05.04.2023

Circly: 150 Nah&Frisch Filialen setzen ab sofort auf KI von NÖ-Startup

Der österreichische Lebensmittelgroßhändler Kastner setzt bei der Bedarfsvorhersage für seine Nah&Frisch Kaufleute ab sofort auf die Software des niederösterreichischen Startups Circly. Dadurch soll künftig die Genauigkeit von Absatzprognosen gesteigert und Food-Waste vermieden werden.
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Circly
(c) Circly

Das niederösterreichische GreenTech-Startup Circly rund um den Serienunternehmer Eric Weisz hat ein KI-basiertes Prediction-System für den Lebensmittelhandel entwickelt. Mit Hilfe der Software lassen sich Prognosen erstellen, wie sich der Absatz entwickeln wird – unter anderem kann dadurch auch die Lebensmittelverschwendung im Handel reduziert werden. Für die Entwicklung des Tools konnte Circly 2021 über aws Preseed & tecnet equit mehr als 320.000 Euro an Kapital aufstellen.

Kastner setzt auf Software von Circly

Bereits 2021 gab das Startup bekannt, das der Lebensmittelgroßhändler Kastner zu seinen ersten Referenzkunden zählt. Das Familienunternehmen beschäftigt aktuell mehr als 950 Mitarbeiter:innen. 2022 belief sich der Jahresumsatz auf knapp 268 Million Euro. Zudem betreibt die Gruppe acht Großhandels-Standorte und zählt 30.000 Abholkund:innen sowie 11.000 Zustellkund:innen – darunter auch 150 Nah&Frisch Kaufleute.

Wie Circly und Kastner nun bekannt gaben, setzt der Lebensmittelgroßhändler bei der Bedarfsvorhersage für seine Nah&Frisch Kaufleute ab sofort auf künstliche Intelligenz. Dazu heißt es in einer Aussendung: „Nach einem halben Jahr Test wurde die Circly Prognosesoftware nun erfolgreich in den Echtbetrieb übernommen.“

Prognosen für Nah&Frisch auf Knopfdruck

Mit der Software soll künftig die Genauigkeit von Absatzprognosen nachhaltig gesteigert werden. Eine bedarfsgerechte Nachbestellung soll so den Verderb von Waren minimieren.

„Das System ermöglicht uns, Prognosen auf Knopfdruck zu erstellen und unseren Nah&Frisch Kaufleuten direkt am Handscanner anzuzeigen. Mit Circly erwarten wir unsere Prognosegenauigkeit auch über die kommenden Jahre Schritt für Schritt weiter zu verbessern und noch effizienter zu werden“, so Bereichsleiter für Nah&Frisch bei Kastner, Elmar Ruth.

Software erkennt Muster

Kern der Software ist ein selbstlernender Algorithmus, der auf Basis vergangener Verkaufsdaten Muster automatisch erkennt und diese dynamisch gewichtet. Die Software identifiziert danach die größten Einflussfaktoren und errechnet damit tagesaktuelle Vorhersagen. Damit kann diese laut Gründer und CEO Eric Weisz auch unmittelbar auf ein verändertes Marktumfeld reagieren.

„Vergleichbar ist das Programm mit einem erfahrenen Mitarbeiter, jedoch entscheidet es emotionslos und ausschließlich auf Basis von Daten. Dort wo statistische Mittel an ihre Grenzen stoßen, kann das Prognosesystem von Circly genaue Erkenntnisse über den zukünftigen Absatz liefern, so die Effizienz der Produktion steigern und den Mitteleinsatz senken.“ so Weisz über die Lösung.

Dabei können auch relevante Drittdaten wie z.B. am Absatzort vorherrschendes Wetter oder Aktionen berücksichtigt werden, um das Ergebnis zu verbessern.


Tipp der Redaktion

Mit Jänner 2023 startet die brutkasten-Redaktion einen neuen thematischen Schwerpunkt zum Thema Kreislaufwirtschaft. Im Zentrum stehen Innovationen von Startups, Corporates und Mittelstand, die eine ressourceneffiziente und schadstoffarme Produktion ermöglichen. Zudem berichten wir über aktuelle Entwicklungen und Hintergründe rund um eine kreislauforientierte Wirtschaft.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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