20.03.2025
TRACKING-DEVICES

LoconIQ: Kärntner Startup entwickelt Echtzeit-Lösung für Lokalisierungen

Daniel Neuhold hat sich auf Kommunikation und Lokalisierung spezialisiert. Die Tracking-Devices seines Startups LoconIQ nutzen bereits internationale Kund:innen.
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Das Tracking-Device von LoconIQ | Foto: LoconIQ

In vielen Unternehmen müssen Mitarbeiter:innen noch manuell Daten sammeln: wie lange etwas in der Produktion ist etwa, oder wer wann welche Substanzen nutzt. Genau hier setzt das Startup LoconIQ von Daniel Neuhold an: „Wir arbeiten an hochpräziser, dreidimensionaler und echtzeitfähiger Lokalisierung“.

Die von ihm entwickelten Tracking-Devices stützen sich auf ein funkbasiertes System, das auf Basis von Ultra-Wideband funktioniert. „Über Funk sind wir in der Lage, ein eigenes Sensornetzwerk aufzubauen. Dadurch können alle Sensoren untereinander Daten austauschen. So können wir auch unser Gegenüber lokalisieren“, erklärt Neuhold. Zusätzlich zur Lokalisierung messen die Geräte auch sensorische Daten, beispielsweise Temperatur oder Luftdruck.

LoconIQ verspricht zentimetergenaue Lokalisierung

Dabei verspricht LoconIQ im Vergleich mit der Konkurrenz eine viel schnellere, viel genauere und viel robustere Lokalisierung. Das Sensorboard, das Neuhold verkauft, ist zwei bis drei Zentimeter groß, innerhalb von fünf Minuten einsatzbereit und arbeitet batteriebetrieben. Die Lokalisierung erfolgt zentimetergenau – und funktioniert sowohl Indoor als auch Outdoor.

Außerdem sei das System laut Neuhold robust gegen magnetische Störungen oder Funkstörungen und funktioniere auch an Orten, an denen WLAN oder Bluetooth keine Reichweite mehr haben. Das Startup hat dafür Algorithmen entwickelt, die solche Störungen umgehen können. „Wenn man diese Algorithmen hat, spielt es auch keine Rolle mehr, was der Use Case ist“, sagt Neuhold. Das System kalibriere sich selbst, das Produkt sei entsprechend extrem skalierbar.

LoconIQ-Gründer Daniel Neuhold | Foto: LoconIQ

Viel Zeit für die Entwicklung

Der Kern der Idee stammt aus Neuholds Doktorarbeit. „2017 haben wir an der Uni die ersten tollen Ergebnisse erreicht“, sagt der Gründer heute. 2018 meldete er Patente an – einerseits auf die Latenzzeit und andererseits auf die Präzision. Mit diesem Grundstock holte sich Neuhold erstes Feedback bei Firmen. Viele bemängelten die fehlende Robustheit bisheriger Systeme.

Anhand dieses Feedbacks entstand 2021 der erste richtige Prototyp. 2022 bekam Neuhold eine FFG-Basisprogramm-Finanzierung, zeitgleich stieg ein Investor ein. Die LoconIQ gründete er daraufhin im September desselben Jahres – brutkasten berichtete. „Danach haben wir uns wirklich eineinhalb Jahre für die reine Entwicklung Zeit genommen, um aus dem Prototypen ein Produkt zu entwickeln“, sagt Neuhold. Seit Mitte 2024 befindet sich das Produkt im Verkauf. Bis zum Ende diesen Jahres soll die Innovation abgeschlossen werden.

Ersparnis für Kund:innen

Die Tracking-Devices bekommen Kund:innen zum Einkaufspreis. Danach bezahlen sie pro Anwendung. „Wenn die Geräte genutzt werden, sparen wir dem Kunden 70 bis 100 Euro am Tag. Davon nehmen wir einen Teil von zwei bis drei Euro. Das amortisiert sich schon am ersten Tag“, sagt Neuhold. Er geht davon aus, dass das Startup in diesem Jahr mit Sicherheit Cash-Flow-positiv sein wird. Aktuell gibt es eine zweite FFG-Basisprogramm-Finanzierung.

LoconIQ liefert Analysedaten

Die Devices sind bereits in den USA, in der EU und in der Vereinigten Arabischen Emiraten im Einsatz. Aktuell führt Neuhold auch Gespräche in Japan. Zu seinen Kund:innen zählt er „einige Multi-Milliarden-Dollar-Firmen“.

Sein Produkt sei vor allem für Pharmafirmen interessant. In diesem Bereich werden sowohl Mitarbeiter:innen als auch Container, Substanzen und Arbeitsgeräte mit Tracking-Devices ausgestattet. „Wir wissen so zu jeder Zeit, welcher Mitarbeiter welche Substanz wann, wo und wie verwendet hat“, sagt Neuhold. Das alles könne LoconIQ automatisiert tracken. Auch Zugangsschranken könnten dadurch automatisch geöffnet werden.

So werden die Devices, die sogenannten „Locis“ versendet | Foto: LoconIQ

„In der Stahlindustrie tracken wir das Asset, das durch eine Produktionslinie durchgeht“, nennt Neuhold als weiteres Beispiel. Das bringe sehr genaue Analysedaten: Es ermögliche Firmen auf die Sekunde genau abzurechnen oder im Schadensfall nachzuweisen, dass das Produkt in der Produktion alle Schritte ordnungsgemäß durchlaufen hat.

Skalierung von LoconIQ geplant

Im Kernteam von LoconIQ arbeiten aktuell sechs Personen. Hinzu kommen externe Mitarbeiter:innen in Österreich und Personen, die im Ausland auf Werkvertragsbasis arbeiten. Neuhold möchte das Unternehmen aber jedenfalls skalieren. Der Fokus liege dabei auf Kund:innen, die Analysedaten benötigen – also auf Monitoring und Validierung von Prozessschritten.

Demnächst hat Neuhold einen Termin bei der US-Lebensmittelbehörde FDA: „Die wollen sich anschauen, inwieweit wir diese Prozessschritte automatisiert im Hintergrund aufzeichnen können und welchen Mehrwert wir liefern können.“

Bis jetzt sind die Devices ausschließlich im Ausland im Einsatz. Das liege einerseits an dem internationalen Netzwerk durch seine akademische Arbeit, sagt Neuhold. Andererseits habe er auch das Gefühl, dass internationalisierte Unternehmen etwas schneller agieren als österreichische. „Aber wir hoffen natürlich, dass das national auch anzieht.“

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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.“

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