03.11.2020

KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

Was tun, wenn die nötigen Daten für das Trainieren einer KI fehlen? Wie können Maschinen und Menschen kooperieren? Diesen Fragen widmet sich das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) mit einem Transfer Learning Projekt, das ein Gesamtbudget von 5,7 Millionen Euro hat.
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Das internationale KI-Forschungsprojekt TEAMING.AI wurde vom Software Competence Center in Hagenberg (SCCH) initiiert, hebt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner hervor.
Das internationale KI-Forschungsprojekt TEAMING.AI wurde vom Software Competence Center in Hagenberg (SCCH) initiiert, hebt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner hervor. (c) Land OÖ/Denise Stinglmay

Auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme sind die neuen Teamkollegen der Zukunft. Sie sollen den Menschen am Arbeitsplatz tatkräftig unter die Arme greifen – insbesondere da, wo hohe Flexibilität gefragt ist, wie z.B. bei der Fertigung von individuellen Produkten. Wichtig ist, dass der Mensch seinem „künstlichen“ Teamkollegen vertraut und diese gut miteinander kommuniziert können. Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) hat dazu das internationale Forschungsprojekt TEAMING.AI initiiert und leitet dieses auch.

„KI ist stärker im Team mit Menschen“

Gemeinsam mit europäischen Partnern aus Forschung und Industrie wird das visionäre Konzept anhand von Demonstratoren in den Bereichen Qualitätsinspektion, Maschinendiagnostik und Unfallprävention realisiert und veranschaulicht. 

„Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) für die Industrie ist groß. Doch KI ist noch viel stärker im Team mit dem Menschen. Beide – Mensch und Maschine – haben Stärken, die sich optimal ergänzen können. Bei der Weiterentwicklung der Technologien muss daher der Mensch verstärkt im Mittelpunkt stehen. Dieses Horizon 2020 EU-Projekt zeigt, dass Oberösterreich am besten Weg ist, eine Vorreiterposition im Bereich ‚Human Centered AI‘ einzunehmen – ein Ziel, das im Strategischen Programm #upperVISION 2030 fest verankert ist.“, sagt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner über das Projekt.

Knapp 1,4 Millionen Förderung

Mit diesem Projekt werden knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich gebracht – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro. „Das SCCH ist federführend im Bereich von KI und PROFACTOR ist Experte im Manufacturing. Hier werden Stärken erfolgreich gebündelt“, sagt Achleitner über die Kooperation der beiden Partner.

KI in der Industrie für individuelle Produkte

KI in der Produktion ist eine Schlüsselfrage für die globale Wettbewerbssituation von Gesamteuropa, denn in den USA und China ist KI im Industriebereich nicht so stark präsent. „Die EU fokussiert sich auf die Reindustrialisierung und die KI-gestützte Produktion, deshalb gab es auch den Call AI for Manufacturing“, sagt der Initiator und Koordinator von TEAMING.AI, Bernhard Moser. In der Produktion wird sehr viel automatisiert, das funktioniert bei großen Losgrößen gut. Der Trend geht aber zu individualisierten Produkten, daher sollen die Fertigungsstraßen flexibler agieren können, mit dem Ziel, effizient in geringeren Losgrößen fertigen zu können.

KI lernt vom Know-how des Menschen

Durch die Produktion in geringeren Stückzahlen stehen allerdings auch weniger Daten zur Verfügung – und diese sind das „Futter“ für das maschinelle Lernen. Es braucht daher das Know-how und die Unterstützung von erfahrenen Fachkräften mit ihrem Wissen zu Prozessen und Zusammenhängen.

„Wir haben es mit statischen und dynamischen Daten zu tun. Das können technische Dokumentationen, System-Logs oder Sensordaten von Maschinen und das Feedback von Menschen sein. Diese Vielfalt an Daten gilt es zu nutzen und auf einen Nenner zu bringen, um Teamwork zwischen Mensch und KI zu ermöglichen“, sagt Moser: „Dazu bieten sich sogenannte Knowledge-Graphen an. Darunter versteht man ganz allgemein eine Systematik, anhand derer Informationen gesucht und miteinander verknüpft werden. Diese werden in Sozialen Medien wie etwa Facebook erfolgreich eingesetzt. Dabei gibt es jedoch einen Haken, denn für Soziale Medien genügt eine Aktualisierung dieser Daten-Strukturen im Bereich von mehreren Stunden. Für industrielle Zwecke aber brauchen wir Aktualisierungsraten im Bereich von Minuten oder sogar Sekunden.“

Menschen sollen für Ethik in der KI sorgen

Neben vielen Herausforderungen aus der Produktion, behandelt das TEAMING.AI Projekt daher im Kern auch zentrale Fragen des sogenannten „Human Centered AI“ Paradigmas. Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass KI-Systeme ethischen Kriterien entsprechen. Entsprechende ethische Richtlinien wurden u.a. von der sogenannten High-Level-AI-Expert Group der Europäischen Kommission erarbeitet.

Wie aber kann sichergestellt werden, dass KI-Systeme solche textuell formulierten Richtlinien befolgen? Beispielsweise muss garantiert sein, dass der Mensch die Kontrollhoheit über KI-Systeme hat. „Ein Schlüssel dazu ist, ähnlich wie oben im Zusammenhang mit der Flexibilisierung ausgeführt, ein schneller Mechanismus zur Aktualisierung und Konsistenzprüfung von verlinkten Daten, um zeitgerecht oder bereits im Vorfeld die Missachtung von etwaigen Richtlinien automatisch erkennen zu können“, so Moser.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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AI Summaries

KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

  • Mit diesem Projekt werden knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich gebracht – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro.
  • KI in der Produktion ist eine Schlüsselfrage für die globale Wettbewerbssituation von Gesamteuropa, denn in den USA und China ist KI im Industriebereich nicht so stark präsent.
  • Durch die Produktion in geringeren Stückzahlen stehen weniger Daten zur Verfügung – und diese sind das „Futter“ für das maschinelle Lernen.
  • Neben vielen Herausforderungen aus der Produktion, behandelt das TEAMING.AI Projekt daher im Kern auch zentrale Fragen des sogenannten „Human Centered AI“ Paradigmas.
  • Beispielsweise muss garantiert sein, dass der Mensch die Kontrollhoheit über KI-Systeme hat.

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