützen, wodurch der Fokus auf wichtigere Aufgaben in der Zollabwicklung gerichtet werden könne, „nämlich qualitativer Kundenservice inklusive verlässlicher Zolltarifierung und Dokumenten- sowie Warenkontrolle“, so Parmakovic.

Steigendes Zollaufkommen durch E-Commerce-Boom, Brexit und Strafzölle

Ein Job-Killer sei man deswegen aber keineswegs, betont Co-Founder Matthias Pfeiler: „Es gibt auch in diesem Bereich einen Fachkräftemangel. Derartige Software wird zukünftig notwendig sein, um dem steigenden Zollaufkommen überhaupt gerecht zu werden“. Brexit und international verhängte Strafzölle würden die Lage weiter verkomplizieren, jedoch gerade für Digicust eine große Chance eröffnen.

Alle Systeme des Startups könne man global ausrollen, sagt Parmakovic: „EU-weit ist Zollrecht ohnehin harmonisiert. Bis zu einem gewissen Grad ist es auch international einheitlich. Und auch wenn es unterschiedliche Regelungen und Tarife gibt ist die Logik letztlich überall die selbe“. Einige Kunden mit größeren Volumina sind bereits da. Und der Gründer meint: „Wir haben einige Unternehmen in der Sales-Pipeline. Wir haben das Gefühl, dass es jederzeit knallen kann und wir dann viel zu tun haben“.

Erste Schritte im CPI

Kennengelernt haben sich die Parmakovic und Pfeiler übrigens im Creative Pre-Incubator (CPI) von Accent an der Uni Krems, wo sie die ersten Schritte zum Unternehmen machten. Später wurden sie mit Digicust auch im Accent Tough Tech Incubator aufgenommen. Das Startup wurde bereits durch die aws gefördert. Derzeit ist man mit einem Projekt bei der FFG im Bewilligungsprozess für eine Förderung.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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