Aspaara berät und unterstützt grosse Unternehmen bei der Analyse, Prognose und Optimierung ihrer Business-Prozesse. Ihre adaptive Software-Plattform identifiziert durch eine selbstlernende Datenanalyse die internen Schwachstellen und optimiert die Personalallokation. So deckt Aspaara ungenutzte Potentiale bei ihren Kunden auf. Mehr Informationen zu Aspaara hier: www.aspaara.com
Auf eurer Website beschreibt ihr, dass ihr die versteckten Potentiale in Firmen enthüllen könnt. Wie macht ihr das?
Wir verfolgen einen zweistufigen Prozess. Auf der ersten Stufe führen wir eine umfassende Datenauswertung der internen Firmendaten durch. Dabei integrieren wir in diese Analyse auch sehr häufig externe Datenquellen. Auf der zweiten Stufe fertigen wir dann ein massgeschneidertes Optimierungspaket für unsere Kunden. Wir sind der Meinung, dass das Anbieten von statischen Standardoptimierungslösungen, also Lösungen, die die individuelle Situation des Kunden nicht passgenau abdecken, tatsächlich nur für wenige Unternehmen hilfreich sind. Aspaara Algorithmic Solutions AG analysiert hingegen die individuelle Situation unserer Kunden und bieten für deren Herausforderungen ein massgeschneidertes Optimierungspaket an.
Wer zählt zu Euren Kunden?
Zum Beispiel läuft unsere Plattform seit fast einem Jahr am Flughafen Zürich. Dort optimieren wir mittlerweile einen Grossteil der Ground Handling (Bodenabfertigung) Aktivitäten für unsere Kunden. Auch hier haben wir zunächst in einer gross angelegten Studie viele verschiedene Datensätze ausgewertet und daraus das Optimierungspotential abgeleitet. Nun sparen unsere Kunden jeden Tag überschüssigen Kosten ein.
Was für Daten habt ihr analysiert?
Wir haben historische aber auch projizierte Daten ausgewertet. Es war eine Herausforderung, diese recht komplexen Datensätze auszuwerten. Nach der Datenauswertung haben wir dann einen Prototypen implementiert und nach einer Testphase läuft unsere Lösung vor Ort nun produktiv im Einsatz.
Kannst Du mir noch mehr über eure Software erzählen, wie sie funktioniert?
In vielen Unternehmen wird immer mehr gemessen und es werden immer mehr Daten erhoben. Unsere Software wertet diese Datensätze umfassend aus und erstellt dabei präzise interne Situationsprofile unserer Kunden. Nach diesem Schritt fertigen wir dann massgeschneiderte Optimierungslösungen für unsere Kunden an, die ihre Situation möglichst passend abdecken.
Welche anderen Geschäftsfelder deckt Aspaara noch ab?
Angefangen haben wir mit der Optimierung in Nachhilfeschulen. Dort stellen sich bereits recht schnell komplexe organisatorische Fragen, wie z.B. welcher Lehrer unterrichtet welche Schülerin in welchem Fach auf welcher Stufe zu welcher Zeit in welchem Raum? Unsere Lösung berücksichtigt darüber hinaus auch Sonderwünsche als weiche Kriterien. Falls beispielsweise eine Schülerin ausschliesslich von einer Lehrerin aber nicht von einem Lehrer unterrichtet werden möchte, berücksichtigt unsere Lösung dies auch. Bald schon haben wir unsere Plattform auf die Bodenabfertigtigungsprozesse an Flughäfen angepasst. Seit Anfang des Jahres arbeiten wir auch mit einer grossen Unternehmensberatung zusammen. Auch dort verbessern wir die interne Ressourcenallokation: Wer arbeitet in welchem Team auf welchem Projekt zu welcher Zeit?
Unsere heutigen Kunden sind meist Mittelständler oder Grossunternehmen.
Wie seid ihr auf eure Idee gekommen?
Die meisten Unternehmen sind unzufrieden mit den bestehenden Standardlösungen für die interne Ressourcenallokation, da ihre ganz individuelle Situation nicht gut genug von diesen abgedeckt wird. Wir pflegen ein enges Verhältnis zu unseren Kunden und überlegen uns stets neue Wege und Methoden, um massgeschneiderte Lösungen für unsere Kunden anbieten zu können.
Ihr seid zwei Gründer?
Ja, Aspaara wurde vor anderthalb Jahren von zwei Gründern gegründet. Mittlerweile haben wir ein solides Netzwerk aufgebaut, denn Aspaara arbeitet viel mit strategischen Partnern zusammen. Wir konzentrieren uns dabei stets auf die algorithmische Lösung der Optimierungsprobleme. Wir wollen damit unseren Kunden stets eine Lösung bieten, die ihre individuelle Situation möglichst gut abdeckt.
