07.04.2022

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

Das Silana Gründer-Trio möchte mit einer vollautomatisierten Maschine die lokale Textil-Produktion in Europa ermöglichen. Im Fokus stehen die Verkürzung der Vorlaufzeiten um 90 Prozent sowie die Reduktion des Umwelteinflusses der Industrie.
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Silana Gründer
Die Silana Gründer Michael Mayr, Anton Wohlgemuth und Michael Hofmannrichter (v.l.n.r.). | © Silana

Prekäre Arbeitsbedingungen und lange Transportwege prägen das Bild der Modeindustrie. Grund dafür sei die fehlende Innovation im Bereich der Textilherstellung. Zudem wird die Vorhersage von Trends, bedingt durch kürzere Modezyklen, immer mehr zur Herausforderung. Genau dieses Problem möchten die Silana-Gründer Michael Hofmannrichter, Anton Wohlgemuth und Michael Mayr nun lösen. Ihr Ziel ist es, eine Billionen-Dollar schwere Industrie langfristig und nachhaltig zu transformieren. Den Fokus setzen die Co-Founder dabei auf die Vollautomatisierung der Modeherstellung. Zwischenhändler und teure Transport- und Zollkosten werden dadurch überflüssig und eine europäische Produktion auf dem Preisniveau der fernöstlichen Hersteller ermöglicht. All das bei kürzeren Vorlaufzeiten und verbesserter Nachhaltigkeit.

Silana macht Vollautomatisierung zur nachhaltigen Alternative

Von Stoffherstellung über den Schnittprozess bis hin zur Distribution, sind viele Schritte bereits automatisiert. Dennoch sei die Fixierung und Positionierung der Stoffe bisher immer die größte Herausforderung gewesen und man sei immer wieder am Nähprozess gescheitert, so das Trio. “Zur Vollautomatisierung gibt es nur ein bis zwei Mitbewerber:innen. Jedoch verhärten sie die Stoffe mittels Chemikalien, damit sie einfacher vernäht werden können”, sagt Wohlgemuth. Das sei aber problematisch, erklärt er weiter, denn “diese Chemikalien müssen wieder ausgewaschen werden, was wiederum für die Umwelt schädlich ist und dermatologische Unverträglichkeiten bei Endkonsument:innen auslösen kann”. 

Mit ihrem Schwerpunkt auf den Nähprozess gesetzt, möchten die Jungunternehmer den wichtigsten und kostenintensivsten Schritt, der bisher unter prekären Arbeitsbedingungen in südostasiatischen Ländern durchgeführt wurde, vollständig automatisieren. “Wir haben in Abstimmung mit der Industrie und vielen Automatisierungs-Experten ein funktionierendes und patentierbares Konzept entwickelt, das nur mehr praktisch umgesetzt werden muss”, sagt Mayr, COO von Silana. 

Gründer-Team mit umfassendem Skillset

Die Idee zu Silana war im Sommer 2020 geboren, als das Gründer-Trio im Rahmen eines anderen Projektes an einem Toolkit tüftelte. Ziel war es, den Design-Prozess von Mode zum Endkonsumenten zu verlagern. Bis Mayr, dessen Vater Eigentümer der Fussl Modestraße ist, seine Projektpartner auf die wahren Probleme der Modebranche aufmerksam machte. 

“Wir komplettieren uns vollständig”, sagt Hofmannrichter, der aktuell noch Strategy, Innovation und Management Control an der WU Wien studiert und gleichzeitig bei der B&C Holding für die Lenzing AG arbeitet. Auch Mayr geht noch seinem Wirtschaftsrecht-Master nach. Erst als das Team davon erfuhr, dass Wohlgemuth ein ausgebildeter Automatisierungs-Ingenieur und Software-Experte ist und zudem noch Data Science im Master studiert, wussten die Projektpartner, dass sie die wichtigsten Skills für die Umsetzung ihrer Idee mitbringen. “Vom vorgelagerten Prozess über den Modemarkt bis hin zur technischen Expertise, wir bringen eine umfassende Expertise mit, was aber nie geplant war”, erklärt Hofmannrichter weiter. 

Vollautomatisierung als Chance für junge Designer:innen 

Mit der Automatisierung des Schnitt- und Nähprozesses sowie der damit hervorgehenden Verlagerung der Kleidungsproduktion nach Europa möchten die Co-Founder auch jungen Mode-Designer:innen die Chance geben, sich kreativ zu verwirklichen. “Kleinere Mode-Schöpfer:innen stoßen vor allem am Anfang auf viele Probleme. Dadurch, dass sie die Mindestbestellmengen nicht erfüllen können, müssen die meisten ihre Designs selbst nähen”, sagt Mayr. 

Um die angestrebte Transformation der Modeindustrie zu verwirklichen, möchten die Jungunternehmer vollautomatisierte Nähroboter bauen und diese Maschinen auch verleasen und verkaufen. Bisher hat Silana finanzielle Unterstützung für die Entwicklung ihres MVPs vom High-Tech Inkubator INiTS zugesichert bekommen. Die Gründer befinden sich zudem in Gesprächen mit externen Investor:innen sowie strategischen Partner:innen. “Bis wir die Serienreife erreichen und in größeren Mengen produzieren können, werden wir eine Investitionssumme von rund10 Mio. Euro benötigen”, so das Trio. 

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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