22.06.2022

Wiener Tech-Startup: „Unsere Zapfanlage steigert die Effizienz in der Gastronomie“

Das Wiener Startup One Two Beer möchte die Wartezeit bei der Bierbestellung auf Veranstaltungen reduzieren. Mit ihrer eigenen Bierzapfmaschine soll aber nicht nur die Zeit, sondern auch Personal und Bierverschwendung verringert werden.
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Das Team (v.l.): Michal Marcinko, Tamas Kozma, Yoanna Aleksandrova, Daniel Szeles, Balazs Blaho © One Two Beer
Das Team (v.l.): Michal Marcinko, Tamas Kozma, Yoanna Aleksandrova, Daniel Szeles, Balazs Blaho © One Two Beer
kooperation

Die Idee für die Gründung ihres Startups kam dem Founder-Team von One Two Beer nachdem sie auf einem Musikfestival sehr lange für ihr bestelltes Bier anstehen mussten. Kurzerhand entwickelten sie die Idee für eine automatisierte Bierzapfmaschine und testeten ihren ersten Prototypen in drei Ländern. Das 2021 gegründete Startup nahm erstes Feedback in den Produktionsprozess auf und entwickelte inzwischen einen zweiten Prototypen. Mit seiner Idee konnte One Two Beer auf der Startup Live Vienna überzeugen. Sie gewannen nicht nur den Wettbewerb, sondern auch ein neues Teammitglied auf ihrer Führungsebene. Nun befindet sich das Unternehmen in der Pilotphase und hat bereits erste Kooperationen – wie beispielsweise mit der Ottakringer Brauerei – an Land ziehen können.

Das Team, bestehend aus CEO Balazs Blaho, CTO Michal Marcinko, CIO Tamas Kozma, CPO Daniel Szeles und CFO-Neuzugang Yoanna Aleksandrova hat in einer zweitägigen Mentorin- und Training-Session seine Idee bearbeitet und die Jury von Startup Live Vienna überzeugt. Nun sind sie nicht nur auf der Suche nach weiteren Kooperationspartnern, sondern auch nach Business Angeln. Das bisher selbstfinanzierte Unternehmen bereitet sich aktuell auf die Serienproduktion vor. 

Weniger Bierverschwendung, mehr Optionen für Kundschaft

“Unsere Maschine ist die erste modulare Bierzapfanlage, welche unterschiedlichste Funktionen anbieten kann. Modular bedeutet, dass die Kund:innen verschiedene Extras aussuchen und einsetzen können – so wie man es beispielsweise aus der Automobilindustrie kennt. Zusätzlich zur Basismaschine kann man also Extras, wie ein automatisches Bezahlsystem oder verschiedene Becheroptionen anbieten”, erklärt Balazs Blaho im brutkasten-Gespräch. 

Neben der Modularität nennen Balazs und Yoanna im Interview noch weitere USPs ihres Startups. Im Vergleich zu einem üblichen Zapfvorgang würde man mit ihrer Maschine statt 15 Sekunden nur fünf Sekunden benötigen, um ein Bier in einen jeweiligen Becher zu gießen. “Dank unserer Maschine kann vier Mal mehr Bier gezapft werden, was den Brauereien und Catering-Firmen ein Umsatzplus von 50 Prozent bringt”, erklärt Balazs. Zum Zeitersparnis gehöre außerdem, dass man kein geschultes Personal benötigt, um die Maschinen von One Two Beer einzusetzen.

Vorteile in Zeiten von Personalmangel

Mit Blick auf den durch die Corona-Pandemie ausgelösten Personalmangel sei hier ein weiterer Vorteil gegeben, da man sowohl Einschulungszeit als auch Personal einsparen würde. “Wir haben herausgefunden, dass eine Maschine so schnell zapfen kann, wie insgesamt fünf Barkeeper”, meint Balazs dazu. Zudem werde eine deutlich geringere Bierverschwendung erreicht – mit Blick auf die weltweit Milliarden Liter Bier, die im Zuge eines Zapfvorgangs verloren gehen, sei dies ein wichtiger Punkt für mehr Nachhaltigkeit, meint der Co-Founder.

Kooperationen mit Brauereien und Catering-Firmen als Ziel

Die aktuelle Phase ist für das Startup von diversen Testläufen geprägt. Erste erfolgreiche Erfahrungswerte konnten beispielsweise mit dem Catering-Partner festblick rund um Arthur Kreiml gesammelt werden. Dieser erklärt zu der Zusammenarbeit: “Ich war von Anfang an von dem jungen und dynamischen Team rund um Balazs begeistert. Innerhalb kürzester Zeit eine automatische Bierzapfmaschine zu entwickeln ist unglaublich. Die ersten Dauertestbetriebe mit uns waren bereits sehr vielversprechend. Die kurze Dauer der Zapfvorgangs, die einfache Inbetriebnahme und die unkomplizierte Bedienbarkeit haben mich unglaublich begeistert.” Auch am vergangenen Wochenende wurden im Zuge dieser Kooperation zwei Maschinen auf dem Erzberg Rodeo eingesetzt – insgesamt seien hier mehr als 200 Liter Bier gezapft worden.

Auch die Ottakringer Brauerei habe laut Balazs bereits einen Test mit dem Tech-Startup durchgeführt. Es bestehe zudem Interesse daran, die Maschine in eine Testphase aufzunehmen, welche ab Juni starten soll. Zielgruppe des Startups sind somit in erster Linie Brauereien. “Diese bieten verschiedenste Veranstaltungen an – sowohl eigene Festwochen, als auch die Kooperation mit diversen Festivals. Die Partnerschaft mit Brauereien sehen wir daher als maßgebliches Ziel für unsere Arbeit”, erklärt der Gründer im Interview.

Das Wiener Startup ist bereits durch sein Founder-Team international aufgestellt und hat daher verschiedenste Testläufe in Ländern wie Österreich, Ungarn und Tschechien durchgeführt. Dies soll auch zukünftig für eine europäische Expansion genutzt werden. Der vorläufige Fokus würde aber zunächst auf Wien liegen, sind sich Yoanna und Balazs einig. Bereits im kommenden Jahr sei allerdings das erklärte Ziel, nach Deutschland zu expandieren.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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