16.12.2019

Orderlion: Bestellvolumen der Gastro-Plattform 2019 fast verdreifacht

Das Gastro-Startup Orderlion hat 2017 eine Online-Bestellplattform gestartet, die Gastronomen und Lieferanten vernetzt. 2019 wurden Bestellungen in der Höhe von über 46 Millionen Euro über die Plattform abgewickelt
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Orderlion
(c) Orderlion

Das in Wien ansässige Startup Orderlion wurde 2017 von Stefan Strohmer und Patrick Schubert in Wien gegründet. Die B2B Online-Bestellplattform vernetzt Gastronomen und Lieferanten miteinander. Dadurch soll der Bestellprozess für beide Seiten optimiert werden. Angaben des Unternehmens zufolge sollen bereits über tausend Gastronomen und hunderte Lieferantenpartner in über 20 Städten und fünf Ländern die Plattform nutzen. Die Produkte reichen von Lebensmitteln über Getränke bis hin zur Gastronomieausstattung.

+++ Zapiens und Orderlion gewinnen weXelerate Pitch Night +++

Bestellvolumen fast verdreifacht

Wie das Unternehmen nun mitteilte, wurden heuer Bestellungen in der Höhe von über 46 Millionen Euro über die Plattform abgewickelt – laut Orderlion ein neuer Umsatzrekord in der jungen Firmengeschichte. Im Jahr 2018 betrug das Bestellvolumen noch 16,5 Millionen Euro. Somit konnte das Unternehmen das Volumen fast verdreifachen.

Zu den Drittanbietern, die für ihre Bestellungen auf Orderline zurückgreifen, zählen Gastro-Ketten, wie etwas die Swing Kitchen oder Orderlion. Zuletzt konnte das Startup auch neue Partner für sich gewinnen. Unter ihnen sind namhafte Lieferanten, wie Stiegl oder Sonnentor.

„Für 2020 ist ein Bestellvolumen von 100 Mio Euro geplant“, heißt es weiters von Orderlion auf Anfrage des brutkasten: „Derzeit haben wir Kunden in Österreich, Deutschland, Tschechien, der Schweiz und Frankreich. Für 2020 möchten wir noch stärker in diesen Märkten tätig sein. Geplant sind dafür auch Büro-Standorte in Deutschland und Frankreich, ebenso ist die Expansion in die Nordischen Länder, sowie UK in Arbeit.“

Orderlion bei der weXelerate Pitch Night

Die Lösung zur Digitalisierung des Bestellwesens fand auch in der heimischen Startup-Szene Anklang. So wurde das Startup gemeinsam mit dem spanischen Startup Zapiens im Rahmen der weXelerate Pitch Night von Batch 3 zum besten Startup gewählt – der brutkasten berichtete.


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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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