13.06.2024
KUNDENZUWACHS

Wiener Startup nista.io gewinnt über 100 Jahre alten Schotter-Riesen als Kunde

Die Energiewende liegt nicht nur in Verbraucherhänden. Gerade Großunternehmen können mit Energiespar- und Effizienzmaßnahmen Einiges für das Klima tun. So auch die 1918 gegründete Hengl Gruppe, die künftig auf die Lösung des Wiener EnergyTech-Startups nista.io setzt.
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Hubert Wimmer (Geschäftsführer Hengl Energy GmbH) und Benjamin Mörzinger (CCO nista)- © nista

Es betreibt Steinbruch- und Granitschotterwerke, es recycelt Baustoffe und erzeugt Mischgüter rund um Asphalt, Kalk, Gipsstein und Frischbeton. Die Rede ist vom Rohstoff-, Bau- und Recyclingunternehmen Hengl mit Hauptsitz im niederösterreichischen Limberg.

Die Hengl Gruppe wurde 1918 als Schotterwerk gegründet und über die Jahre mit weiteren Geschäftsfeldern erweitert. Heute werden in den fünf Werken jährlich über 1,5 Millionen Tonnen Felsgestein zu Wasserbausteinen, Schotter, Edelsplitten, Sanden und Unterbaumaterialien verarbeitet.

Um den Energieverbrauch in allen seiner fünf Werke zu optimieren und damit verbundene Kosten zu senken, nutzt Hengl ab sofort die KI-gestützte Software des Wiener EnergyTechs nista.io.

Energieeinsparung von bis zu 20 Prozent

Die Gründung des Startups erfolgte 2020 von Umwelt-Technologin und Ressourcen-Managerin Anna Pölzl sowie von Maschinenbauer Benjamin Mörzinger und von Informatiker Markus Hoffmann. Das Startup entwickelte eine Software, die Energiedaten regelmäßig in umsetzbare Aufgaben verwandelt. Sie soll die Energiekosten von Kunden – darunter seit Kurzem auch Hengl – um bis zu 20 Prozent pro Jahr verringern.

Wie das EnergyTech selbst schreibt, macht es „Einsparpotenziale sichtbar und hilft so, CO2-Emissionen langfristig zu verringern.“ Kurzum: Die Datenanalyse-Software von nista.io optimiert mithilfe von künstlicher Intelligenz und Sensordaten den Energieverbrauch von Betrieben.

Das Projektteam (c) nista.io

Gratisversion für Unternehmen

Im April des Vorjahres folgte der nächste Meilenstein: Die Energiespar-Software gibt es seither auch als Gratisversion – um Kundenunternehmen den Einstieg in das Energiesparen zu erleichtern. Damit wollte man vor allem kleineren und mittleren Unternehmen einen niederschwelligen Zugang zum Energiespar-Tool bieten, hieß es.

Erst vor drei Wochen gewann das Startup den Digital Impuls Award 2024 in der Sonderkategorie Nachhaltigkeit – im Rennen gegen über 100 weitere Digitalisierungsprojekte Österreichs.

Neuer Kunde will Vorreiter in Rohstoffbranche werden

Die B2B-Strategie des Wiener Startups trägt Früchte: nista.io angelte sich nun das Großunternehmen Hengl Mineral. Mit der softwarebasierten Energieanalyse will es zu einem Vorreiter in puncto Dekarbonisierung der Rohstoffbranche werden, heißt es. Im Hinblick auf Energieverbrauch und dessen Optimierung gemanagt werden fortan alle Hengl-Standorte in Österreich.

“Durch die Förderung für die Einführung eines Energiemanagements und die darauffolgenden Einsparungen in den Energiekosten ist diese Entscheidung eine einfache”, begründet Hubert Wimmer von Hengl Energy die Entscheidung für das digitale Energiemanagement.

Daten nutzbar machen

Rund 70 Prozent der bisher über Sensoren generierten Daten würden nicht zu Analyse- und Optimierungszwecken genutzt werden. Dies wolle man nun ändern: „Wir nehmen alle schon vorhandenen Daten, unsere Künstliche Intelligenz analysiert diese und alarmiert, sobald Auffälligkeiten auftreten“, erklärt Co-Founder Mörzinger von nista.io, der vor seiner Startup-Karriere am AIT (Austrian Institute of Technology) und an der TU Wien forschte.

Unternehmensweit will Hengl damit seinenn Energieverbrauch optimieren: “Durch die konkreten Maßnahmen von nista kommen wir direkt in die Umsetzung und schaffen es dadurch, Energieflüsse in den Gesteinsproduktionsanlagen gezielt zu lenken und unsere Kosten zu senken“, sagt Hubert Wimmer von Hengl Energy.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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