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15.10.2024

IM EPIZENTRUM

Wie Prewave die Nadel im Heuhaufen globaler Lieferketten findet

Gestörte Lieferketten können Unternehmen Millionen kosten. Lisa Smith und Harald Nitschinger helfen mit Prewave, schnell darauf zu reagieren – und haben dafür im 2024 ein 63 Mio. Euro Investment aufgenommen.

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Dieser Beitrag erschien zuerst in der aktuellen Ausgabe unseres Printmagazins – “Kettenreaktion”. Eine Downloadmöglichkeit findet sich am Ende des Artikels.

Es ist Anfang August. Draußen klettert das Thermometer auf über 30 Grad, doch im Office von Prewave am Austria Campus im zweiten Wiener Bezirk herrscht angenehme Kühle. Im Inneren des modernen Bürogebäudes wirkt es ruhig, fast schon gelassen. Von außen deutet nur ein kleines Schild an einer unscheinbaren Glastür darauf hin, dass hier Prewave seinen Sitz hat. Das 2017 von Lisa Smith und Harald Nitschinger gegründete Unternehmen zählt aktuell zu den erfolgreichsten Scaleups Österreichs: Erst Ende Juni gab das Unternehmen den Abschluss seiner Series-B-Runde in Höhe von 63 Millionen Euro bekannt. Es handelt sich hierzulande um die zweitgrößte Finanzierungsrunde im ersten Halbjahr 2024. Prewave ermöglicht mit seiner Plattform derzeit über 200 Großunternehmen, Risiken in der globalen Lieferkette zu erkennen und zu minimieren. Zu den Kunden zählen bekannte Global Player, darunter BMW, Lufthansa oder Ferrari.

Wer das Büro betritt, muss sich registrieren – ungewöhnlich in der oft legeren Startup-Welt. Sicherheit wird jedoch bei Prewave großgeschrieben. Das gilt nicht nur für die Serverräume im Inneren des Gebäudes, sondern auch für externe Besucher:innen. Im Empfangsbereich sind Plakate an der Wand angebracht: „Protect your People, Protect your Planet“ prangt hier in großen Lettern – ein Leitmotiv von Prewave. Es wirkt fast wie ein Mantra, das die Werte des Unternehmens für die mittlerweile über 200 Mitarbeiter:innen von Prewave klar definiert. Hier geht es um mehr als nur Risikomanagement der Lieferkette: Prewave ist mit der Mission angetreten, Transparenz und Verantwortung in globalen Lieferketten zu fördern.

Schulfreundschaft und akademische Ausgründung

Die Wurzeln von Prewave liegen im akademischen Umfeld. Lisa Smith begann 2012 ihre Forschung an der Technischen Universität Wien im Bereich Wirtschaftsinformatik. Ihr Schwerpunkt lag dabei auf Supply Chain Management. In ihrer Doktorarbeit beschäftigte sich Smith mit maschinellem Lernen und Datenanalyse. Sie bilden die Grundlage, um weltweit lokale Ereignisse anhand von öffentlichen Medien, Social Media oder internationalen Handelsdaten in Echtzeit zu erkennen. Parallel zu ihrer akademischen Arbeit nahm Smith an mehreren Inkubationsprogrammen teil. „Wir wurden dazu motiviert, ‚out of the box‘ zu denken und unsere Forschung in Pitchdecks zu verwandeln. In dieser Zeit ist auch der Gedanke immer mehr gewachsen, gemeinsam mit Harald ein Unternehmen zu gründen“, erzählt Smith.

Kennengelernt hatten sich Smith und Nitschinger schon 2002: an ihrem ersten Schultag in der HTL Spengergasse in Wien. Beide waren in derselben Klasse – ein Zufall, der den Grundstein für eine langjährige Zusammenarbeit und Freundschaft legen sollte. „Wir haben gemeinsam Programmieren gelernt und fünf Jahre lang die HTL durchschritten“, erinnert sich Nitschinger „Viele der ersten Mitarbeiter unseres späteren Unternehmens waren ebenfalls aus unserer HTL Abschlussklasse.“ Beide verband eine enge Freundschaft: „Wir waren gut befreundet und sind nach der Matura in Kontakt geblieben. Lisa und ich haben immer das Hobby des Wanderns geteilt“, erzählt Nitschinger weiter. Beim Wandern tauschten sie sich oft über ihre beruflichen Pläne aus. Der Entschluss zur Unternehmensgründung fiel schließlich im September 2016. „Harald und ich waren in einem indischen Restaurant essen und haben darüber gesprochen. Es war keine große Überzeugungsarbeit auf beiden Seiten nötig. Wir haben uns dann entschieden: Wir machen das gemeinsam“, so Smith.

