17.11.2020

Hohe sechsstellige FFG-Förderung für KI-Projekt von Linzer mogree

Die Linzer Digital-Agentur mogree holt sich FFG-Fördergeld für ein gemeinsames Machine Learning-Projekt mit FH Hagenberg und FH Campus 02.
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mogree: Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy
(c) mogree: CEO Sulejman Ganibegovic

Als „end-to-end-Digitalisierer“ bezeichnet Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy bei mogree, das Linzer Unternehmen. 2009 von Harald Weinberger gegründet hat die mobile agreements GmbH mittlerweile rund 55 Mitarbeiter und arbeitet für Kunden wie voestalpine, KTM, Wacker Neuson, Vodafone, Fronius, Primetals, BMW und Heineken.

„Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden Lösungen – vom Geschäftsmodell über kundenzentrierte UX bis hin zur technologischen Umsetzung und Skalierung. Dabei kümmern wir uns als einzig notwendiger Ansprechpartner um alle digitalen Themen eines Unternehmens“, erklärt Ganibegovic. Seit einigen Jahren nutze man dafür auch Machine Learning-Algorithmen zur Analyse von Daten, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen oder Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren.

mogree: KI sagt Kunden, was sie tun sollen

Um die Kompetenz in Machine- und Deep Learning weiter auszubauen, reichte mogree im Frühjahr gemeinsam mit der FH Hagenberg und der FH Campus 02 ein Forschungsprojekt bei der FFG ein. Im September 2020 erfolgte die Zusage über eine Förderung im hohen sechsstelligen Bereich.

Das Forschungsprojekt sei über mehrere Jahre angelegt und befinde sich aktuell in der Konzeptionsphase, heißt es vom Unternehmen. Ziel des Projekts sei, Modelle im Bereich „Prediction“ auf Datenbasis zu entwickeln, die zukünftig in allen Branchen und Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen sollen. „Das Projekt ist so konzipiert, dass die Ergebnisse später in Form eines Produkts sowohl von einer kleinen Bäckerei, als auch von einem Industrie-Riesen wie der voestalpine genutzt werden können“, sagt Ganibegovic.

Details zum genauen Forschungsgegenstand wolle man derzeit noch „sehr ausgewählt“ kommunizieren. Der Head of Digital Strategy umreißt jedoch: „Unsere Software wird wie ein Berater funktionieren, der dir sagt wie, wo oder was du machen musst, damit du in Zukunft weiter erfolgreich bist und wie du das nächste Level erreichst. Das ist nur unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen realisierbar“.

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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Hohe sechsstellige FFG-Förderung für KI-Projekt von Linzer mogree

  • Als „end-to-end-Digitalisierer“ bezeichnet Sulejman Ganibegovic, Head of Digital Strategy bei mogree, das Linzer Unternehmen.
  • 2009 von Harald Weinberger gegründet hat die mobile agreements GmbH mittlerweile rund 55 Mitarbeiter und arbeitet für Kunden wie voestalpine, KTM, Wacker Neuson, Vodafone, Fronius, Primetals, BMW und Heineken.
  • Um die Kompetenz in Machine- und Deep Learning weiter auszubauen, reichte mogree im Frühjahr gemeinsam mit der FH Hagenberg und der FH Campus 02 ein Forschungsprojekt bei der FFG ein.
  • Im September 2020 erfolgte die Zusage über eine Förderung im hohen sechsstelligen Bereich.
  • Das Forschungsprojekt sei über mehrere Jahre angelegt und befinde sich aktuell in der Konzeptionsphase, heißt es vom Unternehmen.
  • Ziel des Projekts sei, Modelle im Bereich „Prediction“ auf Datenbasis zu entwickeln, die zukünftig in allen Branchen und Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen sollen.

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