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16.02.2021

Quantics: Wiener AI-Startup erhält sechsstellige Preseed-Förderung

Das AI-Startup Quantics hat sich auf die Erstellung von automatischen Absatz- und Nachfrageprognosen im Retail und Manufacturing-Bereich spezialisiert. Und darf sich über eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed-Programm freuen.

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✨ AI Kontextualisierung

Drei der Quantics-Gründer, Christof Bitschnau, Vladyslav Vasylevskyy und Johannes Matt haben vor ihrem aktuellen Projekt bei einem globalen SaaS Unternehmen gearbeitet, das „Supply Chain“-Lösungen im B2B-Bereich anbietet. Resul Akay hingegen ist assoziierter Forscher der Universität Wien an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Statistik. Er ist der Kopf hinter den Algorithmen und hat jahrelange Erfahrung in den Feldern „Predictive Modeling“, „Time Series Analysis“ und „Machine Learning„.

Quantics ermöglicht Absatz- und Nachfrageprognosen

Gemeinsam hat das Quartett eine innovative KI-gestützte Lösung entwickelt, die präzise, automatisierte und schnelle Absatz- und Nachfrageprognosen ermöglicht, damit auch Business-User ohne „Data Science“ Know-how von genauen Prognose-Ergebnissen profitieren können.

KI lernt aus der Gegenwart und Vergangenheit

Die Künstliche Intelligenz von Quantics lernt aus der Gegenwart und der Vergangenheit, analysiert Nachfrage- und Absatzmuster, bezieht interne sowie externe Einflussfaktoren in die Prognoseberechnung mit ein und soll sich der jeweiligen Situation eines Unternehmens anpassen können.

Automatische Anpassung der Quantics-KI

Ein Unterschied zu anderen Lösungen liegt darin, dass die „Quantics-KI“ kleinste Veränderungen automatisch erkennt, um initial ausgewählte Modelle zu optimieren und die Prognosegenauigkeit beizubehalten, beziehungsweise noch weiter zu verbessern. Mit dem Ziel eine optimale quantitative Basis für wichtige Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette zu schaffen, um Umsätze zu steigern, sowie Kosten und Zeit zu sparen – trotz eines volatilen Marktumfelds.

Ziel: schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung für Kunden

„Unsere Vision ist es, Unternehmen eine schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, indem wir Business Usern eine smarte KI zur Seite stellen, die laufend besser wird und sich dynamisch an die unternehmensspezifische Situation anpasst“, erklärt Vasylevskyy.

Nutzung über Benutzeroberfläche oder API

Die SaaS-Lösung des Startups kann entweder über die Benutzeroberfläche oder über Schnittstellen (API) im Hintergrund genutzt werden. „So können wir gewährleisten, dass die Mitarbeiter unserer Kunden nicht auf ein neues System umgeschult werden müssen, wenn dies nicht gewünscht ist“, so Vasylevskyy weiter. „Für die Implementierung der Lösung bzw. die Durchführung eines ‚Proof-of-Concept‘ erheben wir einmalige Gebühren, die allerdings deutlich geringer ausfallen als bei anderen Demand & Sales Planning Anbietern.“

Neben den Implementierungskosten erhebt Quantics eine monatliche Nutzungsgebühr, die auf die Unternehmensgröße, den Nutzungsumfang und das Optimierungspotenzial des Kunden abgestimmt ist und als Fixpreis verrechnet wird.

ROI von Faktor 10 für Kunden als Vorhaben

„Das Ziel ist es, unseren Kunden einen ROI von mindestens ‚Faktor 10‘ bieten zu können, weshalb wir den Preis kundenindividuell anpassen. Dabei enthält die fixe monatliche Nutzungsgebühr, Kosten für den Betrieb, die Wartung, Support und innovative Upgrades, an denen wir kontinuierlich arbeiten“, so der Gründer weiter.

Quantics-Zielmarkt

Der Zielmarkt von Quantics hat Retail und den Manufacturing-Bereich im Visier. „Wir haben die Lösung bewusst generisch aufgebaut, sodass unterschiedliche Einsatzbereiche und Branchen möglich sind. Dadurch, dass die Quantics KI für jeden Kunden und jedes einzelne Produkt, sowie für jeden Standort die passenden Prognosemodelle auswählt und kombiniert, ist es vollkommen egal, ob der Kunde Kleidung, Lebensmittel oder andere Waren verkauft. Die KI ist hier sehr flexibel“, fährt Vasylevskyy in seiner Erklärung fort und kommt auf die USPs seines Startups zu sprechen.

Über 50 verschiedene Methoden

Quantics habe eine signifikant besserer Prognosegenauigkeit als die Konkurrenz. Mehr als 50 Methoden von innovativen Verfahren zur Prognose von Absätzen, Nachfragemengen und Beständen, gehören zum Skill-Set des Unternehmens.

„Je nachdem welche Daten vorhanden sind, werden die Modelle so ausgewählt bzw. kombiniert, dass die bestmögliche Prognosegenauigkeit für die Inputdaten gewährleistet werden kann. Wir arbeiten kontinuierlich daran weitere innovative Verfahren zu entwickeln und in unseren Pool aufzunehmen, speziell Modelle, die sich auf die Prognose von sehr schwer prognostizierbaren Nachfragemustern konzentrieren. Wie es typischerweise bei langsam drehenden Produkten oder bei Batchlieferungen der Fall ist“, sagt Vasylevskyy.

Dynamisches Forecasting als USP

Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal findet man bei Quantics unter dem Begriff „Hierarchische Absatzprognosen“. Während viele Unternehmen einen Top-down oder Bottom-up Planungszugang haben, ermögliche das KI-Startup ein dynamisches und hierarchisches Forecasting, indem alle Ebenen prognostiziert und automatisch konsolidiert werden. Dieser Zugang sorge für genauere Prognosen und sei mit erheblich weniger Aufwand über die Bühne zu bringen, als andere Lösungen am Markt, so die Gründer.

Zu weiteren Vorteilen und Abgrenzung zur Konkurrenz gehören „kontinuierliche und automatisierte Anpassung“, sowie maßgeschneiderte Lösungen, die individuell auf die Ziele, die Situation und Herausforderungen des Unternehmens angepasst sind.

Stockerl bei der European Retail Start-up Night

Das Unternehmen besteht offiziell seit Herbst 2020 und konnte sich nach einem langen „Screening“-Prozess eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed Programm sichern. Daneben wurde Quantics auch in das „startport Accelerator Programm“ aufgenommen und konnte den zweiten Platz bei der „European Retail Startup Night“ ergattern. Für 2021 stehen weitere große Pläne an.

Finanzierungsrunde für 2021 geplant

„Um möglichst vielen Unternehmen mit unserer KI unter die Arme zu greifen, damit diese schneller, agiler und kostengünstiger planen können, haben wir uns vorgenommen, in den kommenden Jahren Kapital am Markt aufzunehmen“, sagt Vasylevskyy. „Um weitere innovative Modelle und Funktionen in unsere Lösung einfließen zu lassen und unseren Kunden eine noch bessere Lösung für die Planung bereitzustellen. Eine erste Finanzierungsrunde ist für 2021 geplant.“

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Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“

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

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