03.09.2020

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

Aus dem Wiener Startup Moonvision wurden zwei. Wir sprachen mit Geschäftsführer Johannes Raudaschl über Dishtracker.
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Dishtracker: Das Team rund um Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)
(c) Dishtracker: Das Team rund um Geschäftsführer Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)

Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung. In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt. Das Abzählen und im Kassensystem Einbonieren wird dadurch automatisiert. Doch schon zu dem Zeitpunkt war der Plan klar: Man wollte mit der Software auch die Industrie erobern. Etwas mehr als zwei Jahre später ist der Schritt längst vollzogen. Mit Speisen-Erkennung arbeitet man aber weiterhin. Allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.

Warum zu Moonvision Dishtracker hinzukam

„Das Anforderungsprofil im Projektmanagement ist völlig unterschiedlich“, erklärt Johannes Raudaschl, Geschäftsführer beider Startups, die Spaltung. Und es gehe natürlich um noch etwas: „Die Kunden tun sich schwer damit, wenn ein Unternehmen sowohl Self-Checkout in der Kantine als auch Fehler-Erkennung auf Autofelgen anbietet“. So soll Moonvision mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden. „Rein technologisch ist es aber dasselbe. Der Know-how-Austausch zwischen den Teams ist fließend“, so Raudaschl.

„Turnaround“ nach schwierigem Start

Entwickelt hätte sich beide Unternehmen seit der Aufspaltung gut. „Die Akzeptanz für Dishtracker-Lösung hat vielleicht ein paar Monate länger gedauert“, erzählt der CEO. Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen. „Ich bin in Deutschland von Standort zu Standort gefahren und mir ist eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“, so Raudaschl. Er habe sich gefragt: „Versteht ihr es noch nicht, oder liegen wir komplett falsch?“

Niemand habe der erste sein wollen. Doch als es endlich soweit war sei der „Turnaround“ gelungen und die Stimmung in die andere Richtung gekippt. Auch die Coronakrise habe bei der Hauptzielgruppe, bei Kantinenbetreibern, nach einer anfänglichen kurzen „Schockstarre“ eher zu einem „jetzt erst recht“-Effekt geführt. „Sie wollten die Zeit, in der weniger Leute dort essen waren, nutzen, um das System zu installieren und ein Soft-Onboarding durchzuführen“, erzählt der Dishtracker-Gechäftsführer. Zudem habe die Situation freilich weitere Argumente für den kontaktlosen Self-Checkout geliefert.

Eingehen auf Kundenfeedback im Zentrum

Derzeit zählt man etwa Unternehmen wie vodafone, SAP, A1, Leonardi, Aramark, aber auch das Hotel Sacher in Wien zu den Referenzkunden. Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken. „Wir dachten am Anfang, der Kantinenbetreiber sitzt dann am Laptop und benennt die Speisen, die auf Bildern zu sehen sind. Das will er aber nicht. Es muss so natürlich wie möglich gehen, eine neu Speise anzulegen“.

Das sei gelungen. Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen. „Dem liegen wichtige Mechanismen zugrunde: Wir haben eine gute Plattform mit vielen Speisebildern. In der obersten Struktur erkennt unsere Software etwa, dass etwas zu 99 Prozent eine Hauptspeise ist. Da heißt es Spagetti Bolognese, dort heißt es Pinocchio-Teller, aber es ist das selbe“, erklärt Raudaschl, „wenn jetzt jemand etwas anders macht als sonst un zum Beispiel das erste mal ein Schnitzel mit Spätzle unter der Kamera steht, sagt das System: Ich bin mir nur mehr zu 60 Prozent sicher, dass das ein Schnitzel mit Pommes ist. Irgendwas stimmt nicht. Aber es weiß eben trotzdem, dass es eine Hauptspeise ist. Wenn das einmal einer macht, können wir es labeln und damit ist die Sache geklärt“.

