11.07.2017

meo Energy: Millioneninvestment für Grazer Energieeffizienz-Startup

Das Grazer Startup meo Energy erhält ein „niedriges siebenstelliges Investment“ von eQventure, AWS Gründerfonds und cfo Management.
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meo easy energy launch
(c) meo Energy: Founder Peter Käfer

„Es gibt inzwischen einige Dienstleister im Bereich Stromeffizienz und einige im Bereich Wärmeffizienz. Unsere USP ist, dass wir die beiden Bereiche miteinander und mit E- Mobility verknüpfen“, erklärt Peter Käfer, Gründer von meo Energy. Das Grazer Startup arbeitet mit „smart Microgrids“ und bietet dazu ein Hardware-Tool, die „Energiemanagement-Zentrale“ meoBox, die mit einem nutzerfreundlichen Frontend, dem meoCockpit, verknüpft ist. Das Startup spricht damit die immer größer werdende Gruppe der „Prosumer“ an: „Mit unserem Tool können etwa Stromüberschüsse aus einer eigenen Photovoltaik-Anlage für Wärmeerzeugung oder zum Laden eines E-Autos genutzt werden“, erklärt Käfer.

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„Schon ganz glücklich“ mit niedrigem siebenstelligen Betrag

Mit dem Konzept konnte meo Energy auch den auf DeepTech spezialisierten „Investor Club“ eQventure aus Graz, sowie den AWS Gründerfonds und cfo Management überzeugen. Alle drei waren bereits zuvor in das Grazer Startup investiert – teils über Business Angels, die eQventure oder cfo angehören. Nun gab es in einer weiteren Runde einen „niedrigen siebenstelligen Betrag“ für meo Energy. „Für die Phase sind wir schon ganz glücklich damit“, sagt Käfer. Insgesamt hätte man für das Investment weitere sechs Prozent des Unternehmens abgegeben.

„hard and smart money“

Mit den alten neuen Investoren hätte man bereits sehr gute Erfahrungen gemacht. „Ich hatte immer den Anspruch nicht nur Kapital hereinzuholen, sondern auch Know-How zu bündeln“, sagt Käfer über deren Auswahl. Investor Herbert Gartner von eQventure spreche immer von „hard and smart money“. So käme vom Grazer „Investor Club“ dann auch viel Unterstützung im technischen Bereich, sagt Käfer. cfo unterstütze meo Energy stark im Vertrieb und im kaufmännischen Bereich und AWS biete ein riesiges Netzwerk. „Wir haben damit einen optimalen Investorenmix“, sagt Käfer. Für zukünftige Finanzierungsrunden kann Käfer sich jedoch gut vorstellen, noch einen anderen Kapitalgeber an Bord zu holen: „Bei einer möglichen C-Runde werden wir uns auch nach einem startegischen Investor umsehen“, sagt er.

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Fokus auf weitere Kooperationen

Doch davon sei man noch entfernt. Denn mit dem aktuellen Kapitalschub haben Käfer und sein zwölfköpfiges Team bereits einiges vor. „Unser Fokus liegt jetzt im Ausrollen von Whitelabel-Solutions für Energieversorger“, erzählt Käfer. Mit insgesamt sechs Energiedienstleistern beziehungsweise Stadtwerken in der D-A-CH-Region gebe es bereits Kooperationen. Darunter ist auch die Salzburg AG, bei der meo Energy den ersten Durchgang der „Innovation Challenge“ gewonnen hatte. „Die Kooperationen unterscheiden sich sehr stark voneinander. Dadurch haben wir auch kein Problem durch Konkurrenz zwischen unseren Partnern“, sagt Käfer

Vom Einfamilienhaus zur ganzen Region

Nicht nur was die Anzahl an Partnern angeht, will man sich vergrößern. „Wir arbeiten momentan mit Microgrids im Bereich von Einfamilienhäusern. Im nächsten Schritt wollen wir Systeme für Mietshäuser und Wohnquartiere entwickeln“, erzählt Käfer. Die Roadmap des Startups führe dann über Systeme für ganze Wohnviertel zu ganzen Regionen. Im Vulkanland in der Südoststeiermark arbeite man bereits jetzt an einem regionalen Energieverbundsystem.

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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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