16.06.2020

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

Das Wiener AI-Startup Prewave erlebte in der Coronakrise mit seinem Tool einen sprunghaften Nachfrage-Anstieg. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde in Millionenhöhe ab.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist. Mit einer eigenen, frei zugänglichen Live-Karte („Coronavirus Disruption Map“) machte das 2017 gegründete TU Wien-Spinoff zusätzlich auf sich aufmerksam – der brutkasten berichtete. Der Nachfrage-Anstieg drückt sich nun auch im Interesse zahlreicher Investoren aus. Das Startup schließt ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Kapital von aws Gründerfonds, seed & speed, Segnalita, Ventech, IST Cube und Speedinvest

Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest. „Gerade die Entwicklungen der vergangenen Monate beschleunigen die Digitalisierungserfordernisse aller Industrien und Branchen. Besonders internationale Kunden- und Lieferantenbeziehungen bergen für viele traditionelle Geschäftsmodelle große Risiken, die oft nur verzögert feststellbar und nur schwer quantifizierbar sind. Prewave macht insbesondere Legacy Industries ein Angebot, mit seinem Frühwarnsystem Transparenz in Lieferketten zu bringen und mögliche Risiken zu visualisieren. Uns ist es wichtig, das erstklassige Prewave-Team mit einem starken Investorenkonsortium bei der internationalen Skalierung zu unterstützen“, kommentiert Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds.

Prewave: AI, um Lieferketten zu verstehen

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. „Die derzeitige Krise zeigt, wie wichtig es für Industrieunternehmen ist, ständig am Laufenden darüber zu sein, was in der Lieferkette passiert. Die hohe Anzahl an Informationsquellen sowie die vielen Sprachen, die in weltweiten Lieferketten zum Einsatz kommen, machen es für einzelne Menschen unmöglich, den Überblick zu bewahren. Genau dieses Problem lösen unsere Algorithmen“, erklärt Smith.

Algorithmus holt Informationen aus Social Media

Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung. Der Algorithmus werde dabei laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave. Man habe dafür eine Methode entwickelt, öffentlich zugängliche Informationen aus Social-Media-Kanälen wie z.B. Twitter, YouTube und lokalen Nachrichtenmedien als Datenquellen zu nutzen und qualitative Einflussfaktoren in Echtzeit messbar zu machen. Diese Daten hätten sich insbesondere im Bereich Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management) als wertvoll erwiesen. „Ziel ist, jedem Unternehmer künftig Klarheit über die Herkunft seiner Produkte und über die Umstände, unter denen sie hergestellt wurden, zu verschaffen. Diese Transparenz bietet den Produzenten eine optimale Entscheidungsgrundlage“, so Prewave.

50 Sprachen werden von Prewave-Algorithmus erfasst

Das zehnköpfige Team arbeite nun laufend an der Verbesserung der Vorhersagekraft der Plattform. Unzählige Daten aus dem Internet würden zeitgleich verarbeitet und gegebenenfalls als risikorelevant eingestuft. Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen. „Künftig sollen noch weitere Datenquellen wie z.B. Wetterdaten herangezogen und entsprechend als Ereignistypen bzw. Risikofelder abgedeckt werden. Dafür soll die Kapazität der Plattform noch weiter ausgebaut werden; das verarbeitete Datenvolumen und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung werden dafür exponentiell gesteigert“, heißt es vom Startup. Um das Produkt auf internationalen Märkten auszurollen und weitere Industrien wie z.B. Banken, Versicherungen und NGOs anzusprechen, sollen für die Entwicklung sowie für Marketing und Vertrieb nun weitere Mitarbeiter aufgenommen werden.

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Das sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © sonnnig

Dort, wo Technik und Unternehmertum zusammenkommen, kann Großes entstehen. So auch an der TU Wien im „Extended Study on Innovation“-Programm, wo sich das Gründer-Trio, bestehend aus Roman Öfferlbauer, Lukas Hückel und Jonathan Buchinger, zum ersten Mal begegnete. Parallel dazu gründete Öfferlbauer 2023 in seinem Heimatort in Niederösterreich eine Energiegemeinschaft, zu einem Zeitpunkt, an dem das Thema noch jung und „technisch schwierig abzuwickeln“ war, so Öfferlbauer.

Aus improvisierten Tools und selbst geschriebenen Mini-Scripts für den Eigenbedarf wurde ein Jahr später sonnnig. Eine White-Label-Lösung für Abrechnung, Mitgliedermanagement und Datenanalyse von mittlerweile 30 Energiegemeinschaften in ganz Österreich.

