14.01.2026
REFERENZKUNDE

Neoalp: Wiener Startup hilft Semperit bei der Einführung humanoider Roboter

Humanoide Roboter halten mittlerweile in der Industrie Einzug. Nach dem Prinzip Plug-and-play geht das allerdings nicht. Das Wiener Startup Neoalp hilft bei der Einführung.
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Die Neoalp-Gründer (vl.) Mathias Hazibar, Christian Tauber und Ionut Vaida | (c) Neoalp
Die Neoalp-Gründer (vl.) Mathias Hazibar, Christian Tauber und Ionut Vaida | (c) Neoalp

Bis vor nicht allzu langer Zeit hätte man es wohl eher jenem Bereich der Science Fiction zugeordnet, der vermutlich nicht Realität wird: humanoide Roboter, die in der Fabrik arbeiten. Aber es kam bzw. kommt anders. Neben den altbekannten Produktionsrobotern kommen neuerdings auch immer mehr autonome Roboter – darunter auch humanoide – in der Industrie und anderen Branchen wie etwa Logistik und Healthcare zum Einsatz.

Neue KI-Modell-Klasse in der Robotik

Möglich macht das nicht nur der Fortschritt bei der Hardware, sondern auch und vor allem die jüngeren Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Doch einen humanoiden Roboter zu gewünschten Handlungen zu befähigen, ist noch etwas komplexer als bei einem Chatbot, erklärt Christian Tauber. Er ist einer von drei Co-Foundern des Wiener Startups Neoalp, das Unternehmen bei der Einführung von humanoiden und anderen autonomen Robotern unterstützt.

„Anders als bei Chatbots spricht man hier in der Robotik von einer neuen KI-Modell-Klasse, nämlich den sogenannten ‚Vision-Language-Action-Modellen‘. Diese müssen nicht mehr nur Text verarbeiten und erzeugen können, sondern Sprache verstehen, Sensorikdaten wie Kamera, Lidar und Tiefenkamera verarbeiten und daraus präzise Handlungen ableiten“, so Tauber. In diesen „Actions“ müssten die Dutzenden Motoren des Roboters angesteuert und dabei die digitalen Anweisungen des Modells in physische Aktionen übersetzt werden.

Neoalp: Synthetische Daten ergänzen Datenerhebung vor Ort

Die Roboter und auch die KI-Modelle dafür sind entwickelt – Neoalp macht weder das eine noch das andere selber – die Umsetzung steht und fällt letztlich aber mit dem Training, argumentiert der Gründer. „Während LLMs von der riesigen Menge frei verfügbarer Textdaten im Internet profitieren konnten, fehlt es in der Robotik genau an solchen Daten. Es existieren kaum ausreichende Video-, Sensor- und Haptikdaten, die reale industrielle Tätigkeiten realistisch abbilden“, so Tauber.

Hier kommt Neoalp ins Spiel. „Konkret erheben wir zunächst reale Trainingsdaten in industriellen Szenarien. Diese Daten werden anschließend mithilfe von KI vervielfacht indem synthetische Daten auf Basis der realen Daten erzeugt werden. Auf dieser Basis trainieren, validieren und härten wir die Modelle, bis sie robust, sicher und industriefähig sind“, erklärt der Gründer. Zentrale Kompetenz des Startups sei also der Aufbau durchgängiger Pipelines für reale und synthetische Datengenerierung, Modelltraining, Simulation und Validierung.

Semperit nutzt humanoide Roboter in der Fertigung

Damit konnte auch Semperit, globaler Hersteller von industriellen Polymerprodukten und -lösungen, als Kunde gewonnen werden. Gemeinsam mit Neoalp und Projektpartner Cancom wird nun am Einsatz humanoider Roboter in der Fertigung gearbeitet. „Ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit ist dabei der Aufbau der Datenbasis für das Training der Robotik-Intelligenz. Diese Trainingsdaten – also reale, von Menschen demonstrierte Handgriffe, ergänzt durch synthetische Daten – sind das ‚Gold‘ der humanoiden Robotik“, sagt Tauber. Sie würden die Grundlage dafür bilden, dass Roboter komplexe, reale Tätigkeiten zuverlässig erlernen können. Für Semperit entstehe damit zudem ein langfristig strategisch wertvolles Asset: „die Digitalisierung von implizitem Produktions-Know-how“.

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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