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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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