25.10.2017

Verkehrsmonitoring: Echtzeit-Videoanalyse statt klickender Studenten

Das niederländische Startup ViNotion hat eine Software entwickelt, mit der Fahrzeuge in Video-Aufnahmen in Echtzeit gezählt und nach Typ unterschieden werden. In der Kapsch Factory1 werden nun Einsatzmöglichkeiten für das Mobilitätsunternehmen analysiert.
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(c) Kapsch: Robert Povolny (Kapsch; m.l.) und Christopher Geelen (ViNotion; m.r.)

Es ist ein mehr oder weniger beliebter Gelegenheitsjob, meist für Studierende: “Klicker”. Gemeint sind Menschen, die zum Beispiel an einer vielbefahrenen Kreuzung stehen, und dort mit einem simplen Zählgerät – einem Klicker – vorbeifahrende Autos zählen. Die Zahlen werden, je nach Genauigkeit, etwa alle zehn Minuten in eine Liste eingetragen. Das Datenset, das dabei entsteht, wird dann für eine Verkehrsstrom- oder Belastungsanalyse der entsprechenden Kreuzung genutzt. Fazit: Viele benötigte Klicker, mit jeweils vielen Arbeitsstunden, führen zu hohen Kosten. Dabei bleibt immer ein Unsicherheitsfaktor durch menschliche Ungenauigkeit.

+++ Kapsch: Hinter den Kulissen von Factory1 +++

Videoanalyse mit neuen Möglichkeiten

“Die Erfahrung zeigt, dass Klicker nach etwa einer halben Stunde den Fokus verlieren”, sagt Christopher Geelen, Product Manager des niederländischen Startups ViNotion. Das Unternehmen hat es als eines von sieben internationalen Startups in den Accelerator Kapsch Factory1 geschafft. “Wir arbeiten mit Videos. Unsere Software stellt nicht nur die Anzahl der Fahrzeuge oder Menschen im Video fest, sondern analysiert auch Parameter wie Fahrzeugtyp, Geschwindigkeit und Verhalten”, erklärt Geelen. ViNotion ist eine reine Software-Firma im B2B-Bereich. Die Hardware, also etwa Verkehrskameras, wird von den Kunden bereitgestellt. Man könne dabei mit dem Videomaterial beliebiger Kameras arbeiten, sagt Geelen.

ViNotion: Ursprung im Crowd-Counting

Begonnen hat ViNotion mit Crowd-Counting, also dem Zählen einzelner Menschen in größeren Ansammlungen. Damit ist das Unternehmen seit einigen Jahren neben der Heimat, den Niederlanden, auch bereits in Großbritannien, Spanien, Portugal und Australien aktiv. “Im People-Counting haben wir eine Genauigkeit von 95 bis 98 Prozent. Dabei sprechen wir von relativ großen Flächen von bis zu 18 Meter Breite, wo stündlich viele tausend Menschen vorbeikommen”, sagt Geelen. Bei der Verkehrszählung läge die Genauigkeit mit 95 bis 99 Prozent noch etwas höher. Bei der Fahrzeugtyp-Erkennung käme man auf etwa 95 Prozent Genauigkeit.

Mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten für Kapsch

ViNotion hat jedoch noch einen entscheidenden Vorteil gegenüber den klassischen Klickern: “Was die Technologie für uns so spannend macht ist, dass ViNotion diese Daten in Echtzeit liefern kann”, erklärt Robert Povolny von Kapsch TrafficCom. Er fungiert bei Factory1 als Lead Mentor des niederländischen Startups. Für das Mobilitätsunternehmen könnten diese Daten extrem wertvoll werden, sagt Povolny. “Hier im Accelerator wollen wir die Technologie evaluieren und Einsatzgebiete für Kapsch finden”. Und im Kerngeschäft des Unternehmens gäbe es mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten, etwa bei Mautsystemen oder in der Verkehrsanalyse. Zugleich führe man auch eine wirtschaftliche Evaluierung des Produkts durch. Letztlich sei aber noch offen, wie eine zukünftige Kooperation zwischen Kapsch und ViNotion aussehen könne.

+++ Kapsch Factory1: Wenn Autos andere Fahrzeuge vor Gefahren warnen +++

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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