04.11.2022

myCoffeeCup: Wie die WU-Mensa Einwegbechern den Kampf ansagt

Seit Oktober setzt die WU-Mensa auf das Mehrwegbecher-System myCoffeeCup aus Wien. Zudem wurde ein Rückgabeautomat am Campus installiert.
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(c) Frank Helmrich

Seit mehr als 15 Jahren stellt die Cup Solutions Mehrweg GmbH aus Wien Mehrwegbecher sowie die notwendige Logistik für Festivals und Eventgastronomie zur Verfügung. Mit der Marke myCoffeeCup hat das Unternehmen im Jahr 2019 ein neues Mehrweg-Pfand-System für Kaffeebecher eingeführt, das den Coffee-To-Go-Bereich nachhaltiger gestalten soll. Dank zahlreicher Partner ist die Rückgabe der Becher mittlerweile in ganz Österreich möglich.

myCoffeeCup gewinnt WU als Partner

Mit der WU Mensa hat myCoffeeCup ab sofort einen neuen Partner aus der Systemgastronomie gefunden. Das zentrale Mehrwegsystem für Kaffeebecher wird seit Anfang Oktober in der WU Mensa angeboten

In der WU Mensa können die nachhaltigen Mehrwegbecher beim Kauf eines Kaffees zum Mitnehmen gegen den Einsatz von einem Euro erworben werden. Anschließend können die myCoffeeCups bei Rücknahmeautomaten in ganz Wien, unter anderem auch am WU-Standort, wieder in der Mensa oder bei allen Partner:innen von myCoffeeCup zurückgegeben werden.

(c) Frank Helmrich

Mit der Rückgabe des Bechers bei einem myCoffeeCup-Partner erhalten die Konsument:innen den Euro, der beim Kauf des Mehrwegbechers bezahlt wird, wieder retour. Beim Rücknahmeautomat wird dieser als Gutschein ausgegeben, der wiederum bei den Partner:innen eingelöst werden kann. „Durch die Kooperation können wir unser flächendeckendes Kreislaufsystem weiter ausbauen und die Umwelt in Österreich langfristig schonen“, so Christian Chytil, Geschäftsführer von Cup Solutions und Gründer von myCoffeeCup.

Unternehmen setzt auf Ökostrom

Die myCoffeeCups bestehen aus sortenreinem PP-Kunststoff (Polypropylen) und können laut myCoffeeCup daher zu 100 Prozent recycelt werden. Durch die Zusammenarbeit mit der WU Mensa soll das Rund-um-die-Uhr-Rückgabesystem der Automaten erweitert werden und somit für möglichst kurze Rückgabewege sorgen. Zudem setzt myCoffeeCup auf ressourceneffizientes Spülsystem, das mit Ökostrom aus der hauseigenen Photovoltaikanlagen gespeist wird.


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Rendering einer Turbine | (c) Andritz Hydro
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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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