Komplementäre Fähigkeiten

Während Smith ihren PhD-Background an der TU Wien hat, studierte Nitschinger an der FH Joanneum in Graz Internationales Management. Später sammelte er über drei Jahre Erfahrung im Vertrieb einer Grazer Softwarefirma. „Ich würde sagen, wir ergänzen uns auf jeden Fall, haben aber auch einen großen Overlap“, erklärt Smith in Bezug auf die komplementären Fähigkeiten des Gründerduos. „Harald hat auch ein starkes Verständnis für die technischen Themen. Umgekehrt habe ich aber auch Wirtschaftsinformatik studiert und deshalb ebenso ein Verständnis für die betriebswirtschaftlichen Aspekte.“ Und sie ergänzt: „Dieses ganze Thema rund um EnterpriseSoftware-Sales war für mich allerdings komplett neu. Es ist eine ganz andere Denkweise als im akademischen Bereich, wo man sehr genau und exakt arbeitet.“ Ihr Co-Founder fügt schmunzelnd hinzu: „Enterprise-Software-Sales ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.“

Enterprise-SoftwareSales ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.
Harald Nitschinger

Unternehmensgründung und Product-Market-Fit von Prewave

Die Unternehmensgründung von Prewave im Sommer 2017 folgte einer klaren Vision. „Unser Ziel war es immer, eine globale Plattform zu bauen, die sich wiederholbar verkaufen lässt“, so Smith. Nitschinger ergänzt: „Es war erstaunlich konstant, wir haben eigentlich nicht wirklich gepivotet. Wir hatten aus Lisas Forschung bereits einen funktionierenden Prototyp, aber es hat uns trotzdem gut zwei Jahre gekostet, den richtigen Product-Market-Fit zu finden.

Nachdem es Smith und Nitschinger gelungen war, die Technologie in ein konkretes Produkt zu überführen, begann Prewave, richtig Fahrt aufzunehmen. Erste finanzielle Unterstützung erhielten sie unter anderem durch eine Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws). Durch zahlreiche Pilotprojekte und enge Zusammenarbeit mit ersten Kunden konnten sie die Technologie verfeinern und auf die Bedürfnisse des Markts zuschneiden. Heute nutzen über 200 Unternehmen weltweit die Plattform von Prewave, um globale Ereignisse in Echtzeit zu erkennen. Im Zentrum steht das Erkennen von Risiken, um anschließend Aktionen setzen zu können.

Von Naturkatastrophen über politische Unruhen bis hin zu Menschenrechtsverletzungen – Prewave überwacht eine Vielzahl von Risiken und warnt Unternehmen frühzeitig. „Unsere Plattform analysiert über 1,3 Millionen Lieferanten in mehr als 400 Sprachen“, erklärt Smith. „Wir können aktuell über 150 verschiedene Risikoereignistypen in Echtzeit erkennen. Das reicht von Umweltverstößen über Streiks bis hin zu Schließungen von Fabriken.“

Die Macht der Daten

Prewave setzt auf öffentlich zugängliche Datenquellen wie Nachrichtenmedien, soziale Netzwerke oder Websites von lokalen Regierungen sowie Sanktionslisten. Für das sogenannte Lieferketten Mapping werden zudem Lieferkettendaten von Kunden hinzugezogen. Diese Informationen werden von der KI in Echtzeit verarbeitet und gefiltert. Ziel ist es, die wichtigsten Risikofaktoren zu identifizieren.

Die größte Herausforderung ist es, die relevanten Daten aus einer riesigen Menge an Informationen herauszufiltern“, sagt Smith. „Wir reden hier von Millionen von Nachrichtenmeldungen täglich. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.“ In der Arbeit von Prewave geht es nicht nur darum, die Risiken zu erkennen, sondern sie auch verständlich und handhabbar für die Kunden zu machen. Prewave fasst die Daten zusammen, filtert sie nach Relevanz. „Der erste Schritt ist es, relevante Inhalte aus einer Vielzahl von Quellen zu identifizieren. Step zwei ist dann, diese Informationen zu clustern und in eine verwertbare Meldung, einen ‚Actionable Alert‘, für unsere Kunden zu verwandeln“, so Smith.

