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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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


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

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