22.08.2024
FÖRDERUNG

factorymaker: Junges Wiener DeepTech-Startup erhält sechsstellige aws-Förderung

Das Planen von Industriebauten und Fabriken schluckt ordentlich viele Ressourcen. Dass es hier Verbesserungsbedarf gibt, erkannte Gründerin Julia Reisinger schon 2019. Auf Basis ihrer Doktorarbeit gründete sie vor Kurzem ein DeepTech-Startup zur Industriebauplanung - und erhielt dafür Unterstützung von der aws.
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Das Core-Team von factorymaker (v.l.n.r.): Leonardo Lino, Thomas Reisiner, Julia Reisinger und Maria Antonia Zahlbruckner (c) Factorymaker

Es will den Bau von Industrie- und Fabrikgebäuden so nachhaltig, effizient und kostengünstig wie möglich gestalten. Mit dieser Vision hat factorymaker, ein in Wien gegründetes und sitzendes Industrie-Design-Startup für moderne Gebäudeplanung, eine sechsstellige aws-Pre-Seed-Förderung erhalten.

Die Förderung der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) beläuft sich auf eine Höhe von 300.000 Euro für eine Laufzeit von 1,5 Jahren. Mit der Finanzspritze hat das vierköpfige Team rund um Gründerin Julia Reisinger große Pläne – auch, wenn Reisinger ursprünglich nicht auf eine Startup-Gründung aus war.

Zwei Wochen junges SaaS-Startup

Gegründet wurde das Startup erst vor zwei Wochen. Konkret handelt es sich bei factorymaker um eine SaaS-Lösung für automatisierte Fabrik- und Industriebauplanung. Die Idee dazu hatte Reisinger schon im Jahr 2019, als sie ein FFG-Forschungsprojekt im Zuge ihrer Doktorarbeit startete. Dabei ging es darum, Prozesse in Produktionsplanung und Architektur von Industriebau und Fabriken zu optimieren. Denn diese gestalten sich üblicherweise wenig digitalisiert, repetitiv und “nicht sehr wertschöpfend”, wie Reisinger im Gespräch mit brutkasten erklärt.

Die Frage, mit der sich Reisinger in ihrer Forschungsarbeit auseinandersetzte, war folgende: Wie kann ich Prozesse in der Fabrik- und Industriebauplanung automatisieren und integral in einer Plattform kombinieren, um Ressourcen zu sparen?

Aus Forschungsprojekt wurde Geschäftsidee

Nach intensiver Forschungsarbeit schloss Reisinger ihre Doktorarbeit sowie ihr Forschungsprojekt im September 2022 an der TU Wien ab. Dabei entstand ein erster Prototyp, auf dem später die Geschäftsidee von factorymaker basieren sollte.

Die Unternehmensgründung war allerdings nicht primäre Intention der Forscherin: “Nach Abschluss meiner Doktorarbeit sind Bau- und Industrieunternehmen auf mich zugekommen und wollten die Lösung meiner Arbeit haben.” Einige hätten Käufervorschläge eingebracht, erzählt Reisinger. “Vorerst habe ich mit den Interessenten dann aber Pilotprojekte gestartet, um die Software von beiden Seiten noch optimieren zu können.”

Anfragen aus Industrie- und Bauplanung nahmen zu, woraufhin sich Reisinger ein Team aufbaute. “Seit Ende 2023 steht das factorymaker Team nun: Wir sind drei Co-Founder, darunter Maria Antonia Zahlbruckner, Thomas Reisinger und ich. Seit Kurzem haben wir auch Leonardo Lino als CTO und vierten Co-Founder an Bord”, erzählt die Gründerin.

300.000 Förderung soll MVP auf den Markt bringen

Mit der frischen aws-Förderung will das Team seinen Prototypen marktreif machen. Bislang finanzierte man sich aus Eigenmitteln, das Unternehmen ist nach wie vor bootstrapped. Erkenntnisse zum Product und Business Development zog man aus Pilotprojekten mit Unternehmen aus Fabrik- und Industriebau. Basierend darauf soll eine Cloud-SaaS-Lösung gelauncht werden, die den “Weg für eine erfolgreiche Kommerzialisierung” ebnen soll.

Die SaaS-Lösung von factorymaker dient in erster Linie als Entscheidungsunterstützung in der Frühphasenplanung von Fabrik- und Industriebau. Mithilfe von KI-Algorithmen wird die effizienteste und konstengünstigste Bauvariante erarbeitet.

“Bevor ich zu planen anfange, kann ich anhand der Requirements der Planer:innen Vorschläge erhalten. Die Vorschläge werden von der KI automatisiert und anhand von Gebäuden und Fabriksprozessen generiert. Insofern kann der oder die User:in noch vor der konkreten Planung entscheiden, welche Variante er oder sie wählen will”, erklärt die Co-Founderin.

Generatives Design als Nischenlösung

Das Team rund um Reisinger fokussiert sich auf Fabrik- und Industriebau als Nische, was hohe Genauigkeit versprechen soll. Die KI-basierte Plattform basiert auf Generative Design und -AI. Aktuell entwickelt man jene Algorithmen weiter, die noch während der Forschungsarbeit Reisingers entstanden sind. “Die KI lernt künftig mit unserer Plattform weiter, um generierte Prozesse zu verbessern”, so die Gründerin.

Für die bevorstehenden 1,5 Jahre will sich das Team auf bezahlte Pilotprojekte fokussieren und seine SaaS-Lösung kommerzialisieren. Außerdem will man die Belegschaft weiter ausbauen. Auch im Venture-Capital-Bereich hat factorymaker große Pläne: Mitte 2025 strebt das Startup eine Fundraising-Phase an.

