alexander gossmann

Alexander Gossmann ist Gründer und Geschäftsführer von Opal

Um frische Lebensmittel in der richtigen Menge anbieten zu können, setzen Supermärkte auf Prognosesysteme. Doch diese sind ungenau. Kunden stehen häufig vor leeren Regalen. Oder schlimmer: Die Märkte müssen Lebensmittel wegschmeißen. Alexander Gossmann hat dafür eine Lösung parat. Sein Startup Opal erstellt für Supermärkte Analysen und Prognosen für den Bedarf an frischen Lebensmitteln – und zwar in Echtzeit. 4tree aus Münster ist in einem ähnlichen Markt unterwegs.

Gossmann gründete Opal im September 2013 gemeinsam mit Marc Huber in Mannheim. Der Machine-Learning-Experte Roger Gaczkowski schloss sich kurze Zeit später dem Team an. Seit Oktober 2014 bekommt das Startup Unterstützung durch das Gründerstipendium Exist des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie. Im November 2014 gewann das Unternehmen die Wirtschaftsförderung Mannheim GmbH als ersten Investor. Von Beginn an war Opal Mitglied des Startup-Programms von SAP.

Der Gründer im Interview mit Gründerszene.

Alexander, wie kamst Du auf die Idee zu Opal?

Schon während meiner Studienzeit hat mich das Thema Business Intelligence fasziniert. Später erkannte ich in meinen Projekten als Berater, dass operationale Daten nur sehr unzureichend für Entscheidungen herangezogen werden, sei es im produzierenden Gewerbe, in der Dienstleistungsbranche oder im Handel. Die Herausforderung liegt darin, aus der Datenflut auch die richtigen Informationen zur rechten Zeit für den richtigen Adressaten zu extrahieren.

Und Dein Startup setzt hier an?

Genau, Opal stellt die Informationen durchgängig und integriert sowie zeitnah dem operativen Management in Form von Prognosen oder Handlungsempfehlungen zur Verfügung. Glücklicherweise ging die technologische Entwicklung im Bereich Cloudcomputing und bei Datenbanken weiter. Das ermöglicht es uns als kleinem Unternehmen, solche komplexen Systeme großen Kunden anzubieten, in dem wir uns vornehmlich um die Abstraktion und die Algorithmen der Geschäftslogik kümmern können.

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Wie wählt der Lebensmittelhandel derzeit noch Produkte aus?

Der Lebensmitteleinzelhandel setzt bereits seit Jahren Prognosesysteme zur Bestellung von schnell drehenden Artikeln ein. Bei Frischeprodukten wird das sehr vereinzelt getan, meistens wird die Bestellung manuell von Filialmitarbeitern getätigt. Grund hierfür sind die vielfältigen Abhängigkeiten, wie beispielsweise saisonale Produkte und strikte Vorgaben bei Verfallsdaten und Frische, die berücksichtigt werden müssen. Das können die bislang starren Prognosesysteme schlicht nicht leisten. Opal fährt einen anderen Ansatz: Maschinenlernverfahren optimieren die Prognosen und verschiedene Faktoren fließen in Echtzeit ein.

Kannst Du ein Beispiel geben?

Ein gutes Beispiel hierfür ist das Wetter. Bei den täglichen Prognoseläufen wurde schönes Grillwetter prognostiziert, aber am geplanten Tag der Fleischproduktion gibt es Gewitterwarnungen. Opal reagiert darauf in Echtzeit und reduziert die Prognosemengen dynamisch.

Auf welche Daten setzt Opal dabei?

Das Produkt bezieht alle relevanten Datenquellen ein: Kernprozesse wie Fleischproduktion, Maschinendaten, Point-of-Sale-Daten – historisch und aktuell. Hinzu werden Daten wie das Wetter, die Filialumgebung und kalendarische Events in Echtzeit in Kontext gebracht.

Wie monetarisiert sich Dein Startup?

Wir haben zwei strategische Investoren in einer offenen Beteiligung. Darüber hinaus möchten wir aus Projekt- und Produkterlösen organisch wachsen. Wir bieten unsere Software als cloudbasierten Software-as-a-Service-Dienst, vor allem für mittelständische Kunden, aber auch für Kunden mit vorhandener SAP-Systemlandschaft an.

Wie sieht der Supermarkt der Zukunft aus?

Der stationäre Handel wird den Endkunden noch viel stärker digital integrieren. Das sehen wir als große Chance an, den Service im Frischebereich weiter deutlich zu steigern. Die individuellen Wünsche können durch entsprechende Apps im digitalisierten Handel viel besser berücksichtigt werden. Intelligente Software und Auswertungen dieser Datenquellen sind unser Anliegen, um sowohl aus Sicht des Endkunden eine optimale Frische und Verfügbarkeit zu erlangen – und die Ressourcen zu schonen.

Danke für das Gespräch.

Bild: Opal