26.06.2019

Keego-Marktstart: Gründer Angst über den harten Weg zum Launch

Gründer Lukas Angst hat mit seinem Startup Keego eine Trinkflasche aus elastischem Metal entwickelt. Nach hartem Kampf hat nun der Vertrieb des Produkts begonnen. Im Gespräch mit dem brutkasten erzählt Angst von Problemen der Massenproduktion, Etappensiegen und über den schwierigen Weg, den er und sein Team bis zu ersten Umsätzen zurücklegen mussten.
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(c) Keego - Keego-Gründer Lukas Angst und Team liefern seit dieser Woche die ersten elastischen Trinkflaschen aus Metal aus.

Es ist geschafft. Die ersten Trinkflaschen sind ausgesandt, der Online-Shop steht. Heute gibt es das offizielle Launch-Event. Doch es war kein leichter Weg, den Lukas Angst mit seinem Startup gehen musste. Es begann alles 2016, als der Gründer seinen Job bei Amazon aufgab. Und als er bemerkte, dass Sportler ihre Flasche „quetschen“ wollen. „Doch alle waren aus Plastik. Da muss es eine bessere Lösung geben“, dachte sich Angst und startete Keego.

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Plastikflaschen nicht dicht

Das Problem mit Plastikflaschen ist, wie Forschungsergebnisse zeigen, dass sie neben dem Umweltaspekt nicht lange haltbar, geschmacksverändernd und bei mehrmaliger Verwendung auch schädlich für Menschen sind. Wie die Universität Frankfurt und die Würzburger Universität herausfanden, sind Plastikflaschen nicht zur Gänze dicht. Und durch das Entweichen von Kohlensäure können andere unerwünschte Substanzen in die Flüssigkeit gelangen. Hormonelle Belastungen und Fettstoffwechselstörungen sind mögliche Folgen.

Verschiedene Materialien verbinden

Aus diesem Grund visierte Angst die Verwirklichung einer elastischen Flasche aus Metal an und wurde mit seinem Vorhaben vom aws (aws impulse XS) gefördert. „Wir haben verschiedene Systeme ausprobiert, zum Beispiel flexibles Glas“ erklärt der Founder, der später mit der Montanuniversität Leoben einen ersten Proof of Concept erreichte.

Heutzutage sei es leicht, verschiedene Materialien zu verbinden. „In Flaschenform zu bringen und eine Langlebigkeit sicherzustellen, ist aber eine große Herausforderung“, sagt Angst. Es gelang schlussendlich mit der 92 Gramm leichten Keego, die – so der Gründer – durch reines Titan sicherstelle, dass die Flüssigkeit sauber bleibt.

Siebenstelliger Betrag für Anlage?

Als die Formel dann gefunden war, begann die eigentliche Herausforderung. „Es war schnell klar, dass wir für die Massenproduktion eine eigene Produktionsanlage brauchen würden“, erzählt Angst. Ein potentieller Partner verlangte für den Bau dieser Anlage einen siebenstelligen Betrag. Eine Summe, die für jedes neue Startup schwer zu stemmen sei. Angst sah sich weiter um.

Nutzungsrecht bei dänischer Firma

Es dauerte seine Zeit, bis es – nach der Finalisierung der Flaschenformel – zum zweiten großen Durchbruch bei Keego kam. Angst fand eine dänische Firma (deren Name der Gründer nicht im Artikel lesen möchte), die vom Potential des Produkts überzeugt werden konnte und sich bereit erklärte die gewünschte Anlage zu bauen. Das Unternehmen verlangte dafür kein Geld, sondern verkaufte das Nutzungsrecht an Keego (inklusive „buy-out-Option“).

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(c) Keego/Facebook – Die Keego-Trinkflasche lässt sich aufgrund ihrer Materialkomposition mit Titanium und einem elastischen Kern „quetschen“.

Keego mit erfolgreicher Kickstarter-Kampagne

Danach folgten gute Wochen mit einer zweiten aws-Förderung (aws impulse XL) und dem Start einer Kickstarter-Kampagne, die über 215.000 Euro in die Firmenkasse spülte. „Dies war besonders wegen dem Marktfeedback für uns wichtig. Auch die Rückmeldungen von Einzelsportlern war gut“, erinnert sich Angst an die Zeit, bevor die nächsten großen Hürde des Hardware-Geschäfts sich auftat.

Lackierer „zerstört“ Weihnachtsgeschäft

„Es zeigte sich, dass die benötigte Produktionsanlage nicht einfach zu bauen war. Statt zum Zieltermin April 2018 verschob sich die Endfertigung auf den Herbst. Zudem gestaltete sich das Bedrucken und Färben der Flaschen als nächstes Problem. „Der Lackierer verlangte zur Anzahlung von 20.000 Euro plötzlich das doppelte und meinte, es würde bis Februar 2019 dauern, bis er fertig sei. Nahezu vier Monate später als ausgemacht“, so Angst. „Das war für uns der Killer. Er zerstörte uns das Weihnachtsgeschäft“.

Hersteller-Wechsel führte zu besserem Produkt

Diese Erfahrung brachte das Keego-Team dazu, seinen ganzen Ansatz zu überdenken. Die Entrepreneure änderten die Materialkomposition der Flasche, was wiederum dazu führte, dass das Startup einen Hersteller wechseln musste, der mit den Neuerungen nicht klar kam. „Dafür haben wir seit Beginn des heurigen Jahres rund 9500 Flaschen produziert und verfügen nun über ein verbessertes Produkt“, sagt Angst.

Keego bereits auf Reise zu den Kunden

In der ganzen Startup-Historie erwies sich besonders eine Tatsache als Herausforderung für die jungen Gründer: Es gab lange Zeit keine Umsätze. „Es ist finanziell eine schwere Situation. Ich hätte gerne spätestens im Herbst des Vorjahres mit ‚Sales‘ gestartet“, erklärt der Gründer, verweist aber auf das Licht im lange Zeit dunklen Tunnel. Nach allen Hürden, Hersteller- und Kooperationswechsel ist die elastische Trinkflasche nun am Markt. Zudem ist seit zwei Wochen der Online-Shop funktional und die ersten Flaschen sind seit dieser Woche zu den „Backern“ der Kickstarter– und späteren Indiegogo-Kampagne unterwegs. Angst, der nun den steinigen Weg von anderen Hardware-Startups allzu gut nachvollziehen kann, dazu: „Nach hartem Kampf haben wir es endlich geschafft und können ausliefern“.


⇒ Zur Homepage des Trinkflaschenherstellers

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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