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ContextSDK, Investment, Contex, mobile Apps
(c) ContextSDK - Dieter Rappold (l.) und Felix Krause von ContextSDK.

Es kam mit großer Aufmerksamkeit daher. Das Startup ContextSDK wurde von CEO Dieter Rappold, Gründer von Speedinvest Pirates, sowie von Felix Krause (fastlane.tools) gegründet und konnte gleich zu Beginn prominente Investoren für sich gewinnen.

Die erste Finanzierungsrunde wurde von Business Angels wie Peter Steinberger (Gründer von PSPDFKit), Johannes Moser (Gründer von Immerok), Michael Schuster (ehemaliger Partner Speedinvest), Christopher Zemina (Gründer Friday Finance, GetPliant), Ionut Ciobotaru (ehemaliger CEO Verve Group), Eric Seufert (Heracles Capital) und Moataz Soliman (Mitgründer Instabug) angeführt. Kurze Zeit später stieg auch Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner ein – brutkasten berichtete. Nun folgt ein weiteres Investment.

ContextSDK: Expansion in die USA geplant

ContextSDK gab eine Seed-Finanzierung in Höhe von vier Millionen US-Dollar bekannt. Diesmal ist Speedinvest federführend, gemeinsam mit First Momentum Ventures und dem in New York ansässigen Unternehmen Heracles Capital. Die Finanzierung soll dazu verwendet werden, die Anzahl der verarbeiteten mobilen Ereignisse auf über 40 Milliarden zu steigern und die SaaS-basierte Plattform des Unternehmens bis 2025 in den USA einzuführen.

Eine der größten Herausforderungen im Bereich der mobilen Apps besteht nämlich darin, die Absicht der User:innen zu Beginn einer Sitzung zu verstehen und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren. Mobile Apps werden in verschiedenen Kontexten genutzt – unterwegs, in lauten Umgebungen oder vor dem Schlafengehen – und funktionieren doch in jeder Situation gleich. Das Fehlen einer kontextbezogenen Anpassung führt – so die beiden Founder – zu verpassten Gelegenheiten für personalisierte Benutzer:innenerfahrungen und zu einer schlechten User:innenbindung.

Edge-KI

Derzeit verlassen 77 Prozent der Nutzer:innen eine App innerhalb der ersten drei Tage und weitere 95 Prozent innerhalb von drei Monaten. ContextSDK ermöglicht die Anpassung von Apps an den realen Kontext ihrer User:innen “ohne aufdringliche Datenerfassung, die die Privatsphäre gefährdet”.

Dies gelingt durch den Einsatz maschineller Lernverfahren, die auf einem Gerät ausgeführt werden (Edge AI), um etwa 200 Signale zu interpretieren, die automatisch von modernen Smartphones gesammelt werden.

“Die größten Apps der Welt haben ihre Daten, Logik und Entscheidungsfindung auf der Serverseite optimiert”, sagt Rappold. “Es liegt auf der Hand, dass die Kombination mit Edge-KI, die durch maschinelles Lernen auf dem Gerät ermöglicht wird, zu besseren App-Erlebnissen, besserer Kundenbindung und letztlich zur Monetarisierung führen wird.”

Zukunft von mobilen Apps in Anpassung

Laut den Gründern liefern Machine-Learning-Modelle Produktverantwortlichen und CMOs “leistungsstarke Kontextsignale aus der realen Welt, um die Nutzererfahrung während der gesamten Customer Journey kontinuierlich zu optimieren”.

“Wir glauben, dass die Zukunft von mobilen Apps in ihrer Fähigkeit liegt, sich an den realen Kontext der Nutzer anzupassen. Wir führen diesen Wandel an und setzen unsere Vision um, den realen Kontext als neuen Goldstandard für die Interaktion mit mobilen Apps zu etablieren, um bessere Apps zu entwickeln, die Nutzer lieben werden”, sagt Krause.

ContextSDK mit drei Kernprodukten

Die Plattform von ContextSDK bietet derzeit drei Kernprodukte: Context Insights, Context Decision und Context Push. Jedes dieser Produkte zielt auf verschiedene Aspekte des mobilen App-Engagements ab, von Analysen und Messungen bis hin zu In-App-Entscheidungen und Push-Benachrichtigungen. Der auf den Datenschutz ausgerichtete Ansatz des Unternehmens möchte dabei sicherstellen, dass Apps das Nutzer:innen-Erlebnis personalisieren können, ohne dass aufdringliche Daten gesammelt werden müssen oder hohe Infrastrukturkosten anfallen.

“ContextSDK schließt eine kritische Lücke im Ökosystem der mobilen Apps”, sagt Speedinvest Partner Markus Lang. “Ihre Technologie bietet eine dringend benötigte Lösung für Apps, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.”

Seit dem Start hat ContextSDK über zehn Milliarden Ereignisse verarbeitet, um seine Machine-Learning-Modelle zu trainieren.

“Wir waren beeindruckt von der Tiefe der Vision von ContextSDK und ihrer Fähigkeit, diese so schnell umzusetzen”, sagt David Meiborg, Partner bei First Momentum Ventures. “Ihr Ansatz, den realen Kontext als Proxy für die Userabsicht zu nutzen, ist nicht nur innovativ, sondern auch perfekt auf die wachsende Nachfrage nach datenschutzfreundlichen Lösungen für die Entwicklung mobiler Apps abgestimmt.”

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