linx4: österreichisches Industrial FinTech erhält Millionen-Investment

Das österreichische FinTech Startup linx4 bietet eine Plattform für nutzungsbasierte Finanzierungen auf Pay-per-Use Basis für Maschinen und Anlagen. Nun erweitert das Unternehmen sein Angebot mit der Etablierung eines Investmentfonds. Für die Weiterentwicklung der Plattform und den Aufbau des Fonds konnte sich das Startup ein siebenstelliges Investment und Expertise aus dem Finanzsektor sichern.
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(c) linx4 - Das linx4 Vater-Sohn-Team Paul und Michael Bruckberger mit neuem siebenstelligem Kapital.
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  • Das FinTech Startup linx4 wurde Ende 2018 vom Vater-Sohn Gespann Paul und Michael Bruckberger gegründet und bietet in Zusammenarbeit mit mit Finanzinstituten und Maschinenherstellern (OEM) eine Plattform für nutzungsbasierte Finanzierungen auf Pay-per-Use Basis für Maschinen und Anlagen an.
  • Es verbindet durch die „Contract Middleware“ Daten der Industrie 4.0 mit der Finanzierungswelt.
  • Nun darf sich das Unternehmen über eine siebenstellige Kapitalspritze freuen.
  • Neben dem Kapital konnte sich linx4 auch die erforderliche internationale Erfahrung sowie spezifisches Fachwissen ins Unternehmen holen.
  • Zudem konnte sich das Unternehmen mit dem Förderungsprogramm aws Seedfinancing eine zusätzliche Finanzierung sichern.
  • Die Investoren rund um Rolf Steffens sehen linx4 nicht nur als Technologieführer, sondern auch als: „das erste FinTech Startup, dass es geschafft hat, Industrial IoT-Daten mit Finanzprodukten zu kombinieren, um Pay-per-Use Finanzierungen in einer skalierbaren Form am Markt anbieten zu können.“

Das FinTech Startup linx4 wurde Ende 2018 vom Vater-Sohn-Gespann Paul und Michael Bruckberger gegründet und bietet in Zusammenarbeit mit Finanzinstituten und Maschinenherstellern (OEM) eine Plattform für nutzungsbasierte Finanzierungen auf Pay-per-Use Basis für Maschinen und Anlagen an. Es verbindet durch die „Contract Middleware“ Daten der Industrie 4.0 mit der Finanzierungswelt. Nun darf sich das Unternehmen über eine siebenstellige Kapitalspritze freuen.

Vier Angels für linx4

In der aktuellen Finanzierungsrunde sind vier Business Angels aus der internationalen Finanz-, Versicherungs- und Investmentbranche beteiligt: Rolf Steffens, Peter Oser, Markus Buncsak und ein bekannter US-FinTech-Investor.

Im aws Förderprogramm

Neben dem Kapital konnte sich linx4 auch die erforderliche internationale Erfahrung sowie spezifisches Fachwissen ins Unternehmen holen. Zudem konnte sich das Unternehmen mit dem Förderungsprogramm aws Seedfinancing eine zusätzliche Finanzierung sichern.

Kombination von IoT-Daten mit Finance

Die Investoren rund um Rolf Steffens sehen linx4 nicht nur als Technologieführer, sondern auch als: „das erste FinTech Startup, dass es geschafft hat, Industrial IoT-Daten mit Finanzprodukten zu kombinieren, um Pay-per-Use Finanzierungen in einer skalierbaren Form am Markt anbieten zu können.“

Laut dem Unternehmen wurde dieser Trend zu digitalen und flexiblen Finanzierungsleistungen in der modernen Produktion durch die Corona-Krise weiter vorangetrieben.

Cash-Flows optimieren

Auf der Plattform ist es Usern möglich Maschinen auf Nutzungsbasis zu finanzieren. Dadurch sollen Cash-Flows optimiert werden und dadurch eine Verlagerung von Fixkosten (CAPEX) zu nutzungsbasierten, variablen Kosten (OPEX) möglich werden. Zudem erlaube die Finanzierung grundsätzlich eine bilanzneutrale Anschaffung.

Ende der starren Finanzierung durch linx4

„100 Jahre starre Finanzierung sind genug. Großartig, was wir bisher alles erreicht haben. Durch das Investment und die Beteiligung von vier fantastischen Business Angels mit jahrelangen Finanz-, Investment- und Versicherungsfachwissen, sowie dem von uns eingebrachten Industrie 4.0 Know how haben wir eine sehr diverse Kompetenz im Team, bei der wir alle Bereiche abdecken, um das Maschinenfinanzierungsgeschäft nachhaltig zu verändern“, sagt CEO und Co-Founder Paul Bruckberger.

Neue Märkte

Und führt aus: „Durch die Verknüpfung von Industrial IoT Daten mit der Finanzwelt durch unsere Contract Middleware entsteht eine einzigartige Pay-per-Use Finanzierung, mit der wir Maschinenkäufern die Möglichkeit bieten, nach tatsächlicher Nutzung zu finanzieren, Maschinenherstellern (OEMs) mehr Umsatz zu generieren und neue Märkte zu erschließen. Der Investment Fonds von linx4 (linx4 – Equipment Finance Fund 1) wird institutionellen Anlegern die Möglichkeit bieten an der attraktiven Anlageklasse zu partizipieren.“

Hierbei würden laut Startup Finanzinvestoren von den innovativen, datenbasierten Finanzierungsalgorithmen, welche durch die Contract Middleware von linx4 umgesetzt werden, profitieren. Durch die breite Datenbasis sollen auch Risiken adäquat und im Laufe der Zeit besser gemanagt werden können.

Linx4-Team wächst

Die beiden Founder sind davon überzeugt mit dem Millioneninvestment ihrer Vision einen Schritt näher zu kommen und das Maschinenfinanzierungsgeschäft mit Hilfe von datengetriebenen Finanzierungsprodukten und – algorithmen zu revolutionieren. Mit dem siebenstelligen Investment soll auch das Team erweitert werden.

„Neue Produkte und Wertschöpfungsketten“

„Als aws möchten wir dem Unternehmen zur erfolgreichen Finanzierungsrunde gratulieren. Linx4 zeigt auf beeindruckende Art und Weise, wie es gelingen kann mit innovativen digitalen Ansätzen neue Produkte und Wertschöpfungsketten zu generieren. Es freut uns daher besonders, dass wir das Unternehmen bereits bei den ersten Schritten mit unserem Förderungsprogramm aws First Inkubator und nun am Weg zum internationalen Wachstum mit aws Preseed und aws Seedfinancing begleiten können“, sagt die aws-Geschäftsführung Edeltraud Stiftinger und Bernhard Sagmeister anlässlich der aktuellen Finanzierungsrunde.

„Die enabler“

Und auch CTO und Mitgründer Michael Bruckberger verrät das Geheimnis des Erfolgs: „Wir haben frühzeitig erkannt, dass Produktionsdaten auch für industriefremde Organisationen wie Finanzinstitute oder Versicherungen sehr spannend sind und diese Daten auch dort einen großen Mehrwert liefern. Durch unsere einzigartige Technologie sind wir der ‚enabler‘ für neue datenbasierende Geschäftsmodelle für diesen Branchen.“

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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