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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Prewave
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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