Reaktives und aktives Handeln

Die Prewave-Technologie zur Überwachung von Lieferketten findet branchenübergreifend Anwendung, einer der Hauptkundenstämme der Plattform ist jedoch die Automobilindustrie. „Gerade in der Automotive-Industrie, die sehr stark von Lieferketten abhängig ist, helfen wir, Risiken frühzeitig zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen“, so Nitschinger. Als Beispiel führt er BMW an: Der deutsche Automobilhersteller verfügt über 50.000 Lieferanten weltweit. BMW nutzt aktuell die Plattform von Prewave, um frühzeitig Informationen über Risiken in der Lieferkette zu erhalten, bevor diese in westlichen Medien auftauchen. „Es gab Fälle, in denen wir Informationen über Umweltverschmutzung in Entwicklungsländern schon Monate vorher an BMW übermittelt haben, bevor es in westlichen Medien wie dem ‚Spiegel‘ oder der ‚Frankfurter Allgemeinen‘ berichtet wurde“, erklärt Nitschinger. BMW oder andere Kunden von Prewave können so „rechtzeitig darauf reagieren“ und proaktiv Maßnahmen ergreifen. „Das Ziel ist nicht, die Lieferanten abzustoßen, sondern sie zu verbessern“, so Nitschinger.

Unsere Plattform analysiert über 1,3 Millionen Lieferanten in mehr als 400 Sprachen.
Lisa Smith

Prewave versteht sich jedoch nicht als Consulting-Unternehmen, sondern arbeitet im Bereich von Maßnahmen mit Partnern zusammen. „Ein Beispiel ist der TÜV Süd, einer der weltweit größten Auditoren, der Teil unserer Action-Plattform ist. Dort schlagen wir unseren Kunden vor, in bestimmten Fällen Audits oder Trainings mit Partnern durchzuführen, um Risiken in der Lieferkette zu minimieren“, erläutert Nitschinger. Es geht jedoch nicht nur um das reaktive Handeln „Interessanter ist eigentlich fast noch der proaktive Teil. Hier schauen wir uns bereits im Vorfeld an, wo die riskanten Stellen in der Lieferkette sind“, so Smith.

Ein Ereignis, das viele Unternehmen unerwartet getroffen hat, war der Ukraine-Krieg. Viele hätten erst zwei bis drei Wochen nach Kriegsbeginn bemerkt, dass ihre Lieferkette betroffen war, erklärt Nitschinger. „Es kam oft vor, dass Unternehmen erst nachträglich herausfanden, dass Lieferungen nicht mehr kommen, weil sie nicht vom direkten Lieferanten, sondern von einem Unterlieferanten in der zweiten oder dritten Stufe aus der Ukraine stammten.“ Besonders Automobilhersteller waren betroffen, die aufgrund dieser Unterbrechungen mehrere Wochen schließen mussten. Prewave half seinen Kunden, diese Risiken frühzeitig zu identifizieren und das gesamte Liefernetzwerk besser zu verstehen. „Heute zeigen wir unseren Kunden nicht nur, was passiert, sondern auch, was die nächste ‚Ukraine-Situation‘ sein könnte, etwa durch Szenarien wie Taiwan. So können sie schon jetzt proaktive Maßnahmen ergreifen, etwa alternative Lieferanten als Plan B identifizieren“, erläutert Nitschinger.

Prewave: Verdreifachung des Umsatzes im Jahr 2023

In den vergangenen Jahren haben sich geopolitische Unsicherheiten stark auf globale Lieferketten ausgewirkt, etwa die Spannungen zwischen den USA und China oder die Konflikte im Nahen Osten. Hinzu kommen immer strengere Regulierungen, etwa das EU-Lieferkettengesetz, die Batterieverordnung oder die EU-Verordnung für entwaldungsfreie Lieferketten (EUDR). „Das alles zusammen erzeugt einen enormen Bedarf, dass sich alle Unternehmen von Groß bis Klein softwaremäßig neu aufstellen müssen“, erklärt Nitschinger. Das EU-Lieferkettengesetz wird von den beiden Gründer:innen als wichtiger Rückenwind für das Wachstum der Plattform gesehen, allerdings nicht als der einzige Treiber.

Prewave verdreifachte 2023 den Umsatz – genaue Angaben zur Höhe des Umsatzes machen die beiden Gründer:innen allerdings nicht. Smith hält jedoch fest: „Wir sehen gerade eine sehr große Welle vor uns. Mit unserer All-in-one-Lösung können wir Disruptionsrisiken, Nachhaltigkeitsrisiken und Compliance-Risiken bearbeiten. Wir befinden uns im Epizentrum dieser drei Segmente.“

Während viele heimische Scaleups im vergangenen Jahr ihr Wachstum der Profitabilität unterordneten, liegt der Fokus bei Prewave klar auf Umsatzwachstum. „Wir sind ein klassisches VC-finanziertes Startup, bei dem Profitabilität aktuell nicht an erster Stelle steht“, so Smith. Die nächsten drei bis fünf Jahre sieht die Gründerin als „Window of Opportunity“, in dem das Unternehmen so viel Marktanteil wie möglich gewinnen will. „Unsere Aufgabe ist es, jetzt möglichst viel von diesem Markt zu besetzen“, so Smith. Das Ziel ist es, ein initiales Wachstum zu erzielen, bevor es langfristig um Profitabilität und einen möglichen Börsengang (IPO) geht. Ein solcher käme jedoch frühestens in fünf Jahren infrage.

