09.02.2026
PILOTPHASE

Wiener Startup Soneo bringt KI-Assistenten für den Maschinenbau auf den Markt

Das Wiener Startup Soneo hat einen KI-gestützten Konstruktionsassistenten für den Maschinenbau vorgestellt, der internes technisches Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar machen soll.
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Das Founder-Team von © Soneo.

Die Digitalisierung schreitet in Österreichs kleinen und mittleren Unternehmen zwar kontinuierlich voran, bleibt jedoch vielerorts eine Herausforderung. Besonders der Umgang mit oft unübersichtlichen Datenbeständen erweist sich als Schwierigkeit: Wissen ist vorhanden, lässt sich im Arbeitsalltag jedoch häufig nur mit hohem Aufwand nutzen.

Genau hier setzt das Wiener Startup Soneo an. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, Effizienz und Produktivität in Betrieben durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu steigern. Neben Workshops entwickelt Soneo KI-gestützte Lösungen, die vor allem repetitive Prozesse automatisieren und internes Wissen besser nutzbar machen sollen.

Technisches Wissen verfügbar machen

Nun hat das Startup mit dem Konstruktionsassistenten ein neues KI-Produkt speziell für den Maschinenbau vorgestellt. Der Assistent richtet sich an Konstrukteur:innen und soll den schnellen, kontextbezogenen Zugriff auf internes Unternehmenswissen ermöglichen – etwa aus Normen, früheren Projekten oder technischer Dokumentation. “Statt Informationen über unterschiedliche Systeme, Ordnerstrukturen oder Ansprechpersonen hinweg zu suchen, wird relevantes Wissen direkt im Arbeitskontext verfügbar gemacht”, erklärt Co-Founder Yanik Yeganehfar gegenüber brutkasten.

Ein zentrales Anliegen sei es, technisches Erfahrungswissen langfristig zu sichern. “Wissen ist nämlich vorhanden, aber schwer zugänglich, stark fragmentiert und oft an einzelne Personen gebunden”, so Yeganehfar. Der KI-Assistent strukturiere dieses Wissen und mache es unternehmensweit verfügbar. Das soll nicht nur die Einarbeitung neuer Mitarbeitender erleichtern, sondern auch Entscheidungsprozesse beschleunigen und fundierter machen.

Vom Wettbewerb unterscheide sich der Konstruktionsassistent vor allem durch seine Funktionsweise: Anstatt lediglich relevante Dokumente auszugeben, beantworte das System Fragen in natürlicher Sprache und verweise gleichzeitig auf konkrete Fundstellen, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Zusätzlich könne der Assistent Inhalte multimodal aus Dokumenten zurückgeben, wie das Unternehmen erklärt.

Need im Maschinenbau erkannt

Gegründet wurde Soneo im Sommer des vergangenen Jahres von Andreas Schaubmaier, Lukas Ebermann und Yanik Yeganehfar. Ursprünglich startete das Trio mit dem Plan, eine KI-Agentur zu starten, um reale Problemstellungen in Unternehmen besser zu verstehen und daraus gezielt Produkte zu entwickeln.

In Gesprächen mit unterschiedlichen Betrieben wollte das Team herausfinden, wo Künstliche Intelligenz tatsächlich Mehrwert schafft. “Die Resonanz war dabei oft sehr verhalten, insbesondere auf E-Mails kam kaum Feedback zurück”, erinnert sich Yeganehfar. 

Der entscheidende Impuls kam schließlich aus dem Maschinenbau: Gemeinsam mit dem Unternehmen Giscon entwickelte Soneo einen ersten Prototyp für den Zugriff auf technisches Wissen in der Konstruktion. “Als wir diesen Use-Case erstmals gezielt adressiert und auch aktiv kommuniziert haben, änderte sich die Resonanz spürbar. Zum ersten Mal bekamen wir konkrete, positive Rückmeldungen von Konstrukteur:innen und Engineering-Teams, die das Problem sofort wiedererkannten”, sagt der Co-Founder.

Blick nach vorne

Zu den ersten Pilotkunden zählen neben Giscon auch das Lagerhaus Franchise sowie das Herizon Summit. Bei der Weiterentwicklung des Produkts verfolgt Soneo einen stark praxisorientierten Ansatz. “Mit jedem weiteren Kunden und jedem neuen Einsatzszenario fließt konkretes Feedback in das Produkt ein”, sagt Yeganehfar. Der Konstruktionsassistent soll so Schritt für Schritt entlang realer Anforderungen wachsen und zusätzliche Funktionen für den Engineering-Alltag abdecken.

