11.02.2019

MoonVision: Wiener AI-Startup gewinnt Hotel Sacher als Kunden

Das Wiener Startup MoonVision hat mit seiner Machine Learning-basierten Bilderkennungssoftware unter anderem einen Usecase für die Gastronomie vorgelegt. Nun konnte damit das Wiener Hotel Sacher überzeugt werden.
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MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.
(c) Gerry Frank / MoonVision: So sieht die Verkaufsstation im Wiener Hotel Sacher aus.

Hunderte, manchmal Tausende Menschen – vorwiegend TouristInnen – kommen täglich ins Hotel Sacher hinter der Wiener Staatsoper. Das Hauptziel: die weltberühmte Sachertorte – und zwar das Original. Dabei entstehen zu Spitzenzeiten naturgemäß lange Menschenschlangen. Dieser KundInnen-Ansturm soll nun deutlich effizienter abgewickelt werden. Und zwar mit Hilfe der Lösung des Wiener AI-Startups MoonVision.

+++ Wiener AI-Startup bringt Computern das Sehen bei +++

„Nicht mehr lange anstehen“

Kern der MoonVision-Technologie ist eine Machine Learning-basierte Bilderkennungssoftware. Sie erkennt mittels Kamera aus der Vogelperspektive Gegenstände. Im Fall des Hotels Sacher sind es die 60 verfügbaren Produkte aus dem Sortiment. Mit der Lösung des Startups werden sie nicht nur „mit nahezu 100prozentiger Genauigkeit“ erkannt. Das System setzt auch gleich den Bezahlprozess in Gang. „Wer bereits weiß, was er kaufen möchte, muss nicht mehr lange anstehen, sondern hat die Möglichkeit, das gewünschte Produkt einfach selbst aus dem Regal zu nehmen und direkt zu bezahlen“, erklärt Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

MoonVision-Technologie trifft Podest mit Samtpolster

Dafür hat Sacher – stilgerecht – ein Podest mit rotem Samtpolster anfertigen lassen, auf dem die Produkte von den KundInnen aufgelegt werden. Über die Plattform erkennt die integrierte Kamera das jeweilige Produkt bzw. dessen Verpackungsgröße und kommuniziert den entsprechenden Betrag automatisiert an das Kassensystem, sodass der Kunde den Kaufvorgang vollkommen autonom abschließen kann. „Franz Sacher hat mit seiner Tortenkreation für Fürst Metternich bereits 1832 Mut für Neues bewiesen. In diesem Sinne suchen wir stets nach modernen Ansätzen, die das Einkaufserlebnis für unsere Gäste und MitarbeiterInnen so angenehm wie möglich gestalten“, kommentiert Matthias Winkler, Geschäftsführer der Sacher Hotels.

„Es reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“

MoonVision rühmt sich, eine besonders effiziente Bilderkennungslösung entwickelt zu haben. „Was bislang komplexe Analysen, Programmierkenntnisse und kostspieliges Equipment vorausgesetzt hat, gelingt uns mit einer anwenderfreundlichen End-to-End Lösung: Binnen kürzester Zeit filtert die Software die notwendigen Bilder vollautomatisch aus dem Foto- bzw. Videomaterial und trainiert das System, die entsprechenden Objekte oder Struktureigenschaften zu erkennen bzw. zu interpretieren. Dafür reicht oftmals eine einfache Handykamera aus“, heißt es seitens des Startups. Usecases legt MoonVision dabei übrigens nicht nur in der Gastronomie, sondern auch in der Industrie vor. Die Software erkennt etwa auch Makel an unterschiedlichen Materialien in der Produktion und leitet notwendige Handlungen ab.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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