Karriere als Unternehmensgründer Münchner Start-up macht Maschinenwartung intelligent

Altes Gleis, neue Technologie: Die Deutsche Bahn überwacht kritische Weichen mit Hilfe von Konux.
Altes Gleis, neue Technologie: Die Deutsche Bahn überwacht kritische Weichen mit Hilfe von Konux.

Andreas Kunze wollte schon während seines Studiums Unternehmer werden. Mit Hilfe des Entrepreneurship Programms der TU München startetet er mit Kommilitonen das Startup Konux: maschinelles Lernen mit moderner Messtechnik und Datenanalyse. Das überzeugte auch Google-Investor Andreas v. Bechtolsheim.

Markt&Technik: Herr Kunze, Ihre Geschäftsidee baut auf Industrie 4.0 bzw. dem Industrial Internet of Things auf, Ihr Unternehmen gibt es seit zweieinhalb Jahren. Was an Ihrer Idee hat die Investoren überzeugt, Ihnen Kapital zu geben? 

Andreas Kunze: Wir bieten eine Lösung aus intelligenten Sensoren und KI-basierter Datenanalytik an, die Echtzeit-Einblicke in den Zustand von Maschinen und Infrastruktur ermöglichen. Unsere Mission ist es, die Effizienz der Anlagen von Industrieunternehmen zu erhöhen und vorausschauende Instandhaltung („predictive maintenance“) zur Realität zu machen.
Konux ersetzt  veraltete Messmethoden durch nachrüstbare und adaptive Sensoreinheiten, die kontinuierlich Daten zum Anlagenzustand an eine Softwareplattform (»Konux Andromeda«) übermittelt. Dort werden diese analysiert und auf einer Oberfläche benutzerfreundlich veranschaulicht. Anlagenbetreiber werden bei kritischen Ereignissen in Echtzeit informiert und erhalten bei fortschreitender Abnutzung der Geräte Handlungsempfehlungen, um die Wartung optimal zu planen. So kann die volle Lebensdauer der Anlagen ausgenutzt und Ausfallzeiten minimiert werden.

Sie sprechen davon, »künstliche AI« zu integrieren.  Wie das?

Wir arbeiten mit Sensoren, die individuell an die Bedürfnisse des Kunden angepasst werden, sich adaptiv in bestehende Systeme einfügen und untereinander intelligent vernetzt sind. Die eigentliche Weiterentwicklung ist jedoch die Kombination aus moderner Messtechnik und Datenanalyse. Wir nutzen unsere Hardware-Expertise somit dafür, die Sensordaten in einem zweiten Schritt sinnvoll zusammenzuführen und, mithilfe von eigens entwickelten Algorithmen, präzise Aussagen über Abnutzung und Wartungsbedarf zu treffen. Eine Vorverarbeitung dieser Daten findet hierbei bereits im Sensor statt.
Wir verwenden künstliche Intelligenz für die Analyse der Sensordaten, die wir als Teil unserer umfassenden Predictive-Maintenance-Lösung anbieten. Unsere Sensoren erfassen und senden bis zu 216.000 Daten in 15 Sekunden, und durch diese großen Datenmengen können wir von maschinellem Lernen Gebrauch machen. Vereinfacht gesagt lernt unsere Software, Muster in diesen Daten zu erkennen und sowohl den digitalen Fingerabdruck der jeweiligen Maschine als auch den Zeitpunkt des Wartungsbedarfs vorherzusagen und die Instandhaltung somit planbar zu machen.

Könnte das auch das Geschäftsmodell  Ihrer Kunden verändern?

Ein konkretes Geschäftsmodell, das wir uns gut vorstellen könnten und das auch das Unternehmen des Kunden positiv verändern kann, wären „wear-based-costs“, das heißt die Preise beziehen sich nicht auf Sensor-/Software-Einheiten sondern richten sich nach dem Bedarf und der Abnutzung. Wir bieten eine Rundum-Lösung an, können diese jedoch für den Kunden individualisieren. Beispielsweise können wir auch mit bereits vorhandener Messtechnik arbeiten und diese, falls notwendig, um weitere Sensorik ergänzen, um präzise Aussagen über den Gerätezustand treffen zu können. Durch predictive maintenance können unsere Kunden Wartungs- und Betriebskosten reduzieren und die Kapazität ihrer Infrastruktur steigern. Die Einsparungen können sie wiederum in die Expansion ihres Betriebs stecken.

Welche Kunden nutzen Ihre Produkte bereits?

Unser Schwerpunkt liegt momentan auf dem Bereich Eisenbahn, seit einem Jahr arbeiten wir beispielsweise mit der Deutschen Bahn und überwachen deutschlandweit kritische Weichen. Zu unseren weiteren Anwendungsgebieten zählen die industrielle Automatisierung, Werkzeugmaschinen, Pumpen, Walzen oder Aufzüge.
Wir konzentrieren uns derzeit auf die Produktion von Prototypen und das Testing von Hardware. Größe Stückzahlen an Sensoren lassen wir jedoch produzieren.

Sie haben später auch in Stanford studiert. Hatte die Elite-Uni Einfluss auf Ihre Geschäftsidee?

Zum Zeitpunkt meines Auslandsstudiums hatten wir Konux bereits gegründet, auf unsere grundsätzliche Geschäftsidee hatte das also keinen Einfluss mehr. Ich konnte den Aufenthalt in den USA jedoch dazu nutzen, gemeinsam mit meinen Mitgründern Kontakte ins Silicon Valley aufzubauen und sowohl unsere Geschäftsidee weiter auszubauen als auch unsere Finanzierungsrunde vorzubereiten. Das Interesse an einer eigenen Gründung bestand bei mir schon lange und wurde durch das Entrepreneurship Programm »Manage & More« der TU München weiter verstärkt.