63 Millionen Euro Finanzierungsrunde von Prewave

Die jüngste SeriesB-Finanzierungsrunde in Höhe von 63 Millionen Euro beschreibt Smith als sehr kompetitiv. „Natürlich ist Fundraising immer viel Arbeit, aber es gab viel Nachfrage, was den Prozess erleichtert hat“, so die Gründerin. Die Runde wurde von der britischen Investmentgesellschaft Hedosophia angeführt, weiters beteiligten sich die Bestandsinvestoren Creandum, Ventech, Kompas, Speedinvest und Working Capital Fund. Innerhalb des Teams haben Smith und Nitschinger eine klare Rollenverteilung: „Ich bin die Fundraiserin und Harald ist der Seller. Wir holen beide das Geld aus unterschiedlichen Bereichen rein“, so Smith.

Wir reden hier von Millionen von Nachrichtenmeldungen täglich. Es ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.
Lisa Smith

Mit dem gesammelten Kapital setzen die beiden Gründer:innen zwei Prioritäten: „Zum einen werden wir weiterhin in unsere Produktentwicklung und das AI-Modell investieren, um unsere Technologieführerschaft auszubauen. Zum anderen liegt der Fokus auf der internationalen Expansion, vor allem in Europa, wo wir uns als Marktführer positionieren wollen“, sagt Smith.

Prewave legt den Fokus aktuell klar auf den europäischen Markt. Dieser entwickle sich aufgrund von Regulierungen und eines starken Nachhaltigkeitstrends besonders dynamisch. „Der Markt in Europa ist gerade wahnsinnig spannend, und vieles wird durch die europäischen Werte und die Regulatorik getrieben. Deshalb liegt unser Hauptaugenmerk darauf, uns hier als europäischer Marktführer zu etablieren“, sagt Nitschinger. Obwohl der amerikanische Markt ebenfalls interessant ist und Prewave derzeit plant, den ersten Schritt in die USA zu machen, steht Europa im Vordergrund: „Wir befinden uns in der ungewöhnlichen Situation, dass der europäische Markt momentan attraktiver ist als der amerikanische. Europa ist der Hotspot, und alle schauen hierher“, betont Nitschinger.

Die Herausforderungen des Wachstums von Prewave

Prewave wächst rasant – die Mitarbeiter:innenzahl verdoppelte sich innerhalb eines Jahres. Dies stellt das Unternehmen jedoch auch vor eine Reihe von Herausforderungen. „Natürlich ist es nicht einfach, wenn man so schnell wächst. Es geht nicht nur darum, ein bestehendes, laufendes Geschäft erfolgreich zu halten, sondern auch darum, gleichzeitig neue Dinge zu entwickeln und weiterhin innovativ zu bleiben“, erklärt Smith.

Ich bin die Fundraiserin und Harald ist der Seller. Wir holen beide das Geld aus unterschiedlichen Bereichen rein.
Lisa Smith

Eine wichtige Erkenntnis dabei ist, proaktiv zu sein, insbesondere bei Management Entscheidungen. „Man muss immer vorausdenken und sich darauf einstellen, was die Organisation in sechs oder zwölf Monaten braucht“, betont Smith. Ein weiteres Learning ist, dass Change Management mit zunehmender Unternehmensgröße immer komplexer wird. Es ist entscheidend, die Kommunikation und Einbindung aller Mitarbeiter:innen sorgfältig zu planen, um Überraschungen zu vermeiden. Neben diesen organisatorischen Aspekten hebt Nitschinger hervor, dass Qualität vor Quantität stehen muss: „Es sind nicht immer nur mehr Leute die Lösung, sondern die richtigen Leute.“

Trotz der Herausforderungen des schnellen Wachstums sind die beiden Gründer:innen fest entschlossen, neue Maßstäbe im globalen Lieferkettenmanagement zu setzen. „Je größer Prewave wird, desto stärker ist unser Impact; mit jedem neuen Kunden“, sagt Smith über ihre Vision, Menschenrechtsverletzungen und Umweltverstöße in Lieferketten zu vermeiden. Und sie merkt an: „Wir wollen es so machen, dass das Ganze zu besseren Lieferketten führt und nicht zu Bürokratie oder anderen Effizienzverlusten.“ Und so bleibt die Botschaft an der Wand im Prewave Office, „Protect your People, Protect your Planet“, mehr als nur ein Slogan – sie ist auch der persönliche Antrieb der beiden Gründer:innen, die sich einst an ihrem ersten Schultag an der HTL kennenlernten. Zum Abschluss geben Smith und Nitschinger jungen Gründer:innen noch einen Rat mit auf den Weg: „Fragt euch, ob ihr bereit seid, die nächsten zehn Jahre eures Lebens in diese eine Sache zu investieren“, so Smith. Und Nitschinger ergänzt: „Wenn die Antwort Ja ist, dann macht es. Wenn nicht, dann lasst es.“

