16.02.2021

Quantics: Wiener AI-Startup erhält sechsstellige Preseed-Förderung

Das AI-Startup Quantics hat sich auf die Erstellung von automatischen Absatz- und Nachfrageprognosen im Retail und Manufacturing-Bereich spezialisiert. Und darf sich über eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed-Programm freuen.
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(c) Quantics - Das noch junge Quantics-Team darf sich mit seiner KI-gestützten Prognose-Lösung über eine sechsstellige Förderung freuen.

Drei der Quantics-Gründer, Christof Bitschnau, Vladyslav Vasylevskyy und Johannes Matt haben vor ihrem aktuellen Projekt bei einem globalen SaaS Unternehmen gearbeitet, das „Supply Chain“-Lösungen im B2B-Bereich anbietet. Resul Akay hingegen ist assoziierter Forscher der Universität Wien an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Statistik. Er ist der Kopf hinter den Algorithmen und hat jahrelange Erfahrung in den Feldern „Predictive Modeling“, „Time Series Analysis“ und „Machine Learning„.

Quantics ermöglicht Absatz- und Nachfrageprognosen

Gemeinsam hat das Quartett eine innovative KI-gestützte Lösung entwickelt, die präzise, automatisierte und schnelle Absatz- und Nachfrageprognosen ermöglicht, damit auch Business-User ohne „Data Science“ Know-how von genauen Prognose-Ergebnissen profitieren können.

KI lernt aus der Gegenwart und Vergangenheit

Die Künstliche Intelligenz von Quantics lernt aus der Gegenwart und der Vergangenheit, analysiert Nachfrage- und Absatzmuster, bezieht interne sowie externe Einflussfaktoren in die Prognoseberechnung mit ein und soll sich der jeweiligen Situation eines Unternehmens anpassen können.

Automatische Anpassung der Quantics-KI

Ein Unterschied zu anderen Lösungen liegt darin, dass die „Quantics-KI“ kleinste Veränderungen automatisch erkennt, um initial ausgewählte Modelle zu optimieren und die Prognosegenauigkeit beizubehalten, beziehungsweise noch weiter zu verbessern. Mit dem Ziel eine optimale quantitative Basis für wichtige Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette zu schaffen, um Umsätze zu steigern, sowie Kosten und Zeit zu sparen – trotz eines volatilen Marktumfelds.

Ziel: schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung für Kunden

„Unsere Vision ist es, Unternehmen eine schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, indem wir Business Usern eine smarte KI zur Seite stellen, die laufend besser wird und sich dynamisch an die unternehmensspezifische Situation anpasst“, erklärt Vasylevskyy.

Nutzung über Benutzeroberfläche oder API

Die SaaS-Lösung des Startups kann entweder über die Benutzeroberfläche oder über Schnittstellen (API) im Hintergrund genutzt werden. „So können wir gewährleisten, dass die Mitarbeiter unserer Kunden nicht auf ein neues System umgeschult werden müssen, wenn dies nicht gewünscht ist“, so Vasylevskyy weiter. „Für die Implementierung der Lösung bzw. die Durchführung eines ‚Proof-of-Concept‘ erheben wir einmalige Gebühren, die allerdings deutlich geringer ausfallen als bei anderen Demand & Sales Planning Anbietern.“

Neben den Implementierungskosten erhebt Quantics eine monatliche Nutzungsgebühr, die auf die Unternehmensgröße, den Nutzungsumfang und das Optimierungspotenzial des Kunden abgestimmt ist und als Fixpreis verrechnet wird.

ROI von Faktor 10 für Kunden als Vorhaben

„Das Ziel ist es, unseren Kunden einen ROI von mindestens ‚Faktor 10‘ bieten zu können, weshalb wir den Preis kundenindividuell anpassen. Dabei enthält die fixe monatliche Nutzungsgebühr, Kosten für den Betrieb, die Wartung, Support und innovative Upgrades, an denen wir kontinuierlich arbeiten“, so der Gründer weiter.

Quantics-Zielmarkt

Der Zielmarkt von Quantics hat Retail und den Manufacturing-Bereich im Visier. „Wir haben die Lösung bewusst generisch aufgebaut, sodass unterschiedliche Einsatzbereiche und Branchen möglich sind. Dadurch, dass die Quantics KI für jeden Kunden und jedes einzelne Produkt, sowie für jeden Standort die passenden Prognosemodelle auswählt und kombiniert, ist es vollkommen egal, ob der Kunde Kleidung, Lebensmittel oder andere Waren verkauft. Die KI ist hier sehr flexibel“, fährt Vasylevskyy in seiner Erklärung fort und kommt auf die USPs seines Startups zu sprechen.

Über 50 verschiedene Methoden

Quantics habe eine signifikant besserer Prognosegenauigkeit als die Konkurrenz. Mehr als 50 Methoden von innovativen Verfahren zur Prognose von Absätzen, Nachfragemengen und Beständen, gehören zum Skill-Set des Unternehmens.

„Je nachdem welche Daten vorhanden sind, werden die Modelle so ausgewählt bzw. kombiniert, dass die bestmögliche Prognosegenauigkeit für die Inputdaten gewährleistet werden kann. Wir arbeiten kontinuierlich daran weitere innovative Verfahren zu entwickeln und in unseren Pool aufzunehmen, speziell Modelle, die sich auf die Prognose von sehr schwer prognostizierbaren Nachfragemustern konzentrieren. Wie es typischerweise bei langsam drehenden Produkten oder bei Batchlieferungen der Fall ist“, sagt Vasylevskyy.

Dynamisches Forecasting als USP

Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal findet man bei Quantics unter dem Begriff „Hierarchische Absatzprognosen“. Während viele Unternehmen einen Top-down oder Bottom-up Planungszugang haben, ermögliche das KI-Startup ein dynamisches und hierarchisches Forecasting, indem alle Ebenen prognostiziert und automatisch konsolidiert werden. Dieser Zugang sorge für genauere Prognosen und sei mit erheblich weniger Aufwand über die Bühne zu bringen, als andere Lösungen am Markt, so die Gründer.

Zu weiteren Vorteilen und Abgrenzung zur Konkurrenz gehören „kontinuierliche und automatisierte Anpassung“, sowie maßgeschneiderte Lösungen, die individuell auf die Ziele, die Situation und Herausforderungen des Unternehmens angepasst sind.

Stockerl bei der European Retail Start-up Night

Das Unternehmen besteht offiziell seit Herbst 2020 und konnte sich nach einem langen „Screening“-Prozess eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed Programm sichern. Daneben wurde Quantics auch in das „startport Accelerator Programm“ aufgenommen und konnte den zweiten Platz bei der „European Retail Startup Night“ ergattern. Für 2021 stehen weitere große Pläne an.

Finanzierungsrunde für 2021 geplant

„Um möglichst vielen Unternehmen mit unserer KI unter die Arme zu greifen, damit diese schneller, agiler und kostengünstiger planen können, haben wir uns vorgenommen, in den kommenden Jahren Kapital am Markt aufzunehmen“, sagt Vasylevskyy. „Um weitere innovative Modelle und Funktionen in unsere Lösung einfließen zu lassen und unseren Kunden eine noch bessere Lösung für die Planung bereitzustellen. Eine erste Finanzierungsrunde ist für 2021 geplant.“

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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