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.
/artikel/factorymaker-junges-wiener-deeptech-startup-erhaelt-sechsstellige-aws-foerderung
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.

Deine ungelesenen Artikel:
20.08.2026

Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
/artikel/deepentix-sechsstellige-pre-seed-runde-fuer-noe-deep-tech-startup-kambis-kohansal-vajargah-mit-dabei
20.08.2026

Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
/artikel/deepentix-sechsstellige-pre-seed-runde-fuer-noe-deep-tech-startup-kambis-kohansal-vajargah-mit-dabei
Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

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

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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