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/artikel/christoph-knogler

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Keba-CEO Knogler: „Die Hyperscaler brauchen uns genauso wie wir sie“

/artikel/christoph-knogler

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen„ erschienen

28 Standorte in 16 Ländern, drei Geschäftsbereiche von der Industrie- über die Handover- bis zur Energy-Automation, dazu seit Kurzem eine eigene KI-Einheit: Keba aus Linz baut Steuerungen für Maschinen und Anlagen und steckt über Trumpf mit einer Komponente in den Lithografiemaschinen von ASML. Christoph Knogler führt das Unternehmen als CEO und steht gemeinsam mit A1-CEO Thomas Arnoldner der KI-Taskforce der Industriellenvereinigung vor, die bis Sommer 2027 die AI Maturity der heimischen Industrie messen und steigern soll. Der erste Befund: Österreich liegt unter dem EU-Schnitt. Warum das ein Leadership-Thema ist und kein technologisches, wieso die Hyperscaler die europäische Industrie dringender brauchen als umgekehrt – und was Industrial Intelligence von einem Hype-Begriff unterscheidet.

Die österreichische Industrie liegt bei KI unter dem EU-Schnitt – das zeigt die McKinsey-Studie „State of AI in Austria 2025″, die im Rahmen der Taskforce entstanden ist, der du vorsitzt: ein AI-Quotient von 30 gegenüber 34 im EU-Schnitt. Wie kam es zu diesem Befund?

Ein wesentlicher Aspekt unserer KI-Taskforce ist, dass wir die AI Maturity unserer Mitglieder und so auch der gesamten österreichischen Industrie quantitativ messbar machen, mit je einem Assessment zu Beginn, zur Mitte und zum Ende der Laufzeit, pro bono begleitet von McKinsey. Mit dem ersten Assessment im vergangenen Jahr hat sich die Vermutung der Industriellenvereinigung bestätigt: Wir liegen in Österreich unter dem Niveau des EU-Durchschnitts und damit auch des weltweiten Durchschnitts. Das zweite Assessment wurde nun im Juli dieses Jahres abgeschlossen, die Veröffentlichung ist für Anfang Oktober geplant. Wir sind schon gespannt, ob wir das schaffen, was wir uns vorgenommen haben – nämlich eine konsequente Steigerung der AI Maturity der österreichischen Industrie.

Warum gibt es diesen Rückstand?

Es gibt ihn sicher auch, weil es uns als Industrie schon sehr gut gegangen ist und so der Veränderungsdruck in vielen Unternehmen nicht groß genug war, KI konsequent einzusetzen. Wir haben als Industrie den Startschuss verpasst. Es gibt aber auch in Österreich Frontrunner; in der Studie sieht man etwa die Telekommunikationsunternehmen vorne. Aber im produzierenden Bereich und im Maschinenbau waren wir überrascht, dass selbst hoch innovative Unternehmen bei der Nutzung von KI im internationalen Vergleich nicht vorne mit dabei sind. Wenn man genauer hineinschaut, ist es weniger ein technologisches Thema, sondern sehr oft ein Leadership-Thema: Dort, wo die strategische Aufmerksamkeit des C-Levels ist, fließt auch die Energie hin. KI war zu Beginn oft ein IT-Thema statt ein strategisches Positionierungsthema. Das hat sich im ersten Jahr unserer Taskforce aber massiv gedreht. Andritz hat beispielsweise aufgezeigt, wie KI die Automatisierung einer Anlage so weit optimiert, dass eine Art Dark Factory vorstellbar wird; Voestalpine hat anhand umgesetzter Use Cases gezeigt, wo ganz konkrete Einsparungseffekte gehoben wurden; und Miba hat gezeigt, wie KI als übergreifendes Thema in der Unternehmensgruppe verankert wurde.

Regeln und Ausblick

Bremst der AI Act die Industrie?

