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.

⇒ Zur Page des Startups

zum Weiterlesen