Wetterextreme, geopolitische Veränderungen und schwankende Ernteerträge erschweren die Rohstoffbeschaffung für LebensmittelherstellerInnen. Dabei fehlen häufig nicht die Informationen über mögliche Engpässe, sondern deren rechtzeitige Auswertung und Übersetzung in konkrete Einkaufsentscheidungen. Genau hier setzt Finches an: Das Startup verbindet interne Unternehmensdaten mit externen Informationsquellen und nutzt Künstliche Intelligenz, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Handlungsmöglichkeiten aufzuzeigen.
Die Plattform soll Einkaufsteams ermöglichen, alternative Herkunftsregionen zu identifizieren, Beschaffungszeitpunkte anzupassen oder Produktionsplanungen zu verändern, bevor Lieferengpässe entstehen.
HTGF, Vanagon Ventures und Bayern Kapital investieren in Finches
Die Pre-Seed-Runde in Höhe von 2 Millionen Euro wird vom High-Tech Gründerfonds (HTGF) angeführt. Vanagon Ventures beteiligt sich als Co-Lead-Investor. Neu zum Investorenkreis gehört außerdem Bayern Kapital.
Bereits bestehende Investoren, darunter UnternehmerTUM Funding for Innovators sowie weitere Business Angels aus der Industrie- und Technologiebranche, beteiligen sich erneut an der Finanzierung.
Finches will die Mittel insbesondere für die Weiterentwicklung seiner KI-Technologie und den Ausbau des Vertriebs einsetzen. Damit soll die Lösung mehr Unternehmen aus der Lebensmittelindustrie zugänglich gemacht werden.
Anna Stetter, Investment Managerin beim HTGF, erklärt:
„Finches adressiert eine zentrale Herausforderung unserer Zeit: resiliente globale Agrarlieferketten in einem Umfeld, das von Klimawandel und geopolitischen Veränderungen geprägt ist.“
KI kombiniert Satellitendaten, Wetteranalysen und Lieferanteninformationen
Der technologische Ansatz von Finches besteht darin, unterschiedliche Datenquellen für den Agrareinkauf zusammenzuführen. Dazu gehören unternehmensinterne Informationen über Lieferanten, Anbauflächen und Verträge ebenso wie externe Wetterdaten, Satellitenanalysen, lokale Nachrichten und wissenschaftliche Erkenntnisse.
Zusätzlich berücksichtigt die Plattform Berichte von AgronomInnen, die direkt in den Anbauregionen tätig sind.
Aus diesen Informationen erstellt das System Frühwarnungen, identifiziert betroffene Regionen und Lieferketten und leitet konkrete Handlungsempfehlungen für Einkaufsteams ab.
So können LebensmittelherstellerInnen beispielsweise frühzeitig erkennen, wenn Trockenheit die erwartete Erntemenge einer bestimmten Anbauregion gefährdet. Statt erst bei einem tatsächlichen Lieferausfall zu reagieren, können sie alternative Bezugsquellen prüfen oder ihre Einkaufsstrategie anpassen.
Entscheidend ist dabei die Verknüpfung der Risikoanalyse mit operativen Einkaufsentscheidungen. Finches will nicht nur mögliche Probleme sichtbar machen, sondern Unternehmen dabei unterstützen, Menge, Qualität und Wirtschaftlichkeit ihrer Rohstoffversorgung abzusichern.
Dürresommer 2026 verdeutlicht Risiken für Agrarlieferketten
Wie relevant eine frühzeitige Risikoerkennung für Lebensmittelhersteller sein kann, zeigt nach Einschätzung von Finches der Dürresommer 2026.
Catharina van Delden, CEO und Mitgründerin von Finches, sagt:
„Der Dürresommer 2026 hat gezeigt, dass sich Europas Lebensmittelhersteller nicht mehr darauf verlassen können, ihre Rohstoffe jedes Jahr in der Menge und Qualität zu bekommen, die sie brauchen. Damit wird der Rohstoffeinkauf zu einer Frage der Versorgungssicherheit.“
Das Problem liege insbesondere im zeitlichen Abstand zwischen ersten Warnsignalen und konkreten Entscheidungen im Einkauf. Informationen über drohende Ernteausfälle seien häufig bereits Wochen im Voraus verfügbar, erreichten die zuständigen Teams jedoch zu spät.
Finches will diese Informationslücke schließen. Unternehmen sollen dadurch mehr Zeit gewinnen, um andere Herkunftsregionen zu erschließen, Rohstoffe früher einzukaufen oder ihre Produktion umzuplanen.
Für die Lebensmittelindustrie könnte eine solche datenbasierte Beschaffung angesichts zunehmender Wetterrisiken und komplexer internationaler Lieferketten an Bedeutung gewinnen. Wie zuverlässig die Frühwarnungen in der Praxis funktionieren und welchen wirtschaftlichen Nutzen sie erzielen, lässt sich anhand der bislang veröffentlichten Angaben allerdings noch nicht beurteilen.
