Digitalisierung in der Autobranche: Land fördert Start-up mit knapp 157.000 Euro
Mit dem KI-basierten Fahrzeugschein-Scanner der Autosiastik Software GmbH aus Henstedt-Ulzburg soll auch international Bewegung in die analogen Prozesse rund um die Fahrzeugverwaltung kommen. Staatsekretär Dirk Schrödter übergibt den Förderbescheid des Landes in Höhe von knapp 157.000 Euro.
Henstedt-Ulzburg, 01. April 2022. Ob bei der Anmeldung des Fahrzeugs, in der Werkstatt oder beim Versicherungsabschluss – bei allen Angelegenheiten rund ums Auto wird der Fahrzeugschein benötigt. Die Autosiastik Software GmbH hat sich das Ziel gesetzt, die Digitalisierung in der Branche voranzubringen und die zeitraubende und fehleranfällige manuelle Dateneingabe zu vereinfachen. Kernstück ist eine KI-basierte Software, die Fotos oder Scans von papierhaften Fahrzeugscheinen analysiert, die Daten ausliest und sie in strukturierter Form ausgibt. Nun soll die neue Technologie Europa erobern. Dafür erhält das Unternehmen finanzielle Unterstützung vom Land.
Staatssekretär Dirk Schrödter, Chef der Staatskanzlei, überreichte heute (1. April) in Henstedt-Ulzburg den entsprechenden Förderbescheid. Für die Weiterentwicklung und Anpassung des Fahrzeugscheinscanners an die Erfordernisse anderer europäischer Länder und die Erschließung neuer Märkte im europäischen Ausland erhält das Unternehmen einen finanziellen Anschub in Höhe von 157.000 Euro. „Die Digitalisierung in der Automobilbranche kommt so weiter voran. Gute Ideen aus Schleswig-Holstein erobern mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz den europäischen Markt – das unterstützen wir als Land sehr gerne “, sagte er: Autosiastik sei ein Vorbild für kleine und mittlere Unternehmen im Land, sich für neue Technologien zu öffnen und dadurch Wertschöpfung zu generieren. „Das Land unterstützt genau diesen Ansatz, um so dank KI neue Arbeitsplätze zu schaffen und junge Menschen im Land zu halten“, so Schrödter.
Im Rahmen des Förderprogramms KI-Richtlinie soll der Fahrzeugscheinscanner um die Erkennung weiterer Dokumententypen wie beispielsweise Fahrzeugbriefe erweitert werden. Damit bringt das junge Unternehmen Bewegung in einen bisher kaum erschlossenen Markt. „Auch in der Automobilbranche brauchen wir schnelle und sichere Prozesse, sowie Technologien, die fälschungssichere Dokumente in das digitale Zeitalter übersetzen. Diese kommen nun aus dem echten Norden und werden der Automobilbranche hier und in Europa einen Digitalisierungsschub verleihen“, sagt Dr. Ronny Marquardt, Teamleiter WTSH-Innovationsförderung.
Intensiv begleitet wurde das Start-up bei der Erstellung des Förderantrags vom KI-Transfer-Hub SH, Hand in Hand mit dem Cluster Digitale Wirtschaft Schleswig-Holstein (DiWiSH) sowie den Innovationsberatern der WTSH: „Es ist schön zu beobachten, wie sich ein Unternehmen aus der Tuning-Branche erfolgreich in den Bereichen digitale Lösungen und KI weiterentwickelt und jetzt expandiert“, sagt Andreas Hennig, Projektleiter des KI-Transfer-Hub SH.
Das Scannen, Erkennen und Ausgeben von Informationen ist keine neue Technologie. Bei den Fahrzeugdokumenten kommt diese an ihre Grenzen. Sie enthalten Sicherheitsmerkmale, Qualitätsunterschiede, Beschädigungen nach längerer Lebensdauer oder sind außerhalb der dafür vorgesehenen Bereiche bedruckt. Eine noch größere Anforderung an die Software, die diese Daten erkennen soll, besteht in der fehlenden Struktur dieser Daten: Die Software muss erkennen, welche Informationen welchen Angaben zugeordnet werden müssen, also ob eine Angabe sich etwa auf Halter, Kennzeichen oder Zulassungsdatum bezieht. Hier kommen Technologien zum Einsatz, die etwa auch beim autonomen Fahren verwendet werden: KI-Modelle, die mit sogenannten Segmentierungs-Algorithmen trainiert werden, um in einem Bild den Fahrzeugschein zu lokalisieren und die dort befindlichen Felder richtig zu erkennen und zuzuordnen. Für die Erweiterung um jeden neuen Dokumententyp müssen neue KI-Modelle trainiert werden. Das ist in Kooperation mit deutschen und internationalen Partnerunternehmen geplant. Das Projekt ist auf zwei Jahre angelegt.
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