31.01.2024

S2data: Grazer Logistik-Startup erhält siebenstelliges Investment

Das Grazer Logistik Startup S2data erhält Investment- und Förderkapital im siebenstelligen Bereich.
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Die Gründer sowie CEOs Stefan Kremsner und Stefan Lendl (v.l.) | (c) s4data

Das Grazer Logistik-Startup S2data will Logistikplanungen optimieren – und hat dafür frisches Kapital gesammelt: Die frische Seed-Finanzierungsrunde wurde vom bayrischen Netzwerk BayStartUP vermittelt. In Folge dieser erhalten die beiden S2data-Gründer Stefan Kremsner und Stefan Lendl nun 1,4 Millionen Euro von privaten Investoren.

Beteiligt sind Rethink Ventures, D11Z.Ventures und RoxBros. Den Kapitalgebern wird Know-how „in den Bereichen Logistik- und Mobilitätslösungen, KI und Digitalisierung“ zugesprochen, das in die Kernkompetenzen des Unternehmens einfließen soll. Zusätzlich zur abgeschlossenen Finanzierungsrunde wird das Grazer Startup mit einer 700.000-Euro-Förderung von der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) unterstützt.

S2data plant globales Rollout

„Das Investment eröffnet uns große Chancen für unsere Skalierung in andere Branchen, aber auch international“, sagt Stefan Kremsner, CEO und Co-Gründer von S2data. „Unser unmittelbares Ziel ist es, das Unternehmen in den Bereichen Vertrieb und Entwicklung auszubauen. Zudem ist der globale Rollout unserer Lösung für einen unserer Kunden geplant.“

„Die künstliche Intelligenz von S2data setzt neue Maßstäbe bei der Optimierung von Supply-Chain-Prozessen. Durch den Einsatz der Software werden nicht nur die Logistikkosten gesenkt, sondern auch die Emissionen deutlich reduziert“, kommentiert Jan Ludwig, Investment Manager D11Z.Ventures die Tätigkeit des Grazer Startups, und meint weiter: „S2data hat das Potenzial, sich als Technologieführer in der Logistikoptimierung zu etablieren.“

SaaS-Lösung soll Logistik optimieren

Unter dem Stichwort predictive logistics operiert das Grazer Startup S2data: Das Jungunternehmen analysiert Logistik-Parameter – darunter Produktion, Lager, Lieferung und Transportoptimierung – gleichzeitig. Die SaaS-Lösung von S2data nutzt dafür künstliche Intelligenz.

Die selbst entwickelte SaaS-Lösung von S2data soll Logistikkosten und Emissionen senken sowie eine verbesserte Sichtbarkeit und Effizienz entlang der gesamten Lieferkette bieten. Zu den bisherigen Kunden des Startups gehören unter anderem die Automobilzulieferer Yanfeng und Magna sowie das internationale Speditionsunternehmen Duvenbeck.

CO2 reduzieren, Leerfahrten vermeiden

Wie S2data in einer Aussendung bekannt gibt, zählt der Transprt- und Logistiksektor zu den derzeit größten CO2-Emittenten weltweit. S2data zielt indes darauf ab, Transporte effizienter zu gestalten, Fahrzeuge besser auszulasten und Leerfahrten zu vermeiden und damit CO2 zu reduzieren. Die von S2data genutzte KI berücksichtigt „relevante Planungsfaktoren“ und soll bereits „sechs Wochen im Voraus“ planen können.

„Tetris auf dem LKW“

„Vereinfacht gesagt spielen wir Tetris auf dem LKW entlang der kompletten Lieferkette“, so Gründer Stefan Kremsner. „Wir stapeln Güter auf LKWs und konsolidieren Transporte, um die LKWs voll auszulasten. Wir berücksichtigen dabei Lagerbestände, Produktionskapazitäten, Routen- und Tarifwahl sowie Ladungsgewicht, -meter und -volumen. Im Ergebnis verringern wir dadurch die Zahl der Transporte und reduzieren Transportkosten, CO2-Emissionen und benötigte Ressourcen“, führt der Co-Founder aus.

In 16 Ländern aktiv

Mittlerweile ist S2data in 16 Ländern aktiv. Das Team beschreibt sich als interdisziplinär – aus den Gebieten der Mathematik, der Informatik und der Wirtschaft. Co-Gründer Lendl ist als COO und die technische und algorithmische Entwicklung tätig, während CEO Stefan Kremser in erster Linie für Software Optimierung, Datenanalyse und Blockchain-Anwendungen verantwortlich ist.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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