Für Branchen, in denen der AI Act tatsächlich wie ein Korsett wirkt, kann er dazu führen, dass man im Sinne des Risikomanagements sehr zurückhaltend wird. Der Ruf nach Regulatory Sandboxes ist dort laut; ich denke beispielsweise an Life Sciences und an das Bankenwesen. Bei Produktionsunternehmen und im Maschinenbau – dazu zählen wir uns als Keba – gibt es diese Einschränkungen aus eigener Erfahrung weniger. Ich habe es bisher nicht so wahrgenommen, dass der AI Act ein wesentlicher Technologie-Showstopper wäre. Deswegen plädieren wir auf Selbstwirksamkeit: nicht die Rahmenbedingungen bekämpfen, sondern sich fragen, wie man innerhalb dieser vernünftig arbeitet. Aber viel wichtiger war: mit KI losstarten, es zum Leadership-Thema machen, sich um Daten und Legacy-Systeme im Unternehmen kümmern und vor allem die Menschen auf diese Innovationsreise mitnehmen.

Die Taskforce läuft bis Sommer 2027. Was kommt danach?

Anfang 2027 werden wir entscheiden: Braucht es weiterhin eine Taskforce für KI, die Eintrittsbarrieren abbauen und zur wertschöpfenden Nutzung anregen will? Oder braucht es dann ein anderes Format? Unabhängig vom Format ist für uns wichtig, dass die bisherigen Erkenntnisse und Best Practices weitergetragen werden; da spreche ich auch für meinen Co-Vorsitzenden Thomas Arnoldner. Dazu kommt, dass sich immer mehr kleinere Industrieunternehmen mit KI beschäftigen, für die so eine Plattform hilfreich sein kann.

Was Europa in der Hand hat

Blicken wir über Österreich hinaus: Europa habe das Rennen um generative KI verloren, heißt es. Bleibt Industrial Intelligence als zweite Chance?

Ich habe dazu eine sehr klare Meinung: Die amerikanischen Unternehmen, die in diesem Rennen die Nase vorn haben, brauchen wertschöpfende Prozesse, um ihren eigenen Business Case abzusichern. Auch KI macht nur dann wirtschaftlich Sinn, wenn man sie verkaufen kann. Schaut man sich Europa an – 450 Millionen Konsumenten, eine sehr starke Industrie, im DACH-Raum besonders stark –, dann sind wir der Enabler für die Business Cases der Hyperscaler. Deswegen werden wir auch stark umworben, von genau diesen global denkenden Unternehmen. Sie brauchen dringend Anwendungsfälle für ihre KI-Modelle am Shopfloor, damit der Value Stream entsteht, der die Mega-Investitionen rechtfertigt. Bleibt der aus, wird man die laufenden Infrastruktur-Investitionen über eine kleinere Menge an Anwendern verteilen, was Tokenpreise in die Höhe treiben wird und die Anwendung somit unattraktiver macht. Auf Basis dieser Logik dürfen und müssen wir als europäische Industrie schon selbstbewusst sein.

Also ist das Rennen nicht verloren?

Was für ein Rennen? Wir müssen als Wirtschaftsstandort wettbewerbsfähig sein, um Wertschöpfung zu generieren und unsere Sozialsysteme am Laufen zu halten. Da haben wir noch gar nichts verloren. Verlieren ist gar keine Option! Ich frage mich oft, was aus unserem Selbstbewusstsein in Europa geworden ist. Das sehe ich viel optimistischer, und Industrial Intelligence ist das Schlagwort. Aber dann kommt natürlich die Folgefrage: Wie geht es uns mit den eigenen KI-Unternehmen, mit der Infrastruktur, mit den eigenen europäischen Modellen? Da stehen wir, wie generell im Thema Software, nicht besonders gut da. Es braucht jemanden, der investiert, und jemanden, der das dann auch nutzt, bevorzugt gegenüber Infrastruktur, die vielleicht günstiger ist und anfangs mehr kann. Damit das gelingt, braucht es wohl fast so etwas wie einen Orchestrator im europäischen KI-Konzert. Klug wäre ein progressiver Impuls der EU, aber nicht als weiterer Zwang, sondern indem die Nutzung europäischer Infrastruktur, beispielsweise für die öffentliche Beschaffung, besonders attraktiv wird. Ohne einen Masterplan wird das aber schwierig; die Hyperscaler sind bestens positioniert, brauchen die europäischen Kunden und werden nicht tatenlos zusehen, wie sich Europa plötzlich verselbstständigt.

Wo hängt umgekehrt die Welt an Europa?

Wir reden viel über die Abhängigkeit von den USA, China bzw. Asien. Wir reden leider ganz wenig darüber, dass diese Regionen genauso von uns abhängig sind. Bestes KI-Beispiel: ASML. Das niederländische Unternehmen hat das Herstellen von Mikroelektronik mit einem speziellen Lithografieprozess perfektioniert, im Zusammenspiel mit zwei weiteren europäischen Playern, Trumpf und Zeiss. Wir sind als Keba stolz, dass wir für Trumpf eine Subkomponente dieser faszinierenden Maschinen beisteuern dürfen. Ohne diese gäbe es keinen KI-Chip, keine Hochleistungs-GPUs. Was wir oft nicht am Radar haben: dass wir als europäische Hightech-Unternehmen mit unseren Technologien vieles möglich machen. Allerdings finden dann die Produktion und die Wertschöpfung leider zu oft in anderen Ländern statt.

