01.06.2026
CLEANLOOP

Oberösterreichisches Startup mit WM-Tormann Alexander Schlager startet in Deutschland

Das oberösterreichische Startup CleanLoop expandiert nach dem erfolgreichen Markteintritt in Österreich nun nach Deutschland. Die 2025 gegründete Plattform rund um ÖFB-Teamgoalie und Investor Alexander Schlager ermöglicht den Handel mit überschüssigen Reinigungsprodukten und setzt dabei auf ein Re-Use-Modell, das Kostenersparnis und Nachhaltigkeit verbinden soll.
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CleanLoop
Österreichs Nationalteam-Goalie Alexander Schlager (r.) und Geschäftspartner Roman Hörantner .

Die im Frühjahr 2025 gegründete CleanLoop FlexCo bietet eine Lösung für den Handel mit Restbeständen von Reinigungsmitteln an. Die kostenlose App dient dabei als digitale Plattform, um überschüssige Reinigungsprodukte österreichweit zu verkaufen und zu kaufen. ÖFB-Nationaltormann Alexander Schlager war von Anfang an beim Unternehmen als Investor und Co-Founder dabei, wie brutkasten berichtete.

CleanLoop mit Fokus au Deutschland

Nach der Etablierung in Österreich richtet CleanLoop den Blick nun auf Deutschland. Auch wenn der Markt als stark fragmentiert und preissensibel gilt, biete er die idealen Voraussetzungen für ein Modell, das Kostenersparnis und Nachhaltigkeit verbindet, heißt es per Aussendung.

„Mit unserem Ansatz ‚Wiederverwenden statt Ressourcen verschwenden‘ wollen wir Betriebe und Privatpersonen zu nachhaltigem Handeln motivieren und diesen Schritt auch erleichtern“, erklärt Unternehmensgründer Roman Hörantner. Neben den ökologischen Vorteilen biete laut dem Gründer der Handel mit Reinigungsprodukten aus zweiter Hand auch wirtschaftliche Vorteile für alle Beteiligten: Verkäufer:innen vermeiden, dass Maschinen oder Reinigungsmittel ungenutzt in Abstellräumen oder Kellern von Betrieben verbleiben, und sie können gleichzeitig zusätzliche Einnahmen erzielen. Käufer:innen profitieren indes davon, dass sie diese Produkte in der Regel um rund 50 bis 70 Prozent günstiger erwerben können als vergleichbare Neuware, so der Claim.

Wachstumspotenzial

Das Ziel des Re-Use-Geschäftsmodells ist es, die Umwelt zu schonen und dabei Unternehmen zu helfen, Geld zu sparen. Nach dem Markstart in Österreich kann die CleanLoop-App nun auch in Deutschland genutzt werden.

Dort lag der Umsatz laut der Statistik-Plattform Statista im Wasch-, Putz- und Reinigungsmittelmarkt 2025 bei rund 15,7 Milliarden Euro. Insbesondere in den Bereichen umweltfreundliche und nachhaltige Produkte zeige der Markt ein großes Wachstumspotenzial. Aber, so der Clean-Loop-Founder, der Reinigungsbedarf hinterlasse einen nicht unwesentlichen ökologischen Fußabdruck. Denn Produktion, Verpackung, Transport und die spätere Entsorgung verbrauchen wertvolle Ressourcen und Energie.

Demgegenüber stehe die deutsche Reinigungsbranche durch steigende Kosten und wachsende Nachhaltigkeitsanforderungen unter massivem Druck. Hier möchte CleanLoop mit seinem Re-Use-Modell ansetzen.

Schlager: „Smarter Umgang mit Ressourcen“

„In vielen Betrieben lagern Produkte, die nicht mehr verwendet werden – sei es durch Lieferantenwechsel, Überbestellungen oder geänderte Anforderungen. Diese Ressourcen machen wir nutzbar“, sagt Hörantner. Die Motivation für das Re-Use-Geschäftsmodell basiert auf Hörantners jahrzehntelanger Erfahrung in der Reinigungsbranche. „Für viele Geräte in Hotellerie, Gastronomie oder Industrie benötigt es spezielle Reinigungsmittel, die bei einem Gerätetausch oder Lieferantenwechsel meist über Jahre ungenützt in den Lagern zurückbleiben oder aber entsorgt werden, obwohl sie noch verwendbar wären. Es ist weder wirtschaftlich sinnvoll noch umweltfreundlich, solche Produkte halb voll oder ungebraucht zu entsorgen.“

Bedarf ortet Hörantner hier vor allem bei Jungunternehmer:innen, die bei der Anschaffung von Spül- oder Waschmaschinen Budget sparen wollen und daher auf Second-Hand-Geräte setzen.

Für Investor und Goalie Schlager ist das CleanLoop-Modell mehr als nur ein Geschäftsansatz: „Im Leistungssport lernst du schnell: Erfolg entsteht nicht nur durch mehr Einsatz, sondern durch den smarteren Umgang mit Ressourcen“, sagt er. „Und genau dieses Prinzip überträgt CleanLoop auf eine ganze Branche. Das ist ein klares 1:0 für die Umwelt.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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