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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Das Gründerteam von vioom: Lucia Studer und Ronny Türtscher | (c) vioom

Wer auf dem Land lebt, kennt das Problem: Der nächste Bus fährt erst in zwei Stunden und ohne eigenes Auto wird selbst der Weg zum Arzt oder zum Einkaufen zur Herausforderung. Diese Erfahrungen hat auch das Gründerteam des Vorarlberger Startups vioom gemacht. Sie kommen aus dem Großen Walsertal, wo öffentliche Verkehrsverbindungen teilweise nur im Zwei-Stunden-Takt angeboten werden.

„Wir haben als Jugendliche immer Autos gestoppt“, erzählt Mitgründer und Co-CEO Ronny Türtscher. Aus Bedarfserhebungen zur Mobilität in der Region, die Türtscher selbst begleitete, entstand schließlich die Idee zu vioom.

Hinter dem Startup steht die im Februar 2026 gegründete VAREO Innovations GmbH mit Sitz in Ludesch. Als CEOs fungieren Ronny Türtscher und Lucia Studer. Das Gründerteam bringt nach eigenen Angaben gemeinsam mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit.

Personen- und Warentransporte gemeinsam organisieren

Vioom setzt auf sogenannte On-Demand-Mobilität: Fahrgäste können über eine App eine Strecke innerhalb eines festgelegten Gebiets buchen. Das System organisiert daraufhin ein verfügbares Shuttle. Anders als bei klassischen Anrufsammeltaxis sollen die Fahrzeuge zusätzlich regionale Waren transportieren. „Wir versuchen, die Ausnutzung so hoch wie möglich zu halten und diese Wege von A nach B mit mehreren Erlösströmen zu gestalten“, sagt Türtscher. So könnte ein Shuttle beispielsweise eine Gemüsekiste bei einem Bauernhof abholen, anschließend einen Fahrgast vom Bahnhof transportieren und die Ware danach bei einem Hotel abliefern.

Ziel ist es, Leerfahrten zu reduzieren und Fahrzeuge auch außerhalb der Stoßzeiten auszulasten. Gleichzeitig soll das Angebot bestehende Bus- und Bahnverbindungen ergänzen und insbesondere die sogenannte „First und Last Mile“, also den Weg zur beziehungsweise von der nächsten Haltestelle, abdecken. Durch die gemeinsame Nutzung der Fahrzeuge und eine bessere Anbindung an den öffentlichen Verkehr sollen zudem CO₂-Emissionen reduziert werden. Die Regionen entscheiden dabei selbst, wann Personen- beziehungsweise Warentransporte angeboten werden. Die Durchführung übernehmen beispielsweise regionale Taxiunternehmen. Vioom selbst stellt keine Fahrzeuge oder Fahrpersonal bereit, sondern liefert die Software und begleitet die Umsetzung.

Wie sich die regionale Mobilität rechnen soll

Mit seinem Geschäftsmodell richtet sich vioom an Gemeinden und Regionen. Diese zahlen je nach Modell eine monatliche Gebühr für die Nutzung der Plattform. Zusätzlich erhält das Startup eine Vermittlungsprovision für jede gebuchte Fahrt. Die Fahrgäste und Unternehmen bezahlen für die jeweiligen Personen- oder Warentransporte. Diese Einnahmen fließen grundsätzlich an die Regionen selbst. Die Abrechnung erfolgt vollständig automatisiert über die Plattform.

Durch die Kombination von Personenbeförderung und Warenlogistik sollen die Fahrzeuge besser ausgelastet und zusätzliche Einnahmen erzielt werden. Langfristig will vioom damit die Wirtschaftlichkeit regionaler Mobilitätsangebote verbessern und deren Abhängigkeit von öffentlichen Förderungen verringern.

Technologiepartnerschaft mit ioki

Für die technische Umsetzung arbeitet vioom mit dem Mobilitätstechnologie-Anbieter ioki zusammen. Das Unternehmen ist ursprünglich aus der Deutschen Bahn hervorgegangen und bietet Software für bedarfsgesteuerte Mobilitätsangebote an. Vioom nutzt Teile dieser Technologie und hat darauf aufbauend ein eigenes Logistikmodul entwickelt.

Die Partnerschaft soll auch die Skalierung erleichtern. Für jede Region wird zwar eine individuelle Mobilitätsanalyse durchgeführt, die anschließende Umsetzung erfolgt jedoch über eine standardisierte, anpassbare Plattform.

Eigenfinanziert und erste Pilotprojekte geplant

Bislang wurde vioom vollständig aus Eigenmitteln der CEOs finanziert, mit einem Stammkapital von 12.000 Euro. An der VAREO Innovations GmbH sind die LOONEY GmbH (gehört unter anderem Lucia Studer) mit 66,67 % und scale.out (gehört Ronny Türtscher) mit 33,33 % beteiligt. Für externe Investoren zeigt sich das Unternehmen grundsätzlich offen.

Die größte Herausforderung besteht laut Türtscher darin, erste Referenzprojekte umzusetzen und nachzuweisen, dass die Kombination aus Personen- und Warentransporten tatsächlich wirtschaftliche Vorteile bringt. „Viele Kunden fragen: Was habt ihr schon gemacht und was könnt ihr nachweisen?“, erzählt der Gründer.

Der erste Pilotbetrieb ist derzeit in Vorarlberg in Vorbereitung, ein konkreter Starttermin steht noch nicht fest. Parallel führt vioom Gespräche mit zwei Landkreisen und einer Stadt in Deutschland. Bis Ende 2027 will das Startup drei bis fünf Regionen an die Plattform angebunden haben. Zusätzlich sollen weitere Partnerschaften und Anwendungen, etwa im Tourismus, entstehen.

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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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