Dishtracker-Expansion: Nach DACH folgt BeNeLux und Frankreich

Inzwischen würden auch Unternehmen, die vor zwei Jahren nicht interessiert waren, aktiv auf Dishtracker zukommen. In Sachen Expansion fokussiere man derzeit noch auf den DACH-Raum, sagt Raudaschl. In Deutschland sei der Start nicht nur sprachlich einfacher gewesen, sondern es sei auch betriebswirtschaftlich besonders sinnvoll. Als nächstes stünden dann die BeNeLux-Staaten und Frankreich auf dem Plan. Einen Vorteil sieht der Geschäftsführer dabei auch darin, dass das Startup sich voll und ganz auf die Bilderkennung fokussiert. „Wir machen nicht Kassensysteme und Self-Checkouts, das machen unsere Integrationspartner“, so Raudaschl. Und so könne man sich leichter an Gegebenheiten in anderen Märkten anpassen, als der Mitbewerb.

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Hivesense
© Innovation Salzburg/Benedikt Schemmer - Alexander Moosmann (l.) und Florian Entleitner von Hivesense.

Die beiden FH-Absolventen Florian Entleitner und Alexander Moosmann teilen eine Leidenschaft namens IT-Security. Daraus ist ein Startup geworden: Mit Hivesense entwickelten beide eine sogenannte Deception-Plattform, die Cyberangriffe frühzeitig erkennt, indem sie Angreifende mit gezielt platzierten digitalen Fallen aufdeckt und dadurch wichtige Informationen für Cyberdefense liefert. Dabei setzen sie bewusst auf europäische Infrastruktur und digitale Souveränität. Die Idee entstand im Studium an der FH Salzburg.

Hivesense mit „Deception Technology“

Konkret haben sich Entleitner und Moosmann im Studium Informationstechnik & System-Management an der FH Salzburg kennengelernt. Die Idee für das Startup entstand schließlich im Rahmen von Entleitners Abschlussarbeit. „Ich habe mich in meiner Masterarbeit intensiv mit sogenannten ‚Honeypots‘ beschäftigt, einem Teilbereich der Täuschungstechnologie. Dabei wurde mir klar, wie viel Potenzial in diesem Ansatz steckt“, erklärt er.

Die Founder pitchten ihre Idee beim FHStartup Center und wurden im Herbst 2025 in die Startup Factory des Netzwerks Startup Salzburg aufgenommen. Im März 2026 gründeten sie schlussendlich ihr Unternehmen.

Hivesense entwickelt – wie erwähnt – eine „Deception Technology“, eine – eigenen Angaben nach – noch wenig verbreitete Form der Cyberabwehr. Das Prinzip: Im Netzwerk eines Unternehmens werden gezielt „Stolperdrähte“ platziert. Angreifer, die sich im System bewegen, sollen dann darauf stoßen und erkannt werden, so der Claim.

„Wir bauen keine klassische Schutzmauer“, sagt Entleitner. „Wir legen bewusst falsche Spuren und warten, bis jemand darüber stolpert – vergleichbar mit einem Stolperdraht, an dem ein Glöckchen platziert wurde.“ Moosmann ergänzt: „Viele Sicherheitslösungen erkennen nur bekannte Bedrohungen. Wir gehen einen Schritt weiter: Wir erkennen Verhalten und interagieren direkt mit Angreifern.“ Dabei setzt Hivesense im Inneren des Netzwerks an, einem der, wie beide Gründer sagen, kritischsten Bereiche.

Erste Pilotkunden

Die Decoy-Plattform von Hivesense befindet sich im Einsatz bei ersten Pilotkunden. Das Team treibt den Markteintritt im DACH-Raum aktiv voran und sucht weiterhin nach Unternehmen, die die Plattform in ihrer Infrastruktur einsetzen und gemeinsam mit Hivesense weiterentwickeln möchten.

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AI Summaries

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

  • Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung.
  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
  • Moonvision soll mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden.
  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
  • Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen.

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  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
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