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KEWAZO

KEWAZO

Wir entwickeln einen Roboter, der den Gerüstmontageprozess automatisiert und eine digitale Datenplattform in die Baustelle einführt. Mit zwei Menschen und Robotern können wir beliebig große Gerüste fast doppelt so schnell aufbauen...

Gründung2016
Business Model-
BrancheAugmented Reality

Über KEWAZO

Wir entwickeln einen Roboter, der den Gerüstmontageprozess automatisiert und eine digitale Datenplattform in die Baustelle einführt. Mit zwei Menschen und Robotern können wir beliebig große Gerüste fast doppelt so schnell aufbauen. Gerüstmontage ist ineffizient und teuer. 80 % der Zeit beim Gerüstaufbau und -abbau wird für den Transport der Gerüstteile verwendet. 60 % der Ausgaben sind Lohnkosten. Außerdem ist Gerüstbau gefährlich und im Jahr passieren alleine in Deutschland über 6000 Unfälle. Der Gerüstbau und die Baubranche insgesamt erleben weiterhin einen Fachkräftemangel. Einer der Hauptgründe für diese Probleme ist ineffiziente Gerüstmontagelogistik. Unsere Lösung sind intelligente Roboter, die sich am Gerüst nicht nur auf der Vertikalen, sondern auch auf der Horizontalen bewegen, und einen kontinuierlichen Materialfluss bei der Gerüstmontage sichern. Dies verbessert die Gerüstmontagelogistik deutlich. Weiterhin fehlen den Gerüstbauunternehmen Informationen wie: Wann fangen meine Angestellten mit der Montage an, wann hören sie auf? Wo befinden sich meine Gerüstteile? Welche Gerüstteile besitze ich? Mithilfe Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, Sensoren und Machine Learning protokollieren unsere Roboter Daten auf der Baustelle, bestimmen die Positionen von Menschen und berechnen ihren Pfad selbst. Für die Informationsgewinnung erkennen wir durch Computer Vision welche Gerüstteile verbaut werden. Die Pfadplanung wird einerseits durch Funksensoren ermöglicht und andererseits durch Pfadfindungsalgorithmen.

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Airgonomics GmbH

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Airgonomics ist eine KI-basierte Lösung zur Analyse körperlicher Belastungen an industriellen Arbeitsplätzen. Mithilfe kamerabasierter Bewegungserfassung identifizieren wir ergonomische Risiken wie repetitive Bewegungen, ungünstige Körperhaltungen und hohe körperliche Belastungen im realen Arbeitsumfeld. So helfen wir Unternehmen aus Produktion und Logistik, Muskel-Skelett-Erkrankungen zu reduzieren, Arbeitsplätze gezielt zu verbessern und Ergonomie skalierbar, datenbasiert und praxisnah zu gestalten. Unser Ansatz schafft mehr Transparenz über tatsächliche Belastungssituationen im Arbeitsalltag und ermöglicht es, Verbesserungen dort anzusetzen, wo sie den größten Effekt auf Gesundheit, Arbeitsfähigkeit und Arbeitsplatzqualität haben.

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ARCIS

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ARCIS baut eine KI-gestützte Entscheidungsschicht für Logistik- und Freight-Operations. Viele Logistikteams arbeiten heute noch mit fragmentierten Prozessen über TMS-Systeme, Excel-Dateien, E-Mails, PDFs und das Erfahrungswissen einzelner Disponenten. Dadurch entstehen manuelle Arbeit, langsame Übergaben, fehlende Informationen und ineffiziente Planungsentscheidungen. Gegründet wurde ARCIS von Onur Yılmaz und Birkan Kolcu, zwei Computer Engineers, deren Zusammenarbeit vor 14 Jahren als Kommilitonen, Mitbewohner und langfristige technische Partner begann. Onur verbindet Computer Science, Business-Building-Erfahrung, ein MSc-Studium in Informatics an der Technischen Universität München, Erfahrung bei Intel und starke Verbindungen in das Münchner Startup-Ökosystem. Birkan bringt technische Tiefe aus seinem Computer-Science-Studium an der University of Arizona sowie praktische Erfahrung in Cloud Engineering und skalierbaren Systemen ein. Der Fokus auf Logistik entstand aus engen Beziehungen zu Logistikunternehmen und Operateuren im Umfeld des Teams. Je mehr diese Gespräche zunahmen, desto klarer wurde ein wiederkehrendes Muster: Hochwertige operative Entscheidungen werden weiterhin manuell über verstreute Systeme und persönliche Erfahrung getroffen. ARCIS hilft Logistikteams, diese Informationen zu verbinden und Entscheidungen rund um Dispatch Planning, Load–Truck–Driver Matching, Kapazitätsnutzung, Dokumentenprozesse und operative Ausnahmen schneller und zuverlässiger zu treffen — ohne bestehende Systeme zu ersetzen.

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