Aktuell ist das Startup bootstrapped. “Dieser Ansatz hat es uns ermöglicht, den Konstruktionsassistenten bis zur Pilotphase eigenständig aufzubauen”, so Yeganehfar. In den kommenden Monaten will sich Soneo auf den weiteren Ausbau des Konstruktionsassistenten konzentrieren. Im Fokus stehen dabei die Gewinnung zusätzlicher zahlender Kunden sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung des Produkts gemeinsam mit bestehenden und neuen Pilotpartnern.

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Das microagi-Team | (c) microagi
Das microagi-Team | (c) microagi

Sie gilt aktuell als einer der – mit dem KI-Boom verknüpften – globalen Mega-Trends: die Robotik. Und einmal mehr droht Europa im globalen Wettlauf ins Hintertreffen zu geraten, warnt man beim Münchner Startup microagi. Denn trotz einer großen industriellen Basis und starken Leistungen in Forschung und Entwicklung, laufe China dem Kontinent aktuell davon. Eine besondere Herausforderung für Europa sei dabei die Alterung der Bevölkerung.

„Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“

„Das industrielle Europa hat 12 bis 18 Monate Zeit, um seinen Vorsprung in der Robotik auszubauen. Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“, meint Bercan Kilic, Gründer und CEO von microagi.
„Wer Fabriken in Europa betreibt, hat die Zahlen schon auf dem Schreibtisch: Die erfahrensten Mitarbeiter gehen in diesem Jahrzehnt in den Ruhestand, und deren Nachfolger wurden nie geboren.“

Datenaufbereitung im Fokus

Kilic war zuvor Ingenieur bei Red Bull Racing und gründete microagi vor zehn Monaten unter anderem mit einem weiteren ehemaligen Formel-1-Ingenieur von Mercedes-AMG Petronas. Mit dem Startup, das seinen Forschungshauptsitz im Umfeld der ETH Zürich betreibt, setzt das Team auf das Thema Datenaufbereitung. Denn, so heißt es vom Unternehmen: „Roboter erreichen etwa 95 Prozent einer Aufgabe und stagnieren dann. Die letzten paar Prozentpunkte – diejenigen, die darüber entscheiden, ob eine Maschine die Wirtschaftlichkeit der Fabrik tatsächlich verbessert –, stammen ausschließlich aus den eigenen Betriebsdaten und Edge Cases dieser Fabrik.“

Das System Atlas erfasst Daten im laufenden Betrieb und diese in einer Simulation, um sie für werkspezifische Aufgaben zu optimieren. Zusammen mit Hardware-Partnern wie NVIDIA und Unitree setzen dann Ingenieur:innen des Startups vor Ort in den Fabriken ein System auf.

„Unsere Partner bauen wirklich gute Roboter und Modelle“, erklärt CTO Nico Nussbaum. „Unsere Arbeit beginnt danach, in der Fabrikhalle. Wir stellen unsere Ingenieure bei jedem Kunden vor Ort bereit, und das System lernt aus ihren realen Abläufen und speist das in den nächsten Durchlauf ein. So sind sie mit jedem Monat, den wir dort sind, ihrer Konkurrenz ein Stück weiter voraus.“

Rekord-Seedinvestment primär aus Europa

Mit dem System überzeugte microagi nun eine ganze Reihe vorwiegend europäischer Investmentgesellschaften. Mit 55 Millionen US-Dollar (umgerechnet rund 48 Mio. Euro) schließt das Startup nach eigenen Angaben die größte Seed-Finanzierungsrunde in der deutschen Geschichte ab. Den Lead übernimmt dabei Hummingbird mit Sitz in Belgien, mit Beteiligung von Northzone (UK), LocalGlobe (UK), Village Global (USA) und redalpine (Schweiz).

„Europa bildet einige der besten Robotiker der Welt aus – und sieht ihnen dann dabei zu, wie sie Unternehmen in Kalifornien aufbauen. Was gefehlt hat, ist die richtige Ambition“, kommentiert Firat Ileri, Managing Partner bei Hummingbird. „Microagi hat einige der ehrgeizigsten Menschen versammelt, die wir je getroffen haben, sie in Europa gehalten und sie auf eines der schwierigsten Probleme ausgerichtet, die es gibt.“

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