16.01.2024

Balun: Wiener Energy-Startup holt sich Investment von Hansi Hansmann und Push Ventures

Das Wiener Startup Balun entwickelt eine Forecasting-Lösung für erneuerbare Energien. Für die weitere Entwicklung konnte das Unternehmen nun eine sechsstellige Finanzierungsrunde abschließen.
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Das Gründertrio von Balun | (c) Balun

Erneuerbare Energien wie Sonnen- und Windenergie sind stark von Witterungsbedingungen abhängig. Dementsprechend groß ist auch die Volatilität, die es künftig zu lösen gilt. Bis 2030 möchte Österreich bekanntlich seinen Strom zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energien decken. Damit dies gelingt, braucht es neben dem Netzausbau und einer breit angelegten Installation von Speicherlösungen künftig auch intelligentere Stromnetze.

Abhilfe kann hier das sogenannten Forecasting, zu Deutsch „Vorhersage“ oder „Prognose“, schaffen. Forecasting ermöglicht es, die zukünftige Energieproduktion vorherzusagen, basierend auf Wettermodellen und historischen Daten. Derartige Prognosen sind entscheidend für die effiziente Integration erneuerbarer Energiequellen in das Stromnetz (brutkasten berichtete).

Gründerteam bringt Expertise mit

Eine Lösung dafür möchte künftig das Wiener Startup Balun bieten. Das erst im Dezember 2023 gegründete Unternehmen rund um die drei Gründer Giovanni Superti-Furga, Yury Zhuk und Josef Schenk entwickelt ein entsprechendes Tool, das künftig Vorhersagen zur Produktion von erneuerbarer Energie noch genauer machen soll.

Superti-Furga war zuvor beim deutschen Energiekonzern RWE im Bereich des Energy-Trading tätig und bringt die entsprechende Marktexpertise ein. Über die Co-Founder-Matching-Plattform des Y-Combinator lernte er Yury Zhuk kennen, der als CTO über die technischen Kompetenzen im Bereich Machine Learning verfügt. Josef Schenk als dritter Co-Founder soll hingegen als COO den Aufbau der Prozesse bei Balun verantworten und verfügt über einen Data Science Background.

Das Gründerteam mit seinen Investoren | (c) Balun Energy

So funktioniert das Energy Foundation Model (EFM)

Superti-Furga beschreibt die Funktion des sogenannten Energy Foundation Model (EFM) wie folgt: „Wir zapfen einen Datenpool an, der bisher noch von wenigen verwendet wurde. Dazu zählen Daten, die von Sensoren in Windturbinen und Solarparks selbst produziert werden.“ Diese Daten werden wiederum mit aktuellen Wetterdaten kombiniert.

Und er fügt an: „Mit unseren Machine-Learning-Modellen erlernen wir das Verhältnis von Wettervorhersage zu echtem Output und können so genauer vorhersagen, wie viel Strom tatsächlich produziert wird.“ Um die Algorithmen mit Machine Learning zu trainieren, kooperiert das Startup mit drei Partnern aus Österreich, die hierfür die nötigen Daten im Bereich des Wetters und der Energie liefern.

Die Produktionsprognose soll künftig das Strommanagement für Erzeuger:innen erleichtern und zugleich eine Kostenoptimierung bieten. Das Tool ist derzeit noch nicht am Markt verfügbar. Ein entsprechender Proof of Concept wurde jedoch laut Superti-Furga erfolgreich erarbeitet. „Mit diesem können wir bereits Forecasting machen“, so der Gründer. Künftig möchte das Unternehmen seine Lösung über ein SaaS-Geschäftsmodell vertreiben, das sich allerdings nicht an einer Gebühr pro Kunde, sondern den Stromengen orientiert.

Balun schließt seine erste Finanzierungsrunde ab

Für die Weiterentwicklung der Forecasting-Lösung konnte Balun nun seine erste Finanzierungsrunde abschließen. Als Investoren beteiligen sich die Hans(wo)men Group rund um den renommierten Business Angel Hansi Hansmann und Push Ventures rund um die beiden Founding Partner Lukas Püspök und Laurenz Simbruner.

„Für uns bedeutet das sehr viel, dass Leute in uns investiert sind, die wirklich etwas vom Geschäft verstehen und auch künftig potentielle Kunden sind. Das schafft für unser Produkt eine große Validierung“, so Superti-Furga. Zum Hintergrund: Lukas Püspök ist zugleich auch größter privater Betreiber von Windkraftanlagen in Österreich.

Die Runde beläuft sich laut Superti-Furga auf einen nicht näher genannten sechsstelligen Betrag. Konkret soll nun das Team mit „Talenten in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und erneuerbare Energien“ erweitert werden. Auch die Ausweitung von Partnerschaften ist geplant, um den Datenaustausch zu vertiefen. Abschließend nennt Superti-Furga ein konkretes Ziel, das er gemeinsam mit seinen Co-Foundern 2024 erreichen möchte: „Mit unserer Lösung wollen wir innerhalb eines Jahres unseren ersten Euro an Product Revenue generieren.“


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Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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