13.02.2020

Ordito: Kremser Startup bekämpft mit KI Lebensmittelverschwendung

Das an der FH Krems entstandene Startup Ordito wollte zunächst mit einer Bestell-App für die Gastronomie durchstarten. Über das dahinterliegende System kam man auf ein zweites, unabhängiges Geschäftsmodell, von dem der Einzelhandel in mehrerlei Hinsicht profitieren soll.
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Ordito - Kremser Accent-Startup mit Predictive Analytics gegen Lebensmittelverschwendung
(c) i2b IdeaMeetsMoney: Die Ordito-Co-Founder Maurice Beurskens und Eric Weisz

Im Kremser Ableger des berühmten Münchner Hofbräuhaus, dem Hofbräu am Steinertor, kann man seit kurzem per Smartphone (ohne eigene App) bestellen. Mit der Lösung des Startups Ordito, das an der FH Krems entstanden ist, kann man über einen QR-Code-Scan die Speisekarte ablesen und direkt bestellen – bald soll auch das Bezahlen möglich sein. Das Personal soll dadurch entlastet werden. Die Bestell-Lösung des noch in Gründung befindlichen Unternehmens, das zunächst den Creative Pre-Incubator (CPI) durchlaufen hatte und derzeit im Accent Tough Tech Incubator AplusB Scale up ist, wird bereits in mehreren Lokalen in Krems und Umgebung eingesetzt. Sie ist aber nur ein nach außen hin sichtbares Fragment dessen, was Ordito eigentlich macht.

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Archiv: Ordito CEO Eric Weisz über die Bestelllösung

Interview mit Eric Weisz, CEO von Ordito, über digitale Restaurants

Im Restaurant einfach per Smartphone bestellen: Während eines Events von Accent accelerating ideas haben wir mit Eric Weisz, CEO und Cofounder von Ordito, gesprochen. #sponsored

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 13. September 2019

Gastronomie-Markt zu fragmentiert

„Smartphone-Bestelllösungen für die Gastronomie gibt es tatsächlich schon einige am Markt“, räumt Ordito-Co-Founder und CEO Eric Weisz im Gespräch mit dem brutkasten ein. Wie so oft geht es viel mehr um das System dahinter. Eigentlich will man die über die Lösung gesammelten Daten zu Bestellungen mittels Predictive Analytics zur Bedarfserhebung für die Gastro-Betriebe nutzen. Das soll zu weniger weggeworfenen Lebensmitteln führen, was Kosten spart und dem Umweltschutz dient. „Die Bestelllösung gibt aber einfach noch viel zu wenige Daten her, um unseren Algorithmus ausreichend zu trainieren“, sagt Weisz. Generell habe sich herausgestellt, dass die Gastronomie als Markt viel zu fragmentiert sei, um die Machine Learning-Lösung auf diesem Weg, wie geplant, weiterzubringen.

Ordito: Predictive Analytics für Nachhaltigkeit und gegen finanziellen Painpoint

„Wenn unsere KI aber einmal trainiert ist, sieht es anders aus“, sagt der CEO. Um das zu erreichen, wendet sich Ordito daher inzwischen, parallel zur Bestelllösung, mit einem davon unabhängigen Konzept, einem anderen Bereich zu: Dem Lebensmittel-Einzelhandel, wo man mit einer B2B-Predictive-Analytics-Lösung zur Bedarfserhebung Fuß fassen will. „Hier geht es für uns zunächst um frische Produkte. Sie machen laut einer aktuellen Studie etwa die Hälfte der abgeschriebenen – also weggeworfenen – Ware im Einzelhandel aus. Und alleine in Österreich geht es da um ein Volumen von jährlich mehreren hundert Millionen Euro“, erklärt Weisz. Weil die Margen im Einzelhandel besonders klein sind, treffe man mit dem System nicht nur die erhöhte Nachfrage in Sachen Nachhaltigkeit, sondern auch einen großen finanziellen Painpoint.

Suche nach großem Kunden – Hoffnung auf Umdasch-Preis

Mit mehreren Bäckereien sei man dazu schon in fortgeschrittenen Verhandlungen. Mehrere finanzielle Förderungen seien gesichert. Noch suche man aber nach einem großen Kunden im Einzelhandelsbereich, der ausreichend Daten beisteuert, um den Algorithmus zu trainieren und damit das System ins Laufen zu bringen, sagt der CEO. Hoffnungen setzt man dabei auch in eine mögliche Kooperation mit umdasch The Store Makers. Derzeit ist Ordito unter den fünf Finalisten des Josef Umdasch Research Prize 2020 und pitcht am 11. März beim World Summit Award (WSA) Global Congress in Wien um den Sieg und damit um die gemeinsame Umsetzung des eingereichten Projekts.

