16.08.2021

Wie ein Bauer aus Oberösterreich mit einer über 100 Jahre alten Methode Millionen von Strohhalme produziert

Der oberösterreichische Biolandwirt Daniel Auinger produziert seit mittlerweile mehr als sieben Jahren Strohhalme aus biologisch angebauten Getreidesorten. Für die Herstellung am Bauernhof in Atzbach kommt eine Methode zum Einsatz, die bereits über 100 Jahre alt und beinahe in Vergessenheit geraten ist.
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(c) Auinger

Eine alte Technik neu entdecken, die in Vergessenheit geraten ist und zugleich etwas zum Klimaschutz beitragen. Diese Vision verfolgt der oberösterreichische Bio-Landwirt Daniel Auinger, der auf seinem Biobauernhof im oberösterreichischen Atzbach sprichwörtlich “Strohhalme aus Stroh” wachsen lässt. Zum Einsatz kommen hierfür alte Roggensorten, die einen dicken und festen Halm besitzen und sich somit perfekt zum Schlürfen eignen.

Die Vision eine nachhaltige Alternative zu Einwegplastik-Strohhalmen anzubieten, die mit Juli diesen Jahres von der EU verboten wurden, verfolgt Auinger schon länger. “In der Schule hat mich ein Lehrer auf diese Idee gebracht, als er uns damals erzählte, dass früher die Strohhalme aus Stroh gefertigt wurden”, so Auinger. Die Vorstellung packte den damals 16-Jährigen und er ließ sie nicht mehr los. Vor rund acht Jahren entschied er sich schlussendlich seine Vision in die Tat umzusetzen.

Alte Maschinen neu entdecken

Auf der Recherche nach einer geeigneten Methode stieß Auinger schlussendlich auf ein deutsches Museum nahe Bremen, das sich der Strohverarbeitung widmete. Nach einigen Telefonaten und einem Besuch des Museums durfte sich Auinger zwei alte Maschinen ausborgen, um sie auf seinem Hof in Oberösterreich nachzubauen und weiterzuentwickeln. Neben einem Strohhalmschneider, der rein mit manueller Kraft betrieben wird, kommt zudem ein umgebauter Bindenmäher zum Einsatz, ein Vorgänger des bekannten Mähdreschers. Das Stroh wird dabei schonend in Kisten gelegt, denn sobald ein Halm knickt scheidet er als Bio-Strohalm aus.

(c) Auinger

Spezielles Desinfektionsverfahren entwickelt

Doch mit dem Schneiden war’s noch nicht getan. Damit der Strohhalm aus Stroh den Weg ins Glas findet, musste noch ein geeignetes Desinfektionsverfahren gefunden werden, das gänzlich auf Chemikalien verzichtet. Hierfür arbeitet Auinger mit der Fachhochschule OÖ am Campus Wels zusammen. In zahlreichen Versuchen mit Prof. Alexander Jäger konnte schlussendlich eine geeignete Verfahrenstechnik gefunden werden, die auf Dampfsterilisation setzt, ohne die Strohalme zu zerstören. “Alle unsere Bio-Strohhalme entsprechen den Lebensmittelrichtlinien und sind absolut keimfrei”, so Auinger.

(c) Auinger

Zusammenarbeit mit geschützten Werkstätten und Justizanstalten

Für das Schneiden der Strohalme in die richtige Länge setzt der Biolandwirt, der auf seinem Biobauernhof auch noch Bio-Nudeln und Freiland-Eier produziert, rein auf manuelle Handarbeit. “Bei Spitzenauslastung kooperieren wir mit integrativen Werkstätten und Justizanstalten für diese Handarbeit”, so Auinger. Aktuell verfügen österreichweit rund 18 Justizanstalten über die entsprechenden Strohalmschneider, wobei es insgesamt 50 Stück angefertigt wurden. Nachdem die Strohhalme in die richtige Länge geschnitten wurden, werden sie wieder zurück zum Hof von Auinger geliefert und anschließend mit einer Laser-Sortiermaschine sortiert, um einen gleichmäßigen Durchmesser zu gewährleisten. Zudem verfügt Auinger seit diesem Jahr über eine neue Lasergravur-Maschine, um Strohhalme individuell für die Gastronomie zu branden.

(c) Auinger

Von 50.000 auf 20 Millionen Strohhalme pro Jahr

Im ersten Jahr der Produktion wurden laut Auinger rund 50.000 Strohalme pro Jahr produziert, rund sieben Jahre später sind es schon 20 Millionen Strohhalme. In den nächsten Jahren sollen die Produktionkapazitäten – angesichts des EU-Einwegplastiksverbots – auf 50 Millionen Strohhalme pro Jahr gesteigert werden. Abnehmer gibt es laut Auinger genug, als limitierende Faktoren nennt er lediglich die Gitterboxen, in denen das Stroh an die Werkstätten und Gefängnisse geliefert werden – quasi der Flaschenhals der Logistik.

Die Bio Strohhalme sind ab 80 Stück pro Karton erhältlich und in handlichen, stapelbaren und wiederverwertbaren Kartons verpackt. Zudem gibt es sie unterschiedlichen Längen von 15 bis 30 cm. 70 Prozent der Strohhalme werden direkt an die Gastronomie geliefert, der Rest entfällt auf den Großhandel und Endkonsumenten, die über den Online-Shop die Strohhalme kaufen können. Ein Strohhalm kostet je nach Größe der Verpackung zwischen acht und zwölf Cent.

Die nächsten Schritte

Neben Kunden in Österreich und Deutschland zählt Auinger mittlerweile auch Partner in Italien. In den nächsten Monaten soll zudem das Marketing und der Vertrieb weiterausgebaut werden, der durch die Coronakrise ein wenig gebremst wurde, so Auigner.

Die Produktion wurde laut dem Biolandwirt bis lang aus dem Cashflow finanziert. In den nächsten Jahren sollen die Produktionskapazitäten auf 50 Millionen Strohhalme pro Jahr anwachsen, wobei Auinger auch eine Listung im Einzelhandel anstrebt. Abschließend betont der ökobewusste Landwirt: “In Zukunft werden wir uns aufgrund des EU-Plastikverbotes auf eine noch größere Nachfrage einstellen müssen und werden diese auch bewältigen.”


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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