Start-ups 

Dank künstlicher Intelligenz kürzere Wartezeiten in der Kantine

An der Kasse sofort bezahlen mit dem Objekterkennungs-System von MoonVision.
An der Kasse sofort bezahlen mit dem Objekterkennungs-System von MoonVision.
Foto: Anna Reinhartz / MoonVision
Das Start-up MoonVision bietet eine Technologie an, die Objekte mit künstlicher Intelligenz frühzeitig erkennt. Das System wird bereits in der Kantine des österreichischen Unternehmens A1 eingesetzt, doch es gibt viele weitere Einsatzmöglichkeiten.

Jeder kennt es: Man möchte sich in der Mittagspause schnell etwas in der hauseigenen Kantine zum Essen holen und die Schlange ist mal wieder sehr lang. Das Start-up MoonVision bietet jetzt eine Lösung für das Problem an. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz werden Speisen in Echtzeit erkannt und müssen an der Kasse nur noch bezahlt werden, so verkürzt sich die Wartezeit erheblich.

Eingesetzt wird das System bereits in der Kantine des österreichischen Unternehmens A1. A1 ist auch Vertriebspartner der jungen Firma, die ab Dienstag das nach eigenen Angaben weltweit erste Objekterkennungs-System, das ohne spezielle Programmierkenntnisse installiert werden kann, in einer Testversion für Firmenkunden anbietet.

MoonVision erkennt Gegenstände in Echtzeit

Auf Basis von Videos erkennt das System Gegenstände anhand ihrer visuellen Merkmale in Echtzeit und lernt mit Hilfe künstlicher Intelligenz ständig dazu. Die erkannten Objekte können dann vordefinierte Aktionen auslösen, etwa das Bonieren von Speisen. Bislang dauerte es mehrere Wochen solche Systeme so zu trainieren, dass Gegenstände zuverlässig erkannt werden. Mit der Lösung von MoonVision gehe es wesentlich schneller, sagt Firmengründer Florian Bauer.

Beim Münchner Oktoberfest, wo das System im vergangenen Herbst zum Einsatz kam, wurden etwa 20 Speisen bereits nach einer Stunde von der MoonVision-Lösung automatisch identifiziert, erzählt Bauer: "Je weniger Objekte getrackt werden, desto schneller geht es."

Ziel: "Technologie zugänglicher machen"

Echtzeit-Objekterkennung sei bislang ein Thema für größere Firmen gewesen. Kleinere Unternehmen, die nicht so viel Know-how hätten, würden sich hingegen schwertun. Mit der MoonVision-Lösung wolle man die Technologie zugänglicher machen, sagt Bauer.

Unternehmen können das System online bedienen und über die Plattform auch Videos hochladen oder Kameras hinzufügen. Das System könne auch mit billiger Hardware genutzt werden, erzählt MoonVision-Geschäftsführer Kamil Kula. Selbst Handykameras seien ausreichend und könnten über WLAN einfach mit der Software verbunden werden.


"Wir erwarten uns in unterschiedlichen Industrien einen Mehrwert durch die Technologie", sagt Bernhard Famler von A1 Digital: "Überall dort, wo es starken Bedarf gibt, in Echtzeit Objekte zu erkennen und daraus Prozesse ableiten zu können." Als Beispiele nennt er produzierende und verarbeitende Unternehmen, den Handel und die Logistik.

Auch Audi setzt auf MoonVision-System

Zum Einsatz kommt das MoonVision-System derzeit neben der A1 Kantine auch bei Audi. Der Autohersteller setzt es ein, um leere Container zu lokalisieren. Auch ein früher Pilotbetrieb mit Selbstbedienungskassen bei einem Wiener Traditionsunternehmen ist bereits im Gange. "Das Thema Selbstbedienungskasse interessiert uns sehr", sagt Bauer.

Objekt-Tracking könne die Fantasie von Unternehmen beflügeln, meint der MoonVision-Gründer. Die dabei generierten Daten könnten wertvolle Einblicke liefern. "Wir möchten Unternehmen unterstützen, Informationen zu beschaffen, die sie vorher nicht kriegen konnten", ergänzt Geschäftsführer Kula.

Das System soll für Unternehmen finanzierbar sein

Abgerechnet werden soll die Nutzung des MoonVision-Systems auf Basis der verarbeiteten Videostreams. Konkrete Preise will man noch nicht nennen. "Es wird aber leistbar sein", sagt Bauer.

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Mit der Testversion für Firmenkunden wolle man zunächst Unternehmen, die das Thema interessiere, einen Weg bieten, Computer Vision und künstliche Intelligenz auszuprobieren, sagt Kula: "Sie können ohne großen Aufwand eigene Lösungen finden."

Dieser Artikel erschien zuerst bei futurezone.at

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