28.09.2021

Warum Saubermacher & Zotter auf High-Tech-Sensoren des steirischen Startups Sloc setzen

Nächster Meilenstein für die schlaue Mülltonne ANDI: Die digitale Lösung im Bereich bedarfsgerechte Entsorgung, die gemeinsam mit dem steirischen Startup Sloc entwickelt wurde, konnte beim pandemiebedingt vor Kurzem nachgeholten futurezone Award 2020 in der Kategorie Internet of Things - powered by A1 - einen Preis abräumen. Brutkasten Wirtschaft bat Saubermacher-CEO Ralf Mittermayr zum Gespräch.
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Saubermacher
© Saubermacher/ pixelmaker

Das Entsorgungsunternehmen Saubermacher treibt seine Vision Zero Waste kontinuierlich voran. Im Jahr 1979 von Hans und Margret Roth gegründet, ist die Familie Roth bis heute Haupteigentümer des Umweltpioniers, der sich mit Fokus auf Forschung und Entwicklung, digitale Innovationen und langfristige Partnerschaften einer nachhaltigen Wirtschaft sowie bedarfsgerechten Lösungen verschrieben hat.

Einer dieser Partner ist der Schokoladenhersteller Zotter – die Kooperation der beiden Unternehmen besteht seit 1999. Im Frühjahr 2019 wurde diese mit dem Einzug der Digitalisierung in der Abfallwirtschaft bei Zotter auf ein neues Level gehoben, für die es eben jetzt den futurezone Award 2020 gab. Dieser prämiert die innovativsten heimischen Hightech-Ideen und -Projekte des Vorjahres.

Saubermacher ist laut eigenen Angaben das nachhaltigste Entsorgungsunternehmen weltweit. 2018, 2019 und 2020 wurde der Betrieb von GRESB, dem führenden Bewertungssystem zur Messung der Nachhaltigkeitsperformance von Immobilienunternehmen, ausgezeichnet.


Herr Mittermayr, wie funktioniert ANDI in der Praxis?

Mit dem High-Tech Sensor ANDI, das steht für Automatisch-Nachhaltig-Digital-Innovativ, der in den Abfallbehältern für Gewerbemüll eingebaut ist, wird die Abfallentsorgung vollautomatisch durchgeführt. ANDI meldet volle Behälter an das Kundenportal von Saubermacher, das die Entleerung der Behälter organisiert.
Wir setzen seit vielen Jahren auf digitale Lösungen und entwickeln diese auch aktiv mit Partnern. Im Bereich der bedarfsgerechten Müllentsorgung kooperieren wir zum Beispiel mit dem steirischen Startup SLOC, das hierfür spezielle Sensoren entwickelt hat. Und wir freuen uns natürlich immer, wenn wir Unternehmen für diese Lösungen begeistern können.

Sloc Sensoren
© Sloc/Saubermacher

Bei Zotter ist Ihnen das offenbar gelungen?

Ja, Zotter ist ein langjähriger Kunde seit 1999 und wir sind proaktiv mit diesem Projekt auf das Management zugegangen. Seit dem Frühjahr 2019 nutzt das Unternehmen diese Lösung nun, was uns sehr freut. Denn Zotter entsorgt jährlich viele Tonnen Abfälle über uns. Vom Gewerbeabfall, über Altpapier, Kartonagen und Glas bis zu Leichtverpackungen, Küchen- und Speiseabfällen, aber auch Metallverpackungen und Fettabscheider-Inhalten reicht die Palette. Detailzahlen können wir nicht nennen.

Welche Vorteile ergeben sich aus der Zusammenarbeit sowohl für Saubermacher, als auch für Zotter?

Der Vorteil für Zotter: Es werden nur mehr bedarfsgerechte Abholungen durchgeführt. Dadurch entstehen viele Vorteile: Zeitersparnis durch automatisierte Abläufe, Kostenminimierung durch mehr Effizienz, höhere Transparenz durch punktgenaue Abrechnung, keine überfüllten Behälter und saubere Müllsammelstellen. Bei Zotter konnten die Entleerungen beispielsweise um 30 Prozent reduziert werden.
Das ist aber nicht alles, denn mit Hilfe der Informationen von ANDI können auch Behältergrößen und Stückzahlen individuell optimiert und die Sicherheit im Betrieb – Stichwort Temperaturanstiegserkennung – erhöht werden. Auch die Umwelt profitiert: Durch die optimierten Transportwege wird viel weniger CO2 und Lärm erzeugt.
Für Saubermacher ist die Zusammenarbeit mit Sloc ebenfalls von Vorteil, denn durch die bedarfsgerechte Abholung gemäß Füllstand sparen wir die Abholung von halbleeren Behältern ein und gewinnen an Effizienz und Transparenz.

Und konnten Sie bereits weitere Unternehmen und Branchen von ANDI überzeugen?

Ja. Mittlerweile ist ANDI auch bei zahlreichen anderen Kunden mit unregelmäßigem Abfallaufkommen im Einsatz. Bei Industrie – hier bringt ANDI zum Beispiel viele Vorteile in der innerbetrieblichen Müllsammlung mit sich – und Gewerbe aber auch bei Kommunen wie Freizeitanlagen und öffentlichen Sammelstellen in Einsatz. Das Tolle ist, dass die Lösung auch bei verschiedenen Abfallarten wie etwa Gewerbemüll, Leichtverpackungen, Aktenvernichtung, ölverunreinigten Betriebsmitteln, etc. und verschiedenen Behältergrößen von 120 bis 1.100 Litern sowie auch großen Presscontainern Anwendung findet.

Saubermacher futurezone-Award
Freuen sich über den IoT-Award: Ralf Mittermayr, CEO Saubermacher und SLOC-Gründer Alec Essati © Philipp Hutter

Mit welchem Investment ist die Ausstattung der Müllcontainer mit den Sensoren von Sloc verbunden?

Es ist kein Investment mit der Ausstattung auf eine smarte Mülltonne verbunden. Es gibt eine leicht erhöhte Miete für die smarten Behälter und das war’s. Bei der Firma Zotter sind drei solcher Behälter im Einsatz. Wenn man statt einer zweiwöchentlichen Regelabholung pro Jahr nur einmal keine Entleerung benötigt – zum Beispiel wegen saisonaler Schwankung oder Urlaubszeit – hat man die erhöhte Miete schon wieder eingespart.

Welche weiteren Schwerpunkte setzen Zotter und die Saubermacher in Bezug auf die digitale Transformation?

Saubermacher fokussiert schon seit Jahren auf Waste Intelligence, zum Beispiel mit der Plattform wastebox.biz, dem Wertstoffscanner mit Direktfeedback, der Daheim App und vielem mehr. Unser Ziel ist, unseren Kunden Vorteile und Mehrwert zu schaffen, etwa durch Zeitersparnis, Effizienzsteigerungen, eine bessere Mülltrennung, Transparenz und dergleichen. Gleichzeitig haben wir auch ein Augenmerk darauf, dass die Umwelt profitiert, zum Beispiel durch Logistikoptimierung mit weniger gefahrenen Kilometern, geringerem Treibstoffverbrauch, höheren Verwertungsquoten, etc.

Vielen Dank für das Interview.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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