05.12.2022

ecop: Wie Rotationswärmepumpen zum Gamechanger in der Industrie werden könnten

Das österreichische CleanTech-Unternehmen ecop Technologies hat eine Rotationswärmepumpe entwickelt, die eine energieeffiziente Wärmerückgewinnung in der Industrie ermöglicht. Mit einer Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von zehn Millionen Euro soll die Technologie nun in die Serienproduktion überführt werden.
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ecop
(c) Ecop

Ob Trocknen, Destillieren oder Schmelzen – ohne Prozesswärme sind technische Verfahren in der Industrie nicht denkbar. Wärme macht derzeit über 70 Prozent des Energiebedarfs in der Industrie aus. 90 Prozent davon werden mit fossilen Brennstoffen erzeugt – dementsprechend hoch sind auch die CO2-Emissionen. In Anbetracht der derzeitigen Energiekrise und dem Ziel die Industrie schrittweise zu dekarbonisieren, braucht es künftig jedoch neue Technologien, um erneuerbare Wärme zu erzeugen. Eine Lösung ist die Wärmerückgewinnung mit Wärmepumpen. Dabei wird bereits erzeugte Prozesswärme in den Produktionsprozess zurückgeführt, die ansonsten ungenutzt an die Umgebung abgegeben wird.

Rotationswärmpumpen als Schlüssel für die Energiewende

Herkömmliche Systeme am Markt erlauben allerdings nur Temperaturen bis etwa 90 Grad Celsius. Mit einer sogenannten Rotationswärmpumpe hat ecop Technologies mit Sitz in Wien und Neuhofen an der Krems weltweit erstmalig eine Technologie entwickelt, die Temperaturen von bis zu 150 Grad Celsius ermöglicht. Die Branchen, für die das relevant ist, sind vielfältig – angefangen von der Papier- und Textilindustrie über die Speisen- und Getränkeherstellung bis hin zu Nah- und Fernwärmeerzeugung.

„Unser Produkt ist eine revolutionäre Großwärmepumpe für die Industrie, die völlig neue Anwendungsfelder für die Verwertung von Abwärme schafft und als erste wirtschaftlich effektive Wärmepumpe für Temperaturen bis 150 Grad gilt“, so ecop-Gründer und Geschäftsführer Bernhard Adler über das Alleinstellungsmerkmal. Im Vergleich zu einem Gasbrenner kann jede Anlage über 2.500 Tonnen CO2 pro Jahr einsparen. Dies entspricht der Absorbationsleistung von rund 100.000 Bäumen.

Die Rotationswärmpumpe nutzt ein Verfahren, das von James Prescott Joule vor 150 Jahren erfunden wurde. Ecop ist es erstmalig gelungen, das Verfahren für die Industrie nutzbar zu machen | (c) Ecop

Von der Grundlagenforschung zur Serienproduktion

Wie Adler weiter erläutert, wurde die erste Grundlagenforschung zur Rotationswärmpumpe bereits im Jahr 2007 gestartet. Vier Jahre später erfolgte 2011 die Gründung der GmbH, wobei damals erste Investoren an Bord gekommen sind. „2015 wurde der erste voll funktionsfähige Prototyp entwickelt, mit dem wir wirklich beweisen konnten, dass die Technologie funktioniert“, so Adler.

Heute blickt ecop Technologies auf über 200.000 Entwicklungsstunden zurück und möchte die Technologie nun in die Serienfertigung überführen. Mit einem Investment in Höhe von 3,9 Millionen Euro, beteiligte sich im Sommer 2022 mit EIT InnoEnergy ein starker Partner am Unternehmen. EIT InnoEnergy gilt weltweit als einer der größten Investoren in klimafreundliche Technologien und wird unter anderem vom Europäischen Institut für Innovation und Technologie (EIT) unterstützt. Neben EIT InnoEnergy als Hauptinvestor konnte das Unternehmen bislang rund 20 Millionen Euro an Fördermitteln an Land ziehen.

Im Oktober war EU-Kommissarin Elisa Ferreira zu Besuch bei ecop | (c) Land OÖ / Krenn

Schrittweiser Markteintritt & Skalierung der Technologie

Die Technologie ist laut Adler mittlerweile durch 68 Patente aus ingesamt fünf Patentfamilien geschützt. Derzeit befinden sich zwei Anlagen bereits im Betrieb. So setzt unter anderem die Bioenergie Bucklige Welt auf eine Rotationswärmepumpe von ecop. Eine weitere Anlage befindet sich bereits im Bau. Aufgrund der Energiekrise ist die Nachfrage enorm, wie Adler weiters ausführt: „Derzeit haben wir 150 Projekte in der Pipeline, wobei sich das Projektvolumen auf über 100 Millionen Euro beläuft“.

Der europäische Markt für die Rückgewinnung und -Nutzung industrieller Abwärme im Temperaturbereich zwischen 100 Grad Celsius und 150 Celsius beläuft sich aktuellen Schätzungen auf über elf Milliarden Euro bis zum Jahr 2030. In der Fernwärmeerzeugung liegt das Potential bei rund neun Milliarden Euro.

2022 wurde ecop mit dem wichtigsten europäischen Innovationspreis „Innovators Award“ ausgezeichnet | (c) ecop

Series-A-Finanzierungsrunde in Planung

2023 soll die Technologie in die Serienproduktion übergeführt werden. Um die Skalierung zu managen, holte sich ecop die Wiener Beteilgungsgesellschaft epoona rund um Lothar Stadler und Werner Töpfl an Bord – beide zwei erfahren C-Level Manager aus der Industrie. „Wir erarbeiten die richtige Go-to-market Strategie und unterstützen beim Aufbau des Vertriebs“, so Stadler. Zu potentiellen Kund:innen zählen neben Industriebetrieben auch Energieversorger. Für die weitere Skalierung der Technologie und um die starke Nachfrage zu bedienen, befindet sich ecop derzeit im Fundraising. In einer Series-A-Finanzierungsrunde sollen rund zehn Millionen Euro aufgestellt werden, wie Stadler und Adler erläutern. Neben einem starken Finanzinvestor sollen auch strategische Investoren an Bord kommen, die Zugang zu neuen Sales-Channels schaffen.

„Wärme-as-a-Service“ als mögliches Geschäftsmodell

Wie Adler und Stadler abschließend anmerken, beläuft sich der Return On Investment für eine Anlage aufgrund der aktuellen Energiepreise auf unter zwei Jahre. Zudem würden Förderungen und nicht zuletzt Einsparungen bei der CO2-Bepreisung zu attraktiven Amortisationszeiten beitragen. Künftig könnte auch ein völlig neues Geschäftsmodell die Investitionskosten für eine Anlage enorm senken. So plant ecop ein „Wärme-as-a-Service“-Modell anzubieten, wobei potentielle Kund:innen eine Art Contracting-Modell für Wärme abschließen würden.


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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