Wo steht ihr gerade?
Seit der Gründung machen wir genau das, was wir vorhatten. Dies läuft auch sehr gut. Unsere Kunden schätzen unseren Ansatz der massgeschneiderten Software sehr. Insofern erfüllen wir das, was die Kunden sich wünschen. Oft ist es für den Kunden schwer, die Ursache für eine Ineffizienz in den internen Prozesses zu identifizieren. Da ist es hilfreich, wenn man die Daten ganz unvoreingenommen untersucht. Wir versuchen dann, die Optimierungspotentiale zu identifizieren, um dann eine massgeschneiderte Lösung anzubieten.
Was, würdest Du sagen, sind die wichtigsten Kriterien, damit ein Startup funktioniert?
Jedes Startup ist anders. Wir verfolgen einen sehr kundenfokussierten Ansatz. Du musst die Kundenbedürfnisse möglichst gut abdecken, unser Produkt ist immer eine massgeschneiderte Software.
Was für einen Hintergrund habt ihr?
Ich selbst bin Physiker und habe an der ETH Zürich studiert. Bei uns im Team gibt es Mathematiker und Physiker. Natürlich ist ein Informatikbackground absolut notwendig bei uns.
Blog Post from 25.07.2016 Startup@UZH
Aspaara advises and supports large companies in analysing, forecasting and optimising their business processes. Its adaptive software platform uses self-learning data analysis to identify internal weaknesses and optimise staff allocation. In this way, Aspaara uncovers unused potential at its customers. More information about Aspaara here: www.aspaara.com
On your website you describe that you can reveal the hidden potentials in companies. How do you do that?
We follow a two-stage process. In the first stage, we conduct a comprehensive data analysis of internal company data. We also very often integrate external data sources into this analysis. In the second stage, we then produce a customised optimisation package for our clients. We are of the opinion that offering static standard optimisation solutions, i.e. solutions that do not cover the customer's individual situation precisely, is actually only helpful for a few companies. Aspaara Algorithmic Solutions AG, on the other hand, analyses the individual situation of our customers and offers a tailor-made optimisation package for their challenges.
Who are your customers?
For example, our platform has been running at Zurich Airport for almost a year. There, we are now optimising a large part of the ground handling activities for our customers. Here, too, we first evaluated many different data sets in a large-scale study and derived the optimisation potential. Now our customers save excess costs every day.
What kind of data did you analyse?
We analysed historical but also projected data. It was a challenge to evaluate these quite complex data sets. After the data analysis, we then implemented a prototype and after a testing phase, our solution is now running productively in the field.
Can you tell me more about your software, how it works?
In many companies, more and more is being measured and more and more data is being collected. Our software comprehensively evaluates these data sets, creating precise internal situation profiles for our clients. After this step, we then produce customised optimisation solutions for our clients that cover their situation as appropriately as possible.
What other business areas does Aspaara cover?
We started with optimisation in private tuition schools. There, complex organisational questions arise quite quickly, such as which teacher teaches which student in which subject at which level at which time in which room? Our solution also takes special requests into account as soft criteria. For example, if a student wants to be taught exclusively by a teacher but not by a teacher, our solution also takes this into account. Soon we adapted our platform to the ground handling processes at airports. Since the beginning of the year, we have also been working with a large consultancy. There, too, we are improving the internal allocation of resources: who works in which team on which project at what time?
Our current clients are mostly medium-sized or large companies.
How did you come up with your idea?
Most companies are dissatisfied with the existing standard solutions for internal resource allocation, because their very individual situation is not covered well enough by these. We maintain a close relationship with our clients and are always thinking of new ways and methods to offer tailor-made solutions for our clients.
You are two founders?
Yes, Aspaara was founded a year and a half ago by two founders. In the meantime, we have built up a solid network, because Aspaara works a lot with strategic partners. We always focus on the algorithmic solution of optimisation problems. In this way, we always want to offer our clients a solution that covers their individual situation as well as possible.
Where do you stand right now?
Since the foundation, we have been doing exactly what we wanted to do. This is also going very well. Our customers really appreciate our approach of tailor-made software. In this respect, we are fulfilling what the customers want. It is often difficult for the client to identify the cause of an inefficiency in the internal processes. In this case, it is helpful to examine the data in an unbiased manner. We then try to identify the potential for optimisation in order to offer a tailor-made solution.
What would you say are the most important criteria for a start-up to work?
Every start-up is different. We take a very customer-focused approach. You have to cover the customer's needs as well as possible, our product is always a tailor-made software.
What kind of background do you have?
I myself am a physicist and studied at ETH Zurich. There are mathematicians and physicists in our team. Of course, a computer science background is absolutely necessary for us.