10.11.2025
NACHHALTIGKEIT

Simple: Wiener KI-Startup erleichtert die Berechnung von Emissionen

Die Wiener Plattform Simple AI ermöglicht es, CO₂e-Emissionen in beinahe Echtzeit basierend auf Rechnungen oder Lieferscheinen zu ermitteln.
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Simple
© Brodendal/Amina Stella Steiner/Miller/Canva - (v.l.) Mattias Brodendal, CEO, Andreas Wiesmüller, Co-Founder und Felix Miller, Co-Founder.

Der Zugriff auf genaue, aktuelle und wissenschaftlich fundierte Daten stellt viele Unternehmen vor große finanzielle, technische und inhaltliche Herausforderungen. Besonders komplex, zeitaufwändig und kostenintensiv ist die Erhebung sogenannter Scope-3-Daten, den indirekten Treibhausgas-Emissionen, die entlang der Liefer- und Wertschöpfungskette eines Unternehmens entstehen. Diese Emissionen aus der Lieferkette machen aber bis zu 90 Prozent der Gesamtemissionen eines Unternehmens aus. Hier kommt die Wiener Plattform Simple ins Spiel, die vom schwedisch-österreichischen Technologieunternehmen gleichen Namens entwickelt und, nach einer Testphase, kürzlich gemeinsam mit Finanz- und Nachhaltigkeitsexperten öffentlich vorgestellt wurde.

Simple: Neue Berechnungsart

Bisher wurden mangels verfügbarer Daten wichtige Management-Entscheidungen, aber auch gesetzliche und politische Vorgaben rund um CO₂e-Emissionen (Anm.: Maß, das zur Standardisierung und zum Vergleich von Treibhausgasen verwendet wird) oft auf Basis theoretischer Werte und realitätsferner Annahmen getroffen oder erst gar nicht erfasst, so das Gründertrio Mattias Brodendal, Felix Miller und Andreas Wiesmüller.

Ihre neue KI-Software-Plattform Simple setzt daher erstmals auf eine aktivitätsbasierte Berechnung (activity based) von CO₂e-Emissionen, anstatt wie bisher üblich Treibhausgasemissionen basierend auf dem finanziellen Wert gekaufter Waren und Dienstleistungen zu schätzen.

Damit sollen insbesondere Scope-3-Emissionen erstmals präzise, effizient und kostengünstig messbar werden.

Daten aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen

Grundlage dafür bilden wissenschaftlich fundierte Life Cycle Assessment (LCA)-Daten, die von der KI automatisiert aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen ausgewertet werden. So würden nicht nur Daten für Berichte zur Verfügung stehen, sondern auch Daten, um die Nachhaltigkeit von Lieferanten zu vergleichen und in Echtzeit fundierte Beschaffungsentscheidungen zu treffen, heißt es per Aussendung.

Mit Simple soll nicht nur die Erfüllung von gesetzlichen Berichtspflichten erleichtert und beschleunigt werden. Unternehmen könnten mittels KI-Unterstützung erstmals schon vorab den CO₂e-Fußabdruck geplanter Bestellungen oder Investitionen automatisiert erheben oder Angebote in Bezug auf Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen vergleichen, so der Claim.

„Wer strategisch fundierte Entscheidungen treffen möchte, braucht rasch belastbare und präzise Daten. Wenn es um das Thema Treibhausgase geht, ist das die größte Herausforderung, an der heute viele Unternehmen, Institutionen, aber auch politische Entscheidungsträger scheitern. Die Berechnung von CO₂e-Emissionen beruht häufig auf ungenauen Schätzungen, die meist auf einem Branchendurchschnitt basieren und den Preis eines Produktes oder einer Dienstleistung als Grundlage heranziehen“, sagt Mattias Brodendal, Mitgründer von Simple.

Um konkreter zu werden: Wer im Einkauf besser verhandelt oder durch größere Abnahmemengen höhere Rabatte bekommt, reduziert heute auf dem Papier zumeist auch die CO₂e-Emissionen eines Produktes oder seines Unternehmens. Denn viele Branchen und auch Audit-Unternehmen wenden bislang die sogenannte „spend-based-Berechnungsmethode“ an, bei der Treibhausgasemissionen einfach aufgrund des finanziellen Wertes gekaufter Waren und Dienstleistungen geschätzt werden. Ein Ansatz, der jedoch weder genau noch klimapolitisch zielführend oder ressourceneffizient sei.

Simple: Nachhaltigkeit bereits in der Angebotsphase

Andreas Wiesmüller, Co-Founder von Simple, erklärt: „Um als Unternehmen CO₂e-Emissionen zu verringern, muss ich zuerst wissen, wo sie in welchem Ausmaß entstehen. Entscheidungsfähig bin ich, wenn ich das auch noch möglichst schnell, zu geringen Kosten und in ausreichender Datentiefe kann. Operativ bedeutend wird es, wenn ich schon in der Angebotsphase den nachhaltigsten Lieferanten auswählen kann. Unser Anspruch war es, diese Entscheidungsgrundlage einfach zu ermöglichen. Denn diese Datengrundlagen können wir jetzt schaffen.“

Für die sofortige Berechnung der CO₂e-Emissionen ihrer Unternehmen müssen Nutzer:innen Rechnungen, Angebote oder Lieferscheine einzeln, gesammelt oder automatisiert über Software-Schnittstellen auf die Simple-Plattform laden. Die KI liest die Daten aus und liefert die CO₂e-Emissionen auf Artikelebene in nahezu Echtzeit.

„Valide Daten erheben“

„Neben dem Anspruch, die genauesten Daten in Echtzeit zu liefern, ging es uns in der Entwicklung auch um eine einfache Nutzung“, sagt Felix Miller, Co-Founder von Simple. „Auch wenn Großkonzerne besonders großes Potenzial haben, CO₂e einzusparen, soll es für möglichst viele Akteure möglich sein, schnell valide Daten zu erheben. Egal ob wir von weltweit tätigen Industriekonzