Mit SOLISTIQ entsteht an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg ein Deep-Tech-Start-up, das im Rahmen des EXIST-Forschungstransfers mit über einer Million Euro gefördert wird. Ziel der Ausgründung ist es, aktuelle Forschung zu transformerbasierten Prognosemodellen in eine marktreife Anwendung für die KI-gestützte Bestandsplanung zu überführen.
Die technologische Grundlage bildet das Foundation Model „Q-Foundry”, das in der Data Driven Decisions Gruppe an der Universität Würzburg entwickelt wurde. Die Forschung entstand in enger Zusammenarbeit mit Praxispartnern im Rahmen des EU-geförderten Projekts KI-Regio, das den Transfer von KI-Technologien in reale Anwendungen gezielt fördert.
Q-Foundry verfolgt dabei einen neuen Ansatz für Prognose und Disposition. Während klassische Verfahren meist produktspezifische Modelle oder heuristische Regeln erfordern, wurde das Modell auf großen, produktübergreifenden Datensätzen vortrainiert. Es kombiniert interne Unternehmensdaten mit externen Einflussfaktoren wie Wetter, Saisonalität oder Markttrends und erzeugt daraus präzise Nachfrageprognosen sowie darauf basierende Bestellentscheidungen.
Der entscheidende Vorteil liegt in der Generalisierbarkeit: Ein einzelnes Modell kann über unterschiedliche Produkte, Sortimente und Anwendungsfälle hinweg eingesetzt werden, ohne aufwändige Neuentwicklung oder Anpassung. Dadurch lassen sich Planungsprozesse deutlich vereinfachen und gleichzeitig Cross-Learning-Effekte nutzen, bei denen Informationen über Produktgrenzen hinweg die Prognosequalität verbessern.
SOLISTIQ adressiert damit ein zentrales Problem vieler Unternehmen, das in der Zusammenarbeit mit Praxispartnern im KI-Regio Projekt deutlich wurde: ungenaue Prognosen und komplexe Planungsprozesse führen zu Überbeständen oder Fehlmengen. Durch den Einsatz des Foundation Models können Bestände präziser gesteuert und Entscheidungen automatisiert werden.
Das System befindet sich bereits in mehreren Pilotprojekten im produktiven Einsatz und wird gemeinsam mit Unternehmen kontinuierlich weiterentwickelt. Erste Anwendungen zeigen das Potenzial, Planungsprozesse signifikant zu verbessern und operative Entscheidungen datengetrieben zu unterstützen.
Das Gründungsteam besteht aus Magnus Maichle, Nico Elbert, Kai Günder und Thomas Wangler. Wissenschaftlich begleitet wird das Vorhaben durch Dr. Nikolai Stein, Prof. Dr. Christoph Flath und Prof. Dr. Richard Pibernik, der das Projekt als Hauptmentor verantwortet.
