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Projekt-Name

Companisto – Koiotech

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Investitions-Fokus
Das KI-gestützte Vermessungssystem für die Logistik ermöglicht automatisierte und fehlerfreie Frachtvermessung ohne Prozessunterbrechung.
Projekt-Fakten
+Geplante Gesamtrendite: 987,70%
+ COMPANISTO Klasse (Risiko-Bewertung): B
+ Problem & Marktpotenzial: 30–50 % aller Sendungen in der Logistik werden falsch vermessen – jährlicher Schaden in Milliardenhöhe
+ Innovative Lösung: DeepCargo – erstes KI-gestütztes Tor, das Frachtmaße und Barcodes während der Bewegung präzise erfasst, ohne den Prozess zu unterbrechen
+ Marktvalidierung: Erfolgreiche Pilotprojekte mit Rhenus und Zufall Logistik, bereits 330.000 € Umsatz; 17 weitere Enterprise-Leads, u.a. CargoLine, in der Pipeline
+ Technologischer Vorsprung: Einzigartiges System am Markt mit Mehrstück- und Übergrößen-Erfassung bis 17 km/h.
+ Skalierbares Geschäftsmodell: Kombination aus Hardware-Verkauf und wiederkehrenden SaaS-Erlösen
+ Wachstum & Expansion: Nutzung der Kern-KI für neue Logistik-Use-Cases (Beladungsoptimierung, Hallen-Monitoring) und Übertragbarkeit auf andere Industrien, z.B. Agrar.
Unternehmen
Startup
Phase
Projekt läuft
Konditionen
Rendite
%
Laufzeit (Monate)
Die prognostizierte Rendite hängt vom Erfolg der Unternehmung ab
Mindestanlage:
EUR
Gesamtvolumen:
EUR
Zahlungsrhythmus:
erfolgsabhängig
Produktart:
Genussschein
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Risikohinweis

Der Erwerb der angebotenen Wertpapiere und Vermögensanlagen ist mit erheblichen Risiken verbunden und kann zum vollständigen Verlust des eingesetzten Vermögens führen. Der in Aussicht gestellte Ertrag ist nicht gewährleistet und kann auch niedriger ausfallen. Ob es sich um ein Wertpapier oder eine Vermögensanlage handelt können Sie der Beschreibung der Investitionsmöglichkeit beim jeweiligen Anbieter direkt entnehmen.
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Companisto “Koiotech” im Detail

In der Logistik werden 30–50 % aller Sendungen fehlerhaft vermessen – ein Problem, das der Branche jährlich Milliarden an Kosten verursacht. Koiotech begegnet dieser Herausforderung mit DeepCargo, dem ersten KI-gestützten Tor, das Frachtmaße und Barcodes selbst während des Transportvorgangs präzise erfasst – ganz ohne den laufenden Logistikprozess zu unterbrechen.

Nach erfolgreichen Pilotprojekten mit Rhenus und der Zufall Logistik Gruppe steigt das Interesse deutlich: Bereits 17 weitere potenzielle Großkunden, darunter CargoLine, befinden sich in der Pipeline, was das enorme Wachstumspotenzial der Lösung unterstreicht.

Was macht Koiotech?

Koiotech adressiert ein zentrales Problem der modernen Logistik: unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Frachtdaten. In vielen Umschlag- und Lagerhallen führen fehlende Informationen über Größe, Gewicht und Volumen von Sendungen zu Ineffizienzen, höheren Kosten und Verzögerungen. Koiotech hat hierfür eine innovative Lösung entwickelt: die erste KI-basierte Technologie, die automatisch die Maße von Gütern im Staplerfluss erfasst, vorhandene Daten korrigiert und so eine durchgehende, verlässliche Datenbasis schafft.

Diese intelligente Lösung ermöglicht eine bisher unerreichte Transparenz im Lager- und Umschlagbetrieb. Anders als herkömmliche Systeme, die oft manuelle Eingaben oder punktuelle Messungen erfordern, arbeitet die Koiotech-Technologie vollautomatisch, schnell und präzise. Kunden profitieren dadurch unmittelbar von messbaren Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und einer deutlich verbesserten Planbarkeit ihrer Logistikprozesse.

Die Kombination aus hochentwickelter industrieller Hardware und einem skalierbaren SaaS-Modell macht das Angebot besonders attraktiv. Erste Pilotprojekte wurden erfolgreich abgeschlossen, die Rückmeldungen der Kunden sind äußerst positiv, und eine starke Pipeline mit namhaften Großkunden zeigt das enorme Marktinteresse. Das Potenzial des adressierbaren Marktes liegt im Milliardenbereich, was Koiotech zu einem echten First Mover im Bereich KI-gestützter Logistiklösungen macht.

Für Investoren bietet Koiotech zudem eine klar definierte Exit-Strategie. Wer frühzeitig einsteigt, hat die Möglichkeit, an einem Unternehmen mit technologischer Führungsposition und starkem Wachstumspotenzial zu partizipieren.

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