Der Forschungspreis steht dieses Jahr unter dem Motto Nachhaltigkeit, wo Ordito unter 170 Bewerbern mit seinem Konzept gegen Lebensmittelverschwendung punkten konnte. „Umdasch baut gerade sein digitales Produktportfolio für den Einzelhandel aus. Sie haben einige der größten Handelsketten Österreichs als Kunden – das wäre also ein sehr gutes Sprungbrett“, sagt Weisz. Natürlich sei man aber auch abseits davon auf Kundensuche.

Über den Einzelhandel kommt Ordito zurück zur Gastronomie

Es ist eine Suche in einem durchaus aktiven Marktumfeld. „Es gibt im Feld Bedarfsanalyse schon einige Anbieter. Auch SAP hat kürzlich ein System gelauncht. Die meisten Mitbewerber bearbeiten aber derzeit die Bereiche Elektronik und Textil. Food-Lösungen gibt es noch sehr wenige“, erklärt Weisz. Entsprechend optimistisch blickt er in die nahe Zukunft. Und er schließt den Kreis: „Wenn wir mit unserer Lösung im Einzelhandel soweit sind, können wir uns damit auch wieder verstärkt der Gastronomie zuwenden. Dort ist das Volumen der Lebensmittelverschwendung mit jährlich 175.000 Tonnen allein in Österreich ein noch größeres Problem“.


Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung durch Accent.


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Gründer-Duo Josef Chen (l.) und Ivan Tregear (r.) mit dem Roboter Fusion. (c) Kaikaku

Im China-Restaurant seiner Eltern in Linz schälte Josef Chen bereits in seiner Kindheit Kartoffeln und half im Betrieb. Die Idee für sein Startup kam dem Oberösterreicher genau hier: Wiederkehrende Restaurantarbeit mit Robotik zu automatisieren. Über Chens Werdegang hat brutkasten bereits berichtet.

Nach einigen Gründungen verzeichnete Chen durch Kaikaku seinen bislang größten Erfolg: Innerhalb von drei Monaten nach der Gründung im April 2023 konnten dafür bereits 750.000 US-Dollar an Investments eingesammelt werden. Nun gibt der Founder die Übernahme durch das US-Unternehmen Reef, und damit einen erfolgreichen Exit bekannt.

„Kaikaku haben wir in London aufgebaut. Die Idee entstand aber im Restaurant meiner Eltern in Linz. Dass wir jetzt bei Reef daran weiterarbeiten können, macht mich stolz“, sagt Chen.

360 Bowls pro Stunde

Das Herzstück von Kaikaku heißt Fusion, ein modularer Roboter. Im eigenen Bowl-Restaurant Common Room, das bis November 2024 in London geöffnet hatte, wurde der Roboter getestet. Mittlerweile hat Kaikaku fünf Generationen von Fusion entwickelt. Der Roboter portioniert die Zutaten nach Bestellung. Nach Unternehmensangaben schafft die fünfte Generation je nach Konfiguration bis zu 360 Bowls pro Stunde.

30 Mio.-Dollar Bewertung

„Wir haben eine (bisher) unangekündigte Seed-Runde über 4 Millionen Dollar in einer Branche eingesammelt, die die meisten Investoren – ehrlich gesagt – als total unsexy abgeschrieben hatten“, kommentiert der Founder auf LinkedIn. Das Unternehmen wurde nach Angaben von Chen Ende 2025 mit 30. Mio.-US-Dollar bewertet.

Über den jetzigen Verkaufspreis an Reef wird geschwiegen. Was bekannt ist: Kaikaku bringt seine Technologie und sein Kernteam zu Reef.

SoftBank Vision Fund 1 als Investor

Das US-Unternehmen Reef – spezialisiert auf digitale Infrastruktur für Gastronomie und lokale Services – hat seit der Gründung über 1,5 Milliarden US-Dollar Kapital eingeworben. Zu den Investoren zählt unter anderem der 98,6 Milliarden US-Dollar schwere SoftBank Vision Fund 1. Details zur aktuellen Finanzlage, der Eigentümerstruktur oder der genauen Höhe einzelner Beteiligungen lässt Reef in seiner aktuellen Ankündigung allerdings offen.

„Reef ist die Skalierung“

Mit den Worten: „Wir sind nicht hier, um einfach nur einen beeindruckenden Roboter zu bauen. Wir sind angetreten, um zu beweisen, dass die Technologie reif ist, die Unit Economics funktionieren und das Einzige, was jetzt noch fehlt, Skalierung ist. Reef ist diese Skalierung. Bald mehr dazu“, lässt Chen die Zukunft des Unternehmens offen. Was nach Chen jedenfalls feststeht: Im Markt für Gastronomie-Infrastruktur und Kitchen-Tech würde sich derzeit eine Phase hoher Kapitalzuflüsse abzeichnen.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

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

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