24.10.2018

Hohes sechsstelliges Investment für Wiener IoT-Startup ToolSense

aws Gründerfonds und Segnalita Ventures von Markus Langes-Swarovski investieren gemeinsam einen "hohen sechsstelligen Betrag" in das Wiener IoT-Startup ToolSense.
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ToolSense: CEO und Co-Founder Alexander Manafi
(c) ToolSense: CEO und Co-Founder Alexander Manafi

“Im Bereich der Baumaschinen zeigt sich ein hohes Digitalisierungspotenzial, das sich dank neuer Technologien nun auch auf bisher nicht besetzte Marktsegmente ausweitet. Die bisherige Umsetzungsgeschwindigkeit sowie der kundenorientierte Zugang von ToolSense haben uns überzeugt. Wir unterstützen die Internationalisierung nun im gemeinsamen Investorenkreis und ToolSense bei seinem Wachstum”, sagt Ralf Kunzmann, Geschäftsführer des aws Gründerfonds. Dieser investierte nun gemeinsam mit Bestandsinvestor Segnalita Ventures (Markus Langes-Swarovski) einen “hohen sechsstelligen Betrag” in das Wiener IoT-Startup. Das Investment werde für den Ausbau des Vertriebs, die europaweite Marktdurchdringung und die Weiterentwicklung der Produkte verwendet, heißt es in einer Aussendung.

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Segnalita Ventures mit Folgeinvestment

Segnalita Ventures war bereits im Herbst 2017 bei ToolSense eingestiegen, damals gemeinsam mit Martin Global. “Die bisherige Entwicklung von ToolSense bestätigt unsere Entscheidung für ein Investment vor einem Jahr und unser Vertrauen in das Gründerteam. Die Zusammenarbeit mit rund 20 international agierenden Konzernen in so kurzer Zeit ist einerseits dem Produkt und dem offensichtlichen Marktpotenzial und andererseits dem unermüdlichen Einsatz des Gründerteams geschuldet”, sagt Bernhard Letzner, Geschäftsführer von Segnalita Ventures.

ToolSense: IoT am Bau

Das Startup entwickelt einen Hersteller-unabhängigen Standard zur Vernetzung von mobilen, kostenkritischen Bau- und Reinigungsmaschinen im Internet der Dinge (IoT). Dies schaffe Transparenz und ermögliche Produktivitätssteigerungen in der Baubranche und für Maschinenbauer, heißt es vom Startup. Mit den Nutzungsdaten der Maschinen ließen sich neue Geschäftsmodelle und ein zusätzlicher Business Impact erwirtschaften. Mit diesem Ansatz konnte ToolSense, ein Spin-Off der FH Technikum Wien, bereits mehr als 20 B2B Kunden und Partner wie die Deutsche Telekom, Helvetia Versicherungen und SAP gewinnen.

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Daten als Trumpf

Der Einbau des standardisierten ToolSense-Moduls ermöglicht den Herstellern die Aufzeichnung der Maschinendaten. Die enorme Anzahl an Daten, die dabei generiert wird, sei mit herkömmlichen Cloud-Lösungen kaum zu bewältigen. Das Startup hat eine Ultra Edge-Computing Technologie entwickelt, mit der die Datenverarbeitung nicht mehr in der Cloud stattfindet sondern bereits direkt am ToolSense-Modul – am äußersten Rand bzw. am “Ultra Edge” des Datennetzwerks. Die ToolSense-Module verarbeiten alle für den Hersteller relevanten Informationen mittels eigens entwickelter Machine Learning Algorithmen sollen damit eine laufende Optimierung der Funktionsweise bewirken.

Neue Geschäftsmodelle

Mit den gewonnenen Erkenntnissen aus den Nutzungsdaten ließen sich für die Hersteller eine ganze Reihe neuer Geschäftsmodelle und Use Cases entwickeln, sagt ToolSense. Ein möglicher Anwendungsfall sei Predictive Maintenance, also z.B. die vorausschauende Berechnung über bald erforderliche Ersatzteile und fällige Servicetermine. Die Erkenntnisse darüber, ob und wie lange mit der Maschine gebohrt, gehämmert oder gestemmt wird und wo sie gerade im Einsatz ist, könne umsatzsteigernd und nutzerfreundlich verwendet werden. (PA/red)

⇒ Zur Page des Startups

Archiv: Video-interview mit den ToolSense-Co-Foundern:

Babs Duras imLive Stream mit den Co-Foundern des IoT-Startups ToolSense, Stefan Öttl und Alexander Manafi, die sich über ein sechsstelliges freuen. Thomas Faast, der Leiter des FH Technikum Wien Inkubators hat das Startup seit der ersten Stunde unterstützt.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 6. Oktober 2017

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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