31.07.2023

Silana: Wiener Startup macht Luxuskleidung durch Nahtcodierung fälschungssicher

Mit ihrem Nähroboter möchten die Silana-Gründer nicht nur die Textilindustrie nachhaltig automatisieren, sondern auch die Fälschung von Luxuskleidung und Handtaschen verhindern.
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Silana, Textilundustrie, Fussl Modestraße,

Bereits im vergangenen Jahr berichtete brutkasten über die Vision der Silana-Gründer Michael Hofmannrichter (CEO), Michael Mayr (COO) und Anton Peter Wohlgemuth (CTO), die Textilproduktion durch Automatisierung nachhaltig nach Europa verlagern zu wollen.

Nun verkündet das Trio die Fertigstellung ihres Prototyps zur Vollautomatisierung von Nähprozessen, der durch den Einsatz eigens entwickelter Nähte sogar Fälschungen von Markenkleidung verhindern kann. Mittlerweile hat das Startup sechs Patente für seine Technologien angemeldet. 

Silana macht Kleidung durch Nahtcodierung fälschungssicher 

Die Idee zu Silana hatte das Trio bereits im Sommer 2020. Seitdem arbeitet das Team an der Entwicklung des Prototyps. Während der Entwicklung ihres Nähroboters kam den Gründern eine weitere Idee: die Nahtcodierung für fälschungssichere Kleidung. Bisherige Methoden zur Fälschungsprävention wie Etiketten und QR-Codes sind laut den Silana-Gründern sehr leicht zu fälschen, führen aber zu großem Vertrauen bei Konsument:innen und Prüfer:innen. 

“Während der Produktion unserer Nähroboter mussten wir industrielle Hochleistungsnähmaschinen für unsere Bedürfnisse umbauen. Dafür haben wir eine eigene Schnittstelle zur Steuerung der Nähmaschinen entwickelt, womit wir unter anderem die Geschwindigkeit der Maschinen millimetergenau steuern können. Mit dieser Technologie können wir nun jeden einzelnen Stich in der Naht zielgerichtet und präzise platzieren, und dies bei Maschinen mit einer Geschwindigkeit von bis zu 8.000 Stichen in der Minute”, sagt das Trio. 

Die Präzisionsnähtechnik von Silana sei in der Lage, jedes genähte Produkt in ein Unikat zu verwandeln. Selbst bei großen Stückzahlen, wie sie in der Textilindustrie üblich sind, sei die Nahtcodierung in der Lage, jedes Kleidungsstück mit einer individuellen Seriennummer zu versehen. “In einer Naht von nur zehn Zentimetern Länge könne bis zu 73 Trillionen verschiedene Varianten abgebildet werden. Diese Naht ist vollkommen fälschungssicher und kann zukünftig von einer Handykamera ausgelesen werden”, so die Gründer. Mit ihrer fälschungssicheren Nahtsetzungstechnologie möchten sie zudem replizierbare QR-Codes in der Textilindustrie ersetzen. 

Silana-Technologie in bestehende Prozesse integrierbar

“Es wird eine Technologie verwendet, die Modeproduzenten bereits kennen, laufend im Einsatz haben und die daher einfach bei allen Produzenten eingesetzt werden kann”, so das Trio. Die Präzisionsnähtechnologie sei in herkömmliche Nähmaschinen und bestehende Produktionsschritte integrierbar. Dadurch müsse das Personal in den meisten Bekleidungsfabriken keine neuen Maschinen bedienen. 

Zudem sei kein zusätzlicher Produktionsschritt notwendig, da die Naht auch funktional zur Verbindung einzelner Stoffe eingesetzt werde. Die Technologie der Nahtcodierung kann somit sofort in Nähprozessen eingesetzt werden. 

Nahtcodierung als Schnittstelle zu web3 oder NFTs 

Durch die mit der Fälschungsschutztechnologie einhergehende Digitalisierung möchten die Gründer eine Verbindung der digitalen und der physischen Welt schaffen. Die physische Naht bietet dabei eine Schnittstelle zum digitalen Web3. “Die einzigartige Codierung in der Naht macht jedes Kleidungsstück zu einem Unikat. Dabei besteht die Möglichkeit, diese Einzigartigkeit für NFTs und Web3 zu nutzen, wodurch sie die digitale und die physische Welt verbindet”, so die Founder. 

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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