01.04.2020

Aeroficial Intelligence: Wie ein Grazer Startup mit AI die Luftfahrt effizienter macht

Das Grazer Startup Aeroficial Intelligence hat eine cloudbasierte Plattform entwickelt, die in Echtzeit Flugdaten analysiert und aufzeichnet, um Vorhersagen für unterschiedlichste Zwecke wie Rollzeiten oder Verspätungen zu ermöglichen. Der brutkasten hat mit Gründer Markus Stadlmair über die technologische Entwicklung gesprochen und welche Auswirkungen die Coronakrise für sein Startup hat.
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Aeroficial Intelligence
(c) Aeroficial Intelligence / AdobeStock
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Wer in diesen Tagen der Coronakrise auf Flight-Tracking-Tools wie Flightradar24 schaut, kann klar und deutlich erkennen, dass weltweit immer weniger Flüge stattfinden. Am Montag letzter Woche gab es im europäischen Luftraum laut Eurocontrol nur noch rund 6800 kontrollierte Flüge und damit weniger als ein Viertel eines vergleichbaren Tages im vergangenen Jahr. Keine einfachen Zeiten für die Luftverkehrsbranche.

Eines ist bereits gewiss: Der Kostendruck für Airlines wird auch nach der Krise weiter steigen. Die Devise lautet: Die Luftfahrt-Branche muss künftig noch effizienter werden. Die Lösung hierfür könnten “Performance-driven-decision-making”-Tools bringen, die mit Artificial Intelligence (AI) Prozesse in der Luft und am Boden weiter optimieren.

+++zum Fokus Channel: Artificial Intelligence +++

Grazer Startup Aeroficial Intelligence

An einem derartigen Tool arbeitet derzeit auch das Grazer Startup Aeroficial Intelligence rund um die drei Gründer Markus Stadlmair, Johannes Schuster und Julian Jank. Das Startup wurde 2018 gegründet und hat eine cloudbasierte Plattform entwickelt, die in Echtzeit Flugdaten analysiert und aufzeichnet, um Vorhersagen für unterschiedlichste Zwecke wie Rollzeiten oder Verspätungen zu ermöglichen.

Die Benutzeroberfläche | (c) Aeroficial Intelligence

Probleme erkennen

Wie Aeroficial Intelligence Co-Founder Markus Stadlmair gegenüber dem brutkasten erläutert, zielt die Analytics-Plattform und das sogenannte “Performance Cockpit”-Tool in erster Linie darauf ab, Ineffizienzen im Flughafenbetrieb zu erkennen. Diese können beispielsweise eine zu hohe Runway-Occupancy-Time oder lange Wartezeiten beim Enteisen von Flugzeugen umfassen. Zudem können über KPI-Dashboards maßgeschneiderte Berichte erstellt werden, um in weiterer Folge auf Basis der Daten Verbesserungsmöglichkeiten zu erarbeiten.

Die nötigen Daten

Die Plattform von Aeroficial Intelligence wird mit unterschiedlichsten Daten gefüttert. Dazu zählen auch Daten von ADS-B-Transpondern, die bei den meisten Verkehrsflugzeugen eingebaut sind und durch Antennen am Boden empfangen werden. Stadlmair erläutert, dass sein Startup bei einigen österreichischen Flughäfen bereits Test-Receiver in Betrieb hat, um die ADS-B-Daten zu empfangen.

Die Coronakrise bedeutet allerdings nicht, dass das Startup derzeit die Weiterentwicklung des Produktes komplett einschränken musste. “Natürlich betrifft uns die Coronakrise, allerdings haben wir in den letzten zwei Jahren einen großen Pool an Daten gesammelt und können mit diesen an unserer Software weiterarbeiten, um unseren Kunden nach der Krise in der Wideraufnahme des Flugbetriebs zu unterstützen”, so Stadlmair.

aws Preseed-Förderung und Finanzierungsrunde

Für die Entwicklung des bereits genannten “Performance Cockpit”-Tools hat das Startup eine aws Preseed-Förderung in Anspruch genommen, die im sechsstelligen Bereich lag. Zudem befindet sich das Startup derzeit in der Seed Finanzierungsrunde mit Investoren.

Stadlmair erläutert weiters, dass er gemeinsam mit seinem Team in engen Kundengesprächen mit Airlines, Flughäfen und Flugsicherungen ist. Mit unterschiedlichen Stakeholdern laufen bereits Testphasen, wobei das Produkt auf Grundlage der Kundenanforderungen weiterentwickelt wird. Aufgrund eines Non-Disclosure Agreements dürfen die Testkunden allerdings nicht genannt werden.

Dass die Software von Aeroficial Intelligence international bereits auf Anerkennung stößt, beweist die Auszeichnung mit dem “Galileo Masters Award”. Das Startup wurde im Herbst 2019 sogar zum “Overall Winner” dieses Wettbewerbs gewählt, der innovative Ideen mit Bezug auf Weltraumtechnologie aus ganz Europa auszeichnet.

Die weiteren Pläne

Als nächsten Schritt soll das Tool mit Hilfe von AI in Bezug auf „Vorhersagen“ weiterentwickelt werden. Dadurch soll künftig eine noch effektivere Planung und Ausführung von Prozessen in der Luft sowie am Boden gewährleistet werden. In Zeiten des zunehmenden Kostendrucks für Airlines ein unumgänglicher Lösungsansatz.


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*Disclaimer: Der Artikel ist in Kooperation mit dem Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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