Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

12.12.2018

ONDEWO bringt Mensch-Maschine-Kommunikation auf das nächste Level

Für das Wiener Startup ONDEWO ist klar: Mensch-Maschine-Kommunikation ist die Zukunft. Die Co-Founder Andreas Rath und Alexander Schult wollen mit ihrer Conversational AI Plattform mit Deep Learning und Machine Learning Algorithmen das „SAP für Conversational AI werden“.

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Founder-Power und Support von außen

“Wir haben unsere eigenen Ersparnisse in unsere Idee gesteckt und unsere Karrieren in einer der führenden Unternehmensberatungen weltweit hinter uns gelassen”, so Andreas Rath. Er und sein Co-Founder , CFO und COO Alexander Schult kennen einander aus vier gemeinsamen Jahren in der Digital Practice bei McKinsey & Company. Nachdem sie zwei Jahre lang in mehreren internationalen Projekten in der Telekommunikations- und High-Tech-Industrie eng zusammengearbeitet haben, kam die Entscheidung zur gemeinsamen Gründung. Neben den Eigenmitteln konnten die Founder von Anfang an auf externe Partner zählen: “Im ersten Jahr hat uns das Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen von aws PreSeed bei unserer Hochtechnologieentwicklung bei den Gesamtprojektkosten von rund 225.000 Euro unterstützt. Catalysts, eine bekannte österreichische Softwarefirma, wurde im Juli 2018 als strategischer Partner und Investor für einen mittleren sechsstelligen Betrag für 5 Prozent ins Boot geholt”, so Rath.

ONDEWO: Das Produkt „spricht“ für sich

Der Einsatz hat sich gelohnt, denn: “Als wir mit ersten Proof-of-Concept Anwendungen für Ministerien, Versicherungen und Telekommunikations-Unternehmen sowie mit einem Benchmarking gemeinsam mit der WU Wien gezeigt haben, was unsere Plattform kann und möglich macht, sind immer mehr große Unternehmen auf uns zugekommen”, so Rath. Jetzt geht es darum, konkrete Lösungen für immer komplexere Use Cases von Unternehmen umzusetzen, insbesondere jene, die mit herkömmlichen Chatbotplattformen und auf Textsuche-basierte Lösungen nicht mehr möglich sind: “Unsere AI-basierten Meta-Algorithmen sind etwas Besonders, da diese automatisch ‚lernen‘, für welche Anfrage welcher unserer fast 20 AI-Algorithmen die besten Antworten liefern kann. Dadurch erreicht unsere Plattform überdurchschnittliche Erkennungsraten und somit höhere Kundenzufriedenheit, insbesondere bei komplexen Anfragen an Unternehmen”; so Rath.

ONDWO — (c) ONDEWO. Andreas Rath ist CEO des Conversational AI-Startups ONDEWO.

„Wir sind vielen anderen voraus“

Der Kern der Innovation von ONDEWO besteht genau in diesem Hybridansatz, der unterschiedlichste Erkennungsalgorithmen für Gesprächsinhalte und Benutzerintentionen verwendet. In einer von ONDEWO durchgeführten weltweiten Markt- und Technologiestudie mit über 200 Artificial Intelligence (AI) Startups im Textbereich, bestätigt sich der technologische Vorsprung des österreichischen Produkts: “Da wir unsere und externe Forschungsergebnisse in den Bereichen “Klassifikation von Text” mit Deep Learning und Machine Learning Verfahren innerhalb von wenigen Wochen in unser Produkt einfließen lassen können, sind wir vielen anderen voraus”, freut sich Rath.

Das Ohr nahe am Kunden

Derzeit steht bei ONDEWO vor allem die Weiterentwicklung und Optimierung des Produkts für die unterschiedlichsten Anwendungsfälle am Programm. “Aktuell möchten wir im Rahmen von Leuchtturmprojekten unser Ohr weiter sehr nah am Kunden haben, um zu verstehen, wie unsere Technologie noch besser eingesetzt und verwendet werden kann”, so Rath. Projekte mit österreichischen Ministerien und Versicherungen sowie international mit finnischen Telekommunikationsanbietern wurden bereits realisiert. “Zugleich sind wir sehr an Partnerschaften mit Software-Firmen interessiert, die spannende Anwendungen für ihre Kunden auf unserer Conversational AI Platform realisieren möchten“, ergänzt Rath.

Die eigene Technolgie herausfordern

Die Rückmeldungen sind positiv, vor allem das außergewöhnlich gute Endkundenerlebnis durch die hohen Erkennungsraten überzeugt. Denn natürlich: Je besser die AI versteht, desto zufriedener sind Endkunden mit der Konversation mit einer Maschine. Um die eigene Technologie möglichst stark herauszufordern, sind die aktuellen Leuchtturm-Projekte von ONDEWO sehr breit gefächert. Sie reichen von der Automatisierung von Call-Center Kommunikation mit Endkunden, Sprachsteuerung und automatisches Ausfüllen von Formularfeldern, bis hin zum AI-basierten Chatbot für komplexe Unternehmensprozesse. Messbarkeit ist wichtig für Unternehmen: “Mit unserer ONDEWO Benchmarking Lösung schaffen wir für Unternehmen erstmals Transparenz im Dschungel der Chatbotlösungen, indem wir die Leistung der im Unternehmen aktuell laufenden Chatbotsoftware mit den besten Cloud-Lösungen und unserer ONDEWO Conversational AI Plattform vergleichen“, erklärt Rath.

“SAP für Conversional AI” werden

“Unser Ziel ist ein skalierbares, lizenz-basiertes Geschäftsmodell mit einem starken Netzwerk von Wiederverkäufern und Software-Integrationspartnern, um „SAP für Conversational AI“ zu werden”, blickt Rath in die Zukunft. Das Potenzial ist groß: Conversional AI hat ein ungeheures Marktpotenzial. Zwischen 2.900 bis 4.800 Milliarden Euro beträgt der insgesamt verfügbare Markt für KI-Lösungen laut einer Studie der Unternehmensberatung McKinsey, mit überdurchschnittlichen Wachstumschancen von 60 Prozent p.a.

Heiß umkämpfter Markt

Viele Player kämpfen um diesen Markt: “Es gibt natürlich zahlreiche Chatbot-Plattformen und Cloud-Lösungen im Bereich Natural Language Understanding (NLU) von großen Unternehmen wie Google, IBM, SAP, Facebook, Amazon, aber auch von kleineren Unternehmen und Open Source Lösungen wie Rasa und Snips”, kennt Rath das wirtschaftliche Umfeld. Doch für ONDEWO sieht er gute Chancen, denn “fast alle bestehenden Plattformen scheitern, wenn es um die Automatisierung von komplexen Kundeninteraktionen in natürlichsprachlicher Sprache entlang von Unternehmensprozessen geht, also bei Vorgängen wie Bestellungen, Verkauf, Rückforderungen oder 2nd Level Support. Nicht zu vergessen ist, dass die großen Anbieter das Know-How aus dem Startup Umfeld meist zukauft haben – z.B. Google Dialogflow war früher ein Startup namens API.AI“ weist Rath auf die Chancen für junge Unternehmen gegenüber Tech-Giganten hin.

Österreich: Top-Technologiestandort mit vielseitiger Förderlandschaft

Wien als Firmenstandort hat sich für ONDEWO als ideal erweisen, unter anderem durch die Nähe zu renommierten technischen Wissensinstitutionen. “Außerdem gibt es in Wien eine sehr aktive Deep Learning und AI Community und eine dynamische Startup Community. Damit ist Wien ein guter Nährboden für Vernetzung, Wissenstransfer und die Gewinnung von Experten”, so Rath. ONDEWO profitierte auch von Förderangeboten: “Die Förderlandschaft in Österreich ist sehr vielfältig. Wir haben uns damals intensiv mit allen Fördermöglichkeiten auseinandergesetzt und mit Fördereinrichtungen persönlich zusammengesetzt, um zu verstehen, wer uns bei der ‚Neugründung eines Startups im Hochtechnologiebereich‘ am besten unterstützen kann.”

aws als strategischer Partner

Die Wahl fiel auf das aws, das die Gründer beim Aufbau von Kontakten zu Investoren und österreichischen Unternehmen sowie bei Unternehmensaufbau und -entwicklung stark unterstützt hat. “Wir sehen das aws als strategischen Partner, der uns hilft ein exzellentes, skalierbares Hochtechnolgieprodukt aus Österreich heraus auf den Markt zu bringen, und sind für die Unterstützung und Guidance sehr dankbar”, so Rath. Kompetente Unterstützung im Bereich Forschung- und Entwicklung gab es durch die FFG, im Bereich Business Plan und Coaching von der Wirtschaftsagentur sowie generell von den Inkubatoren bzw. Hubs der INiTS, weXelerate und der WKO Rocket Science Akademie.

Mensch-Maschine-Kommunikation für komplexe Anwendungsfälle

Mit dem Schwerpunkt, Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache über alle Kanäle für komplexe Anwendungsfälle zu ermöglichen, haben die ONDEWO-Founder ein klares Ziel vor Augen. Die Ausgangslage dafür ist gut: Ein vielversprechendes Produkt, ein gut gefüllte Recruiting-Pipeline mit hochkarätigen Data Scientists, ein Team aus AI-Experten aus ganz Europa, ein großes Marktpotenzial und eine starke finanzielle Basis inkl. strategischer Partner. Die natürliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine rückt damit in greifbare Nähe.

Archiv: Andreas Rath im Video-Interview

Wir bauen die High-Performance Deep Learning Machine

Live mit Andreas S. Rath, dem Founder & CEO von ondewo: Wir bauen die High-Performance Deep Learning Machine mit genug Power, um die Algorithmen für ihr Deep Learning Produkt zu rechnen.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 3. November 2017

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Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“

Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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