Keba ist auch Teil der Initiative Digitale Souveränität. Was heißt Souveränität für ein Unternehmen mit 28 Standorten in 16 Ländern?

Für mich war letztes Jahr in Alpbach Hermann Hauser besonders inspirierend. Er hat die digitale Souveränität mit einer Zwiebel verglichen: Die globalen Tech-Giganten sind weltweit fest in Unternehmen und Prozessen verankert; es ist unrealistisch und naiv, sie komplett aus der Gleichung zu nehmen. Und sie sind für die äußere Zwiebelschicht auch in Ordnung. Doch je näher wir ins Innere der Zwiebel vorstoßen – und das können für jedes Unternehmen andere kritische Prozesse sein –, desto stärker muss man sich bei der aktuellen geopolitischen Lage fragen, in welcher Abhängigkeit man tatsächlich steht. Wir schauen uns unsere Prozesslandschaft an und entscheiden Fall für Fall. ERP zum Beispiel wandert in die Cloud, und da stellt man sich natürlich die Frage, auf welcher Infrastruktur Kernprozesse laufen sollen. Für unser Produktportfolio haben wir entschieden, weitestgehend agnostisch ins Rennen zu gehen, also technologisch offen zu bleiben und je nach Markt und Bedarf die passende Lösung zu wählen. Keba braucht auch Antworten für unsere amerikanischen und asiatischen Kunden.

Was Industrial Intelligence wirklich heißt

Industrial Intelligence steht inzwischen in jedem Wirtschaftsprogramm, vom Bund bis zur Stadt. Was ist damit gemeint?

Ja, das stimmt, Industrial Intelligence ist momentan in aller Munde, sogar im Wirtschaftsprogramm der Stadt Linz. Ich glaube, dass es jetzt etwas braucht, das den Begriff einordenbar macht, denn er darf nicht der nächste Hype-Begriff werden. Industrial Intelligence heißt ja nicht einfach, dass die Industrie irgendwo KI anwendet – es geht darum, mit KI Industriestandards zu erfüllen. Das bedeutet, hochverlässliche, wiederholbare Prozesse zu schaffen, in denen die KI nicht einfach „irgendetwas” tut, sondern kontrolliert in einem definierten Rahmen Arbeitsschritte besser, sicherer, schneller, günstiger oder einfach anders ermöglicht, als das bisher mit normalen Rechnern möglich war. In einer industriellen Produktion muss ein Prozess auch beim tausendsten Durchlauf noch stabil, sicher und reproduzierbar funktionieren. Genau dieser Anspruch unterscheidet Industrial Intelligence von vielen anderen KI-Anwendungen, bei denen ein gewisser Spielraum in den Ergebnissen eher akzeptabel ist.

Viele KI-Projekte, auch von Startups, sterben nicht am Algorithmus, sondern beim Produktionsleiter. Warum?

Weil man mit Daten, die gerade verfügbar sind oder gemacht werden, schnell einmal etwas bauen kann. Wenn man aber nachhaltig in die wertschöpfenden Prozesse hineinwill, dann wird das kein Produktionsleiter zulassen, solange nicht klar ist, dass es verlässlich funktioniert. Wenn ich KI so baue, dass sie mit verlässlich verfügbaren Daten arbeitet, also mit Daten, die im System entstehen oder zugeliefert werden, und daraus ein konkreter Nutzen erzeugt wird, etwa ein effizienteres Produktionssystem oder ein besserer Qualitätsprozess, dann habe ich verstanden, was die Industrie braucht. Heute werden für nette Prototypen oft eigens Daten zusammengestellt, die im späteren Betrieb so nicht zur Verfügung stehen. Das Verständnis dafür, wie die Industrie tickt, differenziert einen Industrial-AI-Anbieter von einem regulären IT-Unternehmen. In der Industrie braucht es wahre Domänenexpertise, sonst ist man in Prozessen nicht anknüpfungsfähig und kann KI nur zum Drüberstreuen verwenden. Und das mag kein Produktionsleiter.

Wo ist KI bei Keba bereits im laufenden Betrieb im Einsatz?

Beispielsweise in der Elektronikfertigung, das heißt, in der Bestückung von Leiterplatten zu Flachbaugruppen. Wir prüfen dort seit vielen Jahren jedes einzelne Produkt am Ende der Linie mittels AOI, also Automated Optical Inspection, und gleichen es mit einem definierten Sollbild ab. Das war früher ein statischer Prozess: War die Toleranz eng eingestellt, wurde alles aussortiert, was auch nur ein bisschen anders als das Sollbild aussah, und ein Mensch musste sich die Baugruppe noch einmal genauer ansehen. Das System hat dabei nicht dazugelernt. Heute lernt unser System über Machine Learning laufend dazu. Seit wir vor eineinhalb Jahren gestartet haben, sparen wir uns mittlerweile bis zu 70 Prozent unserer Qualitätsaufwendungen in diesem Prozess. Hätten wir aber niemanden gehabt, der zwischen unserem Produktionsleiter – hochkompetent in der Produktion, aber eben kein KI- oder IT-Experte – und unserem IT-Team übersetzt hätte, dann hätte die Produktion wohl gesagt: Lasst uns mit diesem Thema besser in Frieden. Ich bin stolz, dass wir diese Übersetzer- und Katalysator-Expertise im eigenen Unternehmen aufgebaut haben. Das macht vieles leichter; und schneller.

Vom Startup zur Keba Digital

Wann war KI bei Keba erstmals Thema?

Das ist schon lange her. Bereits Anfang der 90er-Jahre haben wir drei wissenschaftliche Kollegen in Hagenberg beschäftigt, die das Thema neuronale Netze für unsere Industriesteuerungen einsetzen wollten. Nach zwei Jahren haben wir es damals allerdings wieder beendet. In der Theorie war damals schon viel möglich, aber die Rechnerleistung war noch viel zu gering. Wir waren viel zu früh.

Der zweite Impuls kam vor rund neun Jahren von meinem Vorgänger, dem damaligen CEO Gerhard Luftensteiner: Wäre es nicht sinnvoll, Machine-Learning-Technologie direkt in unseren Steuerungen Cloud-unabhängig „on device” laufen zu lassen? Daraus ist unser erstes KI-Produkt entstanden, eine „On-Device-AI”-Erweiterung für unsere Industriesteuerungen; kurz darauf unser zweites KI-Produkt namens Kebob, ein KI-basiertes Überwachungs- und Assistenzsystem für Bankfoyers. Als dann der ChatGPT-Hype kam, war KI bei uns offen gesagt gar nichts besonders Aufregendes. Wir haben eher gesagt: Das ist jetzt das nächste Level.

Ihr habt mit Keba Digital eine eigene Einheit gegründet und dafür ein Linzer KI-Startup übernommen. Wie kam es dazu?

Was wir in allen unseren Business Units sehen, in der Industrial Automation, in der Handover Automation und auch in der Energy Automation, ist, dass der große technologische Differenzierungsfaktor zunehmend in der Software liegt. Deshalb war es der nächste logische Schritt, unsere jahrzehntelang aufgebaute Softwarekompetenz mit unserer über Jahre aufgebauten und mit dem Startup-Zukauf 7LYTIX verstärkten KI-Expertise zu verbinden und das Ergebnis im Rahmen eines neuen digitalen Businessmodells unter dem Titel Keba Digital auf den Markt zu bringen. Für Keba Digital haben wir Leute mit Erfahrung in softwarebasierten Geschäftsmodellen ins Unternehmen geholt, Positionierung und Strategie gemeinsam erarbeitet und sind nun mitten in der Umsetzung.

Und wohin soll sie?

Sie wird solide auf drei Säulen stehen: Nach innen als unternehmenseigenes KI-Kompetenzcenter für Keba-Produkte und -Prozesse, mit dem Anspruch „Keba als erster Industriekunde”. Das bringt Erfahrung und Glaubwürdigkeit. Nach außen gehen wir als zweite Säule mit industrieller KI in Branchen, die wir als Keba schon kennen, wo wir bereits Domänenwissen haben; oder auch in neue, wo wir mit KI einen Mehrwert generieren werden. Die dritte Säule ist eine KI-Plattform, mit der wir die Interaktion zwischen Mensch und Maschine, also HMI, ganz neu denken, hardwareunabhängig und somit hochskalierbar.

Es war vom ersten Tag an klar, dass hier etwas entsteht, das auch die drei angestammten Geschäftsbereiche nutzen können; und daher ist das in Bezug auf Industrial AI auch so authentisch: Wenn ich zu einem Industriekunden gehe und der fragt mich: „Was habt ihr denn selbst im Qualitätswesen gemacht?”, dann kann ich sagen: „Bei unserem Shopfloor laufen seit 18 Monaten KI-Modelle operativ.” So positionieren wir uns mit Keba Digital als erfahrener industrieller KI-Partner.

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