12.06.2025
FORSCHUNGSPROJEKT

Andritz und Software Competence Center Hagenberg wollen Turbinen mit KI verbessern

Im Forschungsprojekt AIPRA wollen Andritz und das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) jede Phase des F&E-Prozesses für Wasserturbinen beschleunigen.
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Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro
Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro

Auch wenn der Ausbau von Photovoltaik und Windkraft in den vergangenen Jahren schneller vonstatten geht und mehr Aufmerksamkeit erregt – 60 Prozent der Elektrizität in Österreich (Stand 2024) stammen immer noch aus der Wasserkraft, die damit den mit Abstand größten Anteil im heimischen „Strommix“ hat. Entsprechend relevant sind für das Land Verbesserungen der Technologie in diesem Bereich. Und mit Andritz Hydro, einer Tochter des in Graz ansässigen ATX-Konzerns Andritz, hat einer der weltweit führenden Player in dem Bereich seinen Sitz in Wien.

Andritz Hydro: „Wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt“

Bei der Weiterentwicklung der Wasserkraft-Turbinen soll nun auch Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle spielen. Dazu startete Andritz Hydro nun ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in Oberösterreich. Im Rahmen von AIPRA (kurz für AI-unterstützte präskriptive Analytik) wird untersucht, wie KI die hydraulische Entwicklung von Turbinen in jeder Phase des F&E-Prozesses unterstützen kann.

„Für Andritz ist es wichtig, dass die Kooperation alle Phasen des Forschungs- und Entwicklungsprozesses abdeckt, von der hydraulischen Auslegung und von dem Design von den Turbinenkomponenten bis hin zu Modellversuchen von den Wasserturbinen in der Testanlage“, heißt es dazu in einer Aussendung.

Beschleunigung durch KI in vielen Bereichen

Konkret soll etwa der Designprozess durch die Vorhersage des hydraulischen Verhaltens von Turbinenkomponenten beschleunigt werden. Methoden des „Reinforcement Learning“ werden eingesetzt, um die Optimierung des hydraulischen Designs zu unterstützen. Und auch Fehler oder Abweichungen in den großen Mengen gemessener Daten in Labormodelltests sollen durch KI deutlich schneller identifiziert werden.

Die Messdaten aus den Labormodelltests sollen wiederum die Grundlage für Predictive Modelling und Deep-Learning-Analysen bilden. Ein Hauptziel des Projekts bestehe zudem darin, 2D-Zeichnungen hydraulischer Komponenten automatisch in 3D-Modelle zu konvertieren, heißt es weiter. Die Ergebnisse des Projekts sollen letztlich auf andere Geschäftsfelder von Andritz übertragen werden.

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Howie
© Suchart Wannaset - Ewa Lenart von Howie.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde nachträglich (11.9.2026) nach Erhalt eines Statements von Gründerin Ewa Lenart ergänzt.

„Ein Unternehmen mit 300 Ingenieurinnen und Ingenieuren gibt im Durchschnitt zwischen 1,8 und 36 Millionen Euro pro Jahr für die manuelle Informationsbeschaffung aus“, erklärt Ewa Lenart, Gründerin des Wiener Startups Howie, vergangenes Jahr. Ihr Unternehmen könne helfen, die Kosten dafür zu halbieren.

„AI Copilot for the Built Environment“

Dazu positionierte Howie sich als „AI Copilot for the Built Environment“. Die KI-gestützte Plattform für die Bau- und Immobilienbranche bereitet unter anderem Texte, Bilder und Konstruktionszeichnungen mit großen Datenvolumina auf. Dabei nutzt sie LLMs, um Muster in den Daten, etwa auch aus Berichten, E-Mails, Bildern und Zeichnungen, zu erkennen.

Zwei Investmentrunden 2025

Mit dem Konzept konnte Howie vergangenes Jahr mehrere Investoren überzeugen. Im März und im November 2025 verkündete das Unternehmen jeweils eine sechsstellige Finanzierungsrunde. Dabei dürfte es sich um Wandeldarlehen gehandelt haben: In den öffentlich einsehbaren Firmenbuch-Daten sind die Finanzierungsrunden nämlich in den Beteiligungsverhältnissen nicht ablesbar. Zudem holte Gründerin Lenart vergangenes Jahr den zweiten Platz in der Kategorie Startups beim brutkasten „Innovator of the Year“.

Konkursantrag – keine Details von Kreditschutzverbänden

Doch nun brachte das Startup einen Konkursantrag ein, wie die heimischen Kreditschutzverbände übereinstimmend berichten. Konkrete Informationen dazu liegen aktuell bei keinem der Verbände vor. Sollten die Investments tatsächlich in Form von Wandeldarlehen erfolgt sein, würde ihre Summe in die Passiva fallen.

Gründerin Lenart: Zwei Investments nicht rechtzeitig abgeschlossen

Auf brutkasten-Anfrage meldete sich Gründerin Ewa Lenart mit einem Statement zur Insolvenz. Man sei in einem „technisch sehr anspruchsvollen und noch relativ jungen Markt“ tätig, und habe in den vergangenen zwei Jahren ein starkes, wachsendes Interesse von weltweit führenden Architektur-, Ingenieur- und Beratungsunternehmen verzeichnen können. „Gleichzeitig erwiesen sich die Entwicklungs- und Implementierungszyklen in der Bau- und Immobilienbranche als länger und kapitalintensiver, als wir ursprünglich geplant hatten. Wir waren daher auf eine zusätzliche Finanzierung angewiesen, um die nächsten kommerziellen Meilensteine zu erreichen“, so die Gründerin.

Während der jüngsten Finanzierungsrunde habe man zwei Term Sheets mit etablierten Investoren unterzeichnet. „Letztendlich wurde jedoch keine der beiden Transaktionen innerhalb des Zeitrahmens abgeschlossen, den das Unternehmen benötigte“, schreibt Lenart. „Wir haben zudem ein deutlich schlankeres und stärker kundenfinanziertes Betriebsmodell geprüft, konnten die daraus resultierende Liquiditätslücke aber nicht rechtzeitig schließen.“

Weiterführung steht noch im Raum

Doch Lenart fügt an: „Die zugrunde liegende Marktthese ist aus meiner Sicht nach wie vor sehr stark. Als wir Howie gründeten, befanden sich KI-native Workflows für die Baubranche noch in einer sehr frühen Phase. In den letzten zwei Jahren haben sich die Investitionen und die Adaption in diesem Bereich deutlich beschleunigt.“ Man sehe weiterhin Interesse von Kunden und Branchenakteuren an Howie und seiner Technologie. „Ob und in welcher Form Teile des Unternehmens oder des Produkts fortbestehen werden, hängt nun vom Insolvenzverfahren ab“, so die Gründerin.

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