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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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