23.11.2023

Grazer Easelink und Linzer Keba kombinieren E-Auto-Lade-Angebot

Keba integriert das "Matrix Charging"-System von Easelink in sein Wallbox-Angebot für das private Laden von E-Autos.
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Easelink & Keba
v.l.n.r.: Gregor Eckhard (COO Easelink), Christian Peer (CEO KEBA Energy Automation), Gerhard Weidinger (CTO KEBA Energy Automation) | (c) GregorHartlPhotography

Mit ihren zwei unterschiedlichen E-Auto-Ladelösungen kann man das Linzer Unternehmen Keba und das Grazer Startup Easelink durchaus als Konkurrenten bezeichnen. Doch die beiden Firmen wollen künftig gemeinsame Sache machen, wie sie nun bekanntgaben.

Wallboxen treffen „Matrix Charging“

Während Keba auf Wallboxen mit Kabelanschluss für das E-Auto setzt, und in dem Bereich ein führender Anbieter ist, hat Easelink mit „Matrix Charging“ eine alternative Ladetechnologie entwickelt. Mit der konduktiven Lösung funktioniert das Laden völlig automatisiert, wenn das Fahrzeug auf dem Ladepad abgestellt wird. Das An- und Abstecken eines Kabels ist nicht notwendig. Zuletzt holte sich das Grazer Unternehmen damit auch einen großen Prestige-Auftrag im Projekt eTaxi Austria, wie brutkasten berichtete.

Nun wird das „Matrix Charging“ von Easelink in das Angebot von Keba für private E-Auto-Nutzer:innen aufgenommen. Ansprechen wolle man sowohl Bestandskund:innen, die entsprechend nachrüsten können, als auch Neukund:innen, heißt es in einer Aussendung. Keba hat nach eigenen Angaben bereits weit über 500.000 Wallboxen verkauft.

Keba und Easlink bauen gemeinsam nächste Produktgeneration

Nun arbeite man gemeinsam an der nächsten Produkt-Generation von „Matrix Charging“. „Besonders die langjährige Branchenexpertise sowie die tiefgreifende Kompetenz von Keba, von der Elektronikentwicklung bis zur Fertigung, stärkt die Matrix Charging Technologie als zukünftigen interoperablen Ladestandard“, kommentiert Gregor Eckhard, COO von Easelink.

Und Gerhard Weidinger, CTO Keba Energy Automation, sieht in der Kooperation weitreichendes Potenzial: „Die Easelink Technologie punktet bei Keba durch den hohen Komfortgewinn für E-Fahrzeug-Nutzer:innen und ergänzt unser Portfolio an intelligenten Ladelösungen sehr gut“, sagt er. Die Automatisierung des Ladevorgangs und die damit quasi permanente Verbindung zwischen E-Auto und Netzanschluss zu Hause habe Zukunftspotential. „Speziell hinsichtlich Optimierungsmöglichkeiten beim PV-Überschussladen oder auch der Netzstabilisierung sowie bei zukünftigen Anwendungen des bidirektionalen Ladens – Stichwort Vehicle to Home (V2H)“, so Weidinger.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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