06.02.2023

shareonimo-Gründer: „Wir wollen erste Anlaufstelle im Verleih-Bereich werden“

shareonimo.at ist eine Verleihplattform, auf der Privatpersonen sowie Gewerbekund:innen Gegenstände zum Verleih anbieten können. Mittlerweile vermietet die Plattform die meistgefragten Gegenstände auch selbst.
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v.l.n.r. Sascha Ernszt, Gregor Wachtler, Markus Henien | (c) shareonimo.at

Schleifmaschine, Stemmhammer oder Fliesenschneider sind Spezialwerkzeuge, die man als Privatperson in der Regel nur sehr selten braucht. Oftmals stellt sich daher die Frage, ob sich ein Kauf eines derartigen Werkzeugs überhaupt lohnt. „Mieten statt Besitzen“ ist in vielen Fällen die günstigere und nachhaltigere Option. Mit shareonimo.at ging in Österreich eine Plattform an den Start, die genau diesen Gedanken verfolgt. Über die Plattform können sowohl gewerbliche als auch private Anbieter Gegenstände zum Verleih anbieten.

Wachsende Bekanntheit der Plattform

Im Sinne der Kreislaufwirtschaft möchte die Plattform laut Gründer und Geschäftsführer Sascha Ernszt zudem die tatsächliche Nutzungsdauer bereits vorhandener Alltagsgegenstände verlängern. „Eine Bohrmaschine wird im Schnitt nur 13 Minuten verwendet, bevor sie nach vielen einsamen Jahren in der Abstellkammer im Müll landet”, so Ernszt. Gemeinsam mit seinen Mitstreitern Gregor Wachtler und Markus Henien baute er die Plattform auf. Derzeit zählt shareonimo.at über 4000 registrierte Mitglieder, wobei knapp 17 Prozent wiederkehrende Nutzer:innen sind.

Um die Bekanntheit der Plattform zu steigern, setzte das Startup in der Vergangenheit auch auf die Kooperation mit Gemeinden. “Wir haben viele Bürgermeister:innen in Österreich besucht, um über Gemeinden Kooperationen zu starten”, so Ernszt. Und der Gründer fügt hinzu: “Über eine breit angelegte SEO-Strategie sowie intensive organische Socialmedia-Arbeit soll sich die Plattform in Österreich als erste Anlaufstelle im Verleih-Bereich etablieren.“

Das Geschäftsmodell von shareonimo

Geld verdient die Plattform über die provisionsbasierte Vermietung im Bereich B2B und B2C. “Der gesamte Leihprozess wird über die Plattform abgewickelt, was auch die Bezahlung der Leihgebühr inkludiert. Hier behalten wir eine Transaktionsgebühr für jede Vermietung ein”, so Ernszt. Zudem können auch gewerbliche Kund:innen die Plattform gegen eine Gebühr nutzen, um ihre Verleihprodukte auf shareonimo.at zu präsentieren. Dazu zählen auch Dienstleistungen von Handerwerk:innen.

Zudem wird das Geschäftsmodell über einen neuen Revenue-Stream ergänzt. “Mit unserem Konzept Popup shareonimo vermieten wir seit kurzem die meistgefragten Gegenstände auch selbst. Mit lokalen Händlern als Popup-Store können diese Gegenstände einfach angemietet und vor Ort abgeholt werden”, so Ernszt. Zudem soll so der lokale Handel durch neue Laufkundschaft profitieren. Dabei handelt es sich um ein Konzept, das sich bereits im Bereich der Paketshops etabliert hat.

shareonimo ist auf der Suche nach Investor:innen

Die Plattform finanzierte sich bislang über Bootstrapping. Um das Wachstum voranzutreiben, suchen die Gründer für das Jahr 2023 allerdings nach Investor:innen, die dabei helfen sollen, die Plattform zu skalieren. “Die Weiterentwicklung der Plattform, den Ausbau von Popup shareonimo aber vor allem Marketingkosten für die Steigerung der Bekanntheit unserer Marke haben wir mit einem Kapitalbedarf von rund 300.000 Euro für die nächsten drei Jahre kalkuliert“, so Ernszt abschließend.


Tipp der Redaktion: Kreislaufwirtschaft Schwerpunkt

Mit Jänner 2023 startete die brutkasten-Redaktion einen neuen thematischen Schwerpunkt zum Thema Kreislaufwirtschaft. Im Zentrum stehen Innovationen von Startups, Corporates und Mittelstand, die eine ressourceneffiziente und schadstoffarmen Produktion ermöglichen. Zudem berichten wir über aktuelle Entwicklungen und Hintergründe rund um eine kreislauforientierte Wirtschaft.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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