16.06.2020

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

Das Wiener AI-Startup Prewave erlebte in der Coronakrise mit seinem Tool einen sprunghaften Nachfrage-Anstieg. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde in Millionenhöhe ab.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist. Mit einer eigenen, frei zugänglichen Live-Karte („Coronavirus Disruption Map“) machte das 2017 gegründete TU Wien-Spinoff zusätzlich auf sich aufmerksam – der brutkasten berichtete. Der Nachfrage-Anstieg drückt sich nun auch im Interesse zahlreicher Investoren aus. Das Startup schließt ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Kapital von aws Gründerfonds, seed & speed, Segnalita, Ventech, IST Cube und Speedinvest

Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest. „Gerade die Entwicklungen der vergangenen Monate beschleunigen die Digitalisierungserfordernisse aller Industrien und Branchen. Besonders internationale Kunden- und Lieferantenbeziehungen bergen für viele traditionelle Geschäftsmodelle große Risiken, die oft nur verzögert feststellbar und nur schwer quantifizierbar sind. Prewave macht insbesondere Legacy Industries ein Angebot, mit seinem Frühwarnsystem Transparenz in Lieferketten zu bringen und mögliche Risiken zu visualisieren. Uns ist es wichtig, das erstklassige Prewave-Team mit einem starken Investorenkonsortium bei der internationalen Skalierung zu unterstützen“, kommentiert Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds.

Prewave: AI, um Lieferketten zu verstehen

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. „Die derzeitige Krise zeigt, wie wichtig es für Industrieunternehmen ist, ständig am Laufenden darüber zu sein, was in der Lieferkette passiert. Die hohe Anzahl an Informationsquellen sowie die vielen Sprachen, die in weltweiten Lieferketten zum Einsatz kommen, machen es für einzelne Menschen unmöglich, den Überblick zu bewahren. Genau dieses Problem lösen unsere Algorithmen“, erklärt Smith.

Algorithmus holt Informationen aus Social Media

Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung. Der Algorithmus werde dabei laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave. Man habe dafür eine Methode entwickelt, öffentlich zugängliche Informationen aus Social-Media-Kanälen wie z.B. Twitter, YouTube und lokalen Nachrichtenmedien als Datenquellen zu nutzen und qualitative Einflussfaktoren in Echtzeit messbar zu machen. Diese Daten hätten sich insbesondere im Bereich Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management) als wertvoll erwiesen. „Ziel ist, jedem Unternehmer künftig Klarheit über die Herkunft seiner Produkte und über die Umstände, unter denen sie hergestellt wurden, zu verschaffen. Diese Transparenz bietet den Produzenten eine optimale Entscheidungsgrundlage“, so Prewave.

50 Sprachen werden von Prewave-Algorithmus erfasst

Das zehnköpfige Team arbeite nun laufend an der Verbesserung der Vorhersagekraft der Plattform. Unzählige Daten aus dem Internet würden zeitgleich verarbeitet und gegebenenfalls als risikorelevant eingestuft. Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen. „Künftig sollen noch weitere Datenquellen wie z.B. Wetterdaten herangezogen und entsprechend als Ereignistypen bzw. Risikofelder abgedeckt werden. Dafür soll die Kapazität der Plattform noch weiter ausgebaut werden; das verarbeitete Datenvolumen und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung werden dafür exponentiell gesteigert“, heißt es vom Startup. Um das Produkt auf internationalen Märkten auszurollen und weitere Industrien wie z.B. Banken, Versicherungen und NGOs anzusprechen, sollen für die Entwicklung sowie für Marketing und Vertrieb nun weitere Mitarbeiter aufgenommen werden.

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Co-Founder und CEO Holger Plasser | (c) Voidsy

Wer voidsy besuchen will, muss in Wels nicht weit gehen. Nur wenige Schritte vom Bahnhof entfernt, in einem unscheinbaren, ehemaligen Bahngebäude, hat das Startup seit dem Sommer 2025 sein Quartier bezogen. In der angeschlossenen Lagerhalle stapeln sich die Test-Bauteile der Kund:innen, manche mehrere Meter lang. Viele bestehen aus jenem Compositematerial, das in der Luft- und Raumfahrt längst Standard ist: Im Inneren verbirgt sich eine feine Wabenstruktur, leicht und zugleich hochfest. Genau auf die zerstörungsfreie Prüfung solcher Materialien hat sich voidsy spezialisiert.

Im Büro hängt, fast wie ein Gruß an die Geschichte des Gebäudes, eine alte Bahnuhr in Blau an der Wand. Der Blick der Besucher:innen fällt aber zuerst auf etwas anderes: die Auszeichnungen entlang der Wand. 2025 holte voidsy beim Oberösterreichischen Landespreis für Innovation in der Kategorie Kleine und mittlere Unternehmen Platz 1, im März 2026 folgte der Österreichische Gründungspreis Phönix in der Kategorie „Startup“. Sichtbare Belege dafür, dass aus der Ausgründung einer Forschungsgruppe der Fachhochschule Oberösterreich in wenigen Jahren ein ernstzunehmender DeepTech-Player geworden ist.

Eine dritte Dimension für die Materialprüfung

Gegründet wurde voidsy 2022 von CEO Holger Plasser gemeinsam mit den drei Co-Gründern Gernot Mayr, Günther Mayr und Gregor Thummerer, alle zuvor wissenschaftliche Mitarbeiter an der FH Oberösterreich am Campus Wels. Mit dem 3D V-ROX hat das Team ein System entwickelt, das Bauteile berührungslos auf innere Defekte untersucht. Die Besonderheit: Während herkömmliche Thermografiesysteme ein zweidimensionales Bild liefern, extrahiert die Software von voidsy eine dritte Dimension. „Damit weiß man nicht nur, dass ein Defekt da ist, sondern auch, in welcher Tiefe er liegt“, erklärt Plasser. Eine essenzielle Information, denn viele Bauteile werden repariert und nicht ersetzt.

(c) Voidsy

Gesucht werden Subsurface-Defekte, also Unregelmäßigkeiten unter der Oberfläche. Bei Compositematerialien sind das etwa Porosität, die in der Fertigung entsteht, oder Delaminationen, bei denen sich einzelne Materiallagen voneinander lösen, ausgelöst beispielsweise durch Vogelschlag oder Hagel. „Das Tückische ist, dass die Oberfläche nach dem Aufprall zurückfedert und mit freiem Auge nichts zu erkennen ist“, so Plasser. Im Inneren kann die Festigkeit aber kritisch geschwächt sein.

Mobil bis zum 110-Meter-Rotorblatt

Weil das System mobil ist, kann voidsy auch dort prüfen, wo Bauteile nicht ins Labor passen. In Frankreich und Spanien etwa inspiziert das Unternehmen Rotorblätter von Windturbinen, bei Offshore-Anlagen mit einer Länge von bis zu 110 Metern. Fokusmarkt bleibt aber die Luft- und Raumfahrt, wo gesetzliche Vorschriften eine hundertprozentige Prüfung verlangen. 

(c) Voidsy

Seit dem ersten brutkasten-Porträt hat sich einiges getan. Im Juni 2025 erklärte voidsy die CE-Konformität, seither ist das europäische Seriengerät am Markt. Rund 15 Geräte hat das Unternehmen bislang verkauft. Aktuell arbeitet das Team an der UL-Zertifizierung für den US-Markt, wofür eigens Prüfer:innen aus den USA nach Wels anreisen. Patente hält voidsy in Europa, den USA, China, Hongkong und Japan.

Wie die aws-Förderung den Weg geebnet hat

Möglich gemacht hat diesen Weg auch eine durchdachte Förderstrategie. voidsy wurde über die Austria Wirtschaftsservice (aws) gefördert: Den Start machte das Programm aws Preseed DeepTech, mit dem das Startup die Grundlagen für seine Thermografie-Technologie legte. Aktuell befindet sich voidsy im aws Seedfinancing DeepTech. „Das hat uns die Möglichkeit gegeben, das Team so aufzustellen, dass wir den Proof of Concept aus dem Preseed über den Proof of Market hinaus zu den ersten Schritten in Richtung Markt führen konnten“, sagt Plasser.

Das aktuelle Projekt zielt auf die wirtschaftliche Umsetzung des 3D V-ROX-Systems für faserverstärkte Kunststoffe und andere Materialien ab. Aufbauend auf den Erfolgen des aws Preseed DeepTech soll das Seedfinancing die Skalierung und Marktdurchdringung vorantreiben und die industrielle Qualitätskontrolle effizienter und nachhaltiger gestalten. Über die finanzielle Unterstützung hinaus half die aws dem Startup schon früh bei der Ausarbeitung eines Schutzrechtskonzepts und des Geschäftsmodells.

Organisches Wachstum, offen für Gespräche

Den Großteil seines Wachstums finanziert voidsy aus dem Cashflow, organisch und profitabel. „Ich bin ein Freund des organischen Wachstums“, sagt Plasser. Für Investmentgespräche ist man dennoch offen, gerade aus dem US-Verteidigungsumfeld gebe es Interesse. Eine eigene US-Gesellschaft schließt Plasser mittelfristig nicht aus. Die Vision bleibt: einer der führenden Anbieter in der zerstörungsfreien Materialprüfung zu werden.


Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

  • Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist.
  • Nun schloss das Unternehmen ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.
  • Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest.
  • Der Algorithmus werde laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave.
  • Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen.

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