Circly: Millionen-Investment für das St. Pöltener AI-Startup
Sie wollen mit Künstlicher Intelligenz Ressourcenverschwendung im Handel stoppen – und haben sich seit dem Start in der österreichischen Startup-Szene bereits einen Namen machen können. Nachdem sie sich 2021 eine Frühphasen-Finanzierung bei tecnet equity sicherten, folgt nun eine große Finanzierungsrunde. Die Gründer Armin Kirchknopf und Eric Weisz (der dritte im Bunde beim Start, Bernhard Lutzer, ist nicht mehr dabei) haben nun mehr als eine Million Euro aufgenommen.
Das Investment kommt von tecnet equity im Lead, weiteres Kapital kommt von aws Seedfinancing sowie der A&S Beteiligungsgesellschaft, Axel Greiner, dem Tyrolean Business Angel Network, Reventura und Max Schnödl. Ihre Software soll Handels- und Produktionsbetrieben dabei helfen, ihre Planungsprozesse und Lieferketten so zu optimieren, damit sie Geld sparen. Das kann man auch so auslegen, dass Unternehmen mit Hilfe der KI Ressourcen-schonend wirtschaften können. Bei Circly mit Hauptsitz in St. Pölten arbeiten aktuell 10 Personen, und soll ausgebaut werden.
Circly: Startup stoppt mit Künstlicher Intelligenz Ressourcenverschwendung im Handel
Im Interview erklären die Circly-Gründer, wie ihre AI funktioniert und wie sie in der Praxis eingesetzt werden kann:
Könnt ihr die KI näher beschreiben? Wie funktioniert sie, welches Foundation Model wird verwendet?
Circly arbeitet im Feld der Zeitserienprognosen. Wir verwenden historische Absatz- & Promotions-Daten, diese korrelieren mit externen Faktoren (sog. exogene Features), um die Zukunft zu prognostizieren bzw. simulieren.
Wir haben nicht ein Foundation/Basis Modell, sondern arbeiten mit 10 verschiedenen – ein einziges Modell für eine Vielzahl an Produkten, mit unterschiedlichen Charakteristiken, würde nicht funktionieren. Unser typischer Kunde z. B. im Handel besitzt über 4.500 SKU (Produkte), die sich – je nach Ausprägung – regelmäßig, saisonal oder auch unregelmäßig verkaufen. Die Wahl der Modelle basiert auf der automatisierten Datenanalyse (meist ist hier die Menge der Daten und die bereits genannte RSU-Einteilung maßgeblich) und wird automatisch zugeordnet.
Welche Technologien wir hierfür verwenden und wie diese miteinander interagieren, ist unser Kern-Knowhow. Bitte um Verständnis, dass wir hier nicht ins Detail gehen können, da sich dieses Wissen nicht schützen lässt. Im Wesentlichen verwenden wir Python -von RNNs bis KNNs. Wir bauen jedoch nicht auf Azure, AWS oder Firebase auf. Die Modelle wurden in Österreich entwickelt und laufen auf Hardware in Österreich und Deutschland.
Wir haben die Modelle für Produzenten- und Händler-Anwendungsfälle optimiert. Tests mit neuen individuellen Daten waren in beiden Bereichen erfolgreich. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es sich um untrainierte Modelle handelt, die lediglich die Datensätze unserer Kunden benötigen. Bei uns können die Daten nach bestimmten Regeln bereinigt werden. Sobald die Daten geladen sind, können wir noch am selben Tag Ergebnisse berechnen.
Was ist ein typischer Usecase, z.B. für eine Brauerei – wie setzt diese Circly ein?
Der Use Case ist meist ähnlich, egal ob Bier- oder Lebensmittelproduzent, als auch Händler. Um das Beispiel Brauerei darzustellen, muss man wissen, dass Produzenten kaum einen Kontakt zu den Konsumierenden haben. Die Händler geben den Produzenten kaum Informationen, da hinter dem Datenaustausch regelrechte Businessmodelle stehen. Daher planen viele Produzenten, gerade in stark aktionsgetriebenen Kategorien wie Bier nur mit 60-70 % Genauigkeit. Durch den Einsatz unserer Software sind sie in der Lage, ohne Emotionen und lediglich auf Basis von Daten, den fehlenden Informationsfluss zu umgehen. Der Einkauf des Handels basiert auf versetzten Bedarfsmustern, welche nun durch KI in die Zukunft simuliert werden können.
Typischerweise erhalten wir 3 Jahre an historischen Absätzen, welche wir mit den exogenen Features korrelieren. Die Prognosen beinhalten Einflüsse wie Feiertage, Wetter, Aktionen und Co. Die Informationen landen im bestehenden Planungstool und dienen dort als Informationsstrang für den Einkauf, die Produktionsmengenplanung und das Controlling zur Vorausschau.
Im Handel wird die Lösung zu einem sehr großen Anteil auf den MDE-Geräten (mobile Handscanner) benutzt. Das Produkt wird gescannt und die ermittelte Menge landet direkt auf dem Bildschirm. Es braucht zur Ermittlung keinen Data Scientist. Die gesamtheitlich aggregierten Daten können im Handel zudem auch in der Zentrale ausgespielt werden, um die Dispo zu optimieren.
Wie funktioniert das Business Model?
Circly bietet die Software as a Service an. Dabei kann die gut dokumentierte API innerhalb eines Tages angebunden werden. Sobald die Urladung bereinigt wurde, kann die Plattform nach kurzer Zeit bereits genutzt werden. Die meisten Kunden integrieren jedoch die Info in ihr bestehendes System (Dynamics, SAP, eigene Warenwirtschaftssysteme). Es gibt keine großartigen Prozessanpassungen, keine versteckten Kosten, keine Projekte.
Für einen sich schnell rechnenden Preis ab 1 Euro pro Tag/Lizenz bekommen Kunden von Circly ein Komplettpaket, bestehend aus DSGVO-konformer Infrastruktur in Deutschland und Österreich (Wahl zwischen eigener Circly- und deutscher Cloudanbieter-Infrastruktur), durch Circly gesourcte und implementierte externe Daten und automatischen Updates.
