09.04.2018

Moonvision: Wiener Startup zählt mit AI-Lösung Grillhendln und Bier

Das Wiener Startup Moonvision arbeitet mit Objekterkennung auf Basis von AI. Im ersten Use­Case wurden Grillhendln gezählt. Nun soll die Industrie erobert werden.
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Moonvision
(c) Moonvision - Die Objekterkennungssoftware arbeitet aus der Vogelperspektive.

Eine halbe Million Grillhendln wandert jedes Jahr aus den Küchen der Oktoberfestzelte. Dazu kommen fast acht Millionen Maß Bier und Dutzende andere Produkte. Für das Personal ist es kaum möglich, da mitzuzählen. Kassensysteme sind überfordert, die Umsatzeinbußen durch Schwund sind schmerzhaft. Ein Problem, das die Objekterkennungssoftware von Moonvision in Echtzeit lösen soll – aber, wenn es nach den Gründern Florian Bauer und Alexander Hirner geht, nicht das letzte. Mit der finanziellen Sicherheit und dem Digital­Know­how seiner Onlineagentur Moonshiner im Rücken gründete Bauer mit Hirner als CTO im August 2017 Moonvision. Sein Team – heute zehnköpfig – arbeitet seitdem an der Entwicklung und Implementierung von horizontalen Use­Cases im Bereich der AI-­unterstützten Objekterkennung.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Probleme aus der Vogelperspektive lösen

Moonvision hat ein erfolgreiches erstes Jahr hinter sich: Die Gastronomieprototypen wurden installiert, der Proof of Concept wurde geliefert, ein erstes Patent gesichert und eine erste Investmentrunde fünfstellig abgeschlossen. Jetzt will Moonvision zeigen, was es in anderen Bereichen kann – mit einem grö­ßeren Team und Industriepartnern. Denn laut Moonvision-­Gründer Bauer lassen sich aus der Vogelperspektive noch viel mehr Probleme lösen als nur der Schwund am Oktoberfest oder – wie in einer Kooperation mit A1 gezeigt – auf Skihütten. Vor allem, wenn die Objekterkennung über 30 Mal schneller trainiert als die vergleichbare Google­Technik. Das nächste, bereits laufende Projekt führt Moonvision in die Industrie, wo sehr viele sehr unterschiedliche Objekte, die über ein Fließband in eine Maschine befördert werden, erkannt werden, um im weiteren Prozess sortiert zu werden. Außerdem möchte man laut Gründer Florian Bauer „die Skalierungsmöglichkeit unserer Lösung im zweiten Quartal 2018 spürbar verbessern und damit den Umsatz im Jahresvergleich zumindest verfünffachen“. Ende des Jahres 2018 sollen dann Gespräche zu einem Series-­A-­Investment im siebenstelligen Bereich starten.

Die Funktionsweise von Moonvision

So funktioniert das System von Moonvision: Über eine Kamera von oben werden Bilddaten der sich darunter bewegenden Objekte aufgenommen und mithilfe der Moonvision­-Software analysiert. Am Ende werden die Daten der relevanten Objekte ausgegeben und per API mit der Software des Kunden verbunden – dort werden sie zu wertvollen Insights. Um die besondere Leistung von Moonvision zu verstehen, muss man den Prozess der Bildanalyse genauer betrachten. Das aufgenommene Videomaterial wird nämlich vor der Analyse für die künstliche Intelligenz auf relevante Snapshots reduziert, und zwar so stark, dass aus einem vollen Videostream nur noch wenige Bilddaten übrig bleiben. Anhand dieser Daten wird die KI trainiert – allerdings mit einem relativ geringen Aufwand und in vergleichsweise kurzer Zeit. Auch, dass hierbei keine Laborbedingungen herrschen müssen, um richtig zu liegen, hebt die Moonvision­-Software von bestehenden Systemen ab. Läuft das System schließlich, wird die Analyse weiterhin laufend verbessert: Durch die smarte Wiederverwendung bereits erstellter Daten können neue Objekte identifiziert, benannt und quantifiziert werden. Der  von 2017 zeigte laut CTO Alexander Hirner 30 Mal weniger Aufwand bei der Installation als bestehende Systeme und eine zehnmal schnellere Analyse im laufenden Betrieb – Zahlen, die, wenn sie bei den kommenden Use­Cases gehalten oder sogar gesteigert werden können, einen guten Vorsprung bedeuten.

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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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