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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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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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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