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.
/artikel/silana-wiener-startup-moechte-textil-produktion-nachhaltig-automatisieren
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. 

Deine ungelesenen Artikel:
20.10.2026

Roboter ohne Erinnerungslücken: Linzer Startup NXAI arbeitet an Gedächtnis für Humanoide

Das oberösterreichische DeepTech entwickelt mit dem deutschen Unternehmen Neura Robotics Merkfähigkeit für Roboter. Dadurch sollen Effizienz und Einsatzmöglichkeiten gesteigert werden.
/artikel/roboter-ohne-erinnerungsluecken-linzer-startup-nxai-arbeitet-an-gedaechtnis-fuer-humanoide
20.10.2026

Roboter ohne Erinnerungslücken: Linzer Startup NXAI arbeitet an Gedächtnis für Humanoide

Das oberösterreichische DeepTech entwickelt mit dem deutschen Unternehmen Neura Robotics Merkfähigkeit für Roboter. Dadurch sollen Effizienz und Einsatzmöglichkeiten gesteigert werden.
/artikel/roboter-ohne-erinnerungsluecken-linzer-startup-nxai-arbeitet-an-gedaechtnis-fuer-humanoide
Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Silana: Wiener Startup möchte Textil-Produktion nachhaltig automatisieren