Wenn Strom aus der Nachbarschaft kommt

„Unser Blick war eigentlich immer auf Endverbraucher und Verbraucherinnen fokussiert. Also Privatpersonen, Unternehmen, Gemeinden“, erklärt Öfferlbauer im Interview. Eine Mission, die über die letzten zwei Jahre tausende Haushalte in ganz Österreich erreicht hat. Mittlerweile kann man über sonnnig den generierten Strom auch als Mitarbeiter:innen-Benefit oder Spende abgeben. „Im letzten halben Jahr hat sich da aber auch ziemlich viel auf der anderen Seite, also bei den Energieversorgungsunternehmen, getan“, verrät der Co-Founder.

Energieversorgungsunternehmen stünden zunehmend vor einem Einkaufs- und Prognoseproblem. In der Regel verbraucht die Kundschaft ihren Strom nach einem Standardprofil, mit dem der jeweilige Versorger seine Stromeinkäufe prognostiziert. Sind die Abnehmer:innen aber Teil einer Energiegemeinschaft, verschiebt sich dieses Profil radikal: Ein großer Teil des Energiebedarfs wird jetzt von der Energiegemeinschaft gedeckt und nur noch die Restmengen werden durch den Energieversorger geliefert. „Der Energieversorger hat die Energiemenge aber schon im Vorhinein eingekauft“ – und müsse sie kurzfristig wieder verkaufen, erklärt Öfferlbauer. Ein teures Ausgleichsenergie-Problem, das mit wachsendem Energy-Sharing-Anteil immer größer wird.

Sonnnig als potenzieller Partner für Energieversorger

Genau hier setzt das neue Produkt an, für das sonnnig gerade die dritte Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) erhalten hat: eine White-Label-Lösung zum Energy Sharing, die Energieversorger direkt in ihr eigenes Kund:innenportal einbinden können. Im Hintergrund liefert sonnnig die Restlastprognose auf 15-Minuten-Basis, damit Versorger gezielter am Großhandel einkaufen können.

Möglich macht das die Prognosefähigkeit, die sonnnig über Jahre mit echten Energiegemeinschaften aufgebaut hat. Ziel ist es, Versorgern einen besseren Einblick in ihre Stromverläufe zu geben und ihnen zu helfen, selbst ein Geschäftsmodell rund um Energy Sharing aufzubauen, auch als Beitrag zur Kund:innenbindung, erklärt Öfferlbauer. Am Markt kommt das gut an: „Energieversorgungsunternehmen spüren das Problem und sind zunehmend auf der Suche nach Lösungen und neuen Geschäftsmodellen im Energy-Sharing-Bereich, deshalb reden sie auf einmal mit uns“, sagt der Co-Founder. Davor sei die Beziehung eher einseitig gewesen. Zwei Pilotbetriebe hat sonnnig für das geförderte Projekt bereits akquiriert und zeigt sich offen für weitere Kooperationen.

Von First bis Seed: Der aws-Weg

Möglich wurde diese Entwicklung durch drei aufeinanderfolgende aws-Förderungen. Mit aws First Incubator, einem Programm für sehr junge Teams, teils noch vor der Firmengründung, kam das Startup zu ersten Beratungsleistungen und Mentoring. Mit aws Preseed – Innovative Solutions wurde zunächst die inhaltliche und wirtschaftliche Machbarkeit des Vorhabens überprüft und der Proof of Concept entwickelt. Darauf aufbauend unterstützt aws Seedfinancing – Innovative Solutions die Weiterentwicklung bis zum Markteintritt sowie die ersten Skalierungsschritte. In diesem Rahmen werden nun der Aufbau und der Launch des neuen B2B-Produkts finanziert.

Erwarteter Boom durch neues Elektrizitätswirtschaftsgesetz

Als besondere Meilensteine nennt Öfferlbauer Referenzprojekte mit bekannten Unternehmen wie Hartl Haus, der Nationalbank-Tochter IG Immobilien oder der Volkshilfe Wien sowie die wiederholte Verdopplung des Jahresumsatzes. Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die geteilte Energiemenge, die über sonnnig abgewickelt wurde, laut eigenen Angaben gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt. Investor:innen hat das fünfköpfige Team bislang bewusst keine an Bord geholt, da laufende Umsätze und eine halbe Million Euro an lukrierten Entwicklungsförderungen das Team organisch tragen.

Rückenwind kommt bald auch auf politischer Ebene: Im Oktober tritt das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) in Kraft, das Energy Sharing über bilaterale Peer-to-Peer-Verträge statt über eine juristische dritte Instanz wie einen Verein oder eine GmbH erlaubt. Für sonnnig eine freudige Entwicklung: „Das baut natürlich extrem viele Hürden ab. Und deswegen erwarten wir auch einen ziemlichen Boom an neuen Mitgliedern und das nehmen auch Energieversorgungsunternehmen wahr.“


Disclaimer: Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

  • Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist.
  • Nun schloss das Unternehmen ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.
  • Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest.
  • Der Algorithmus werde laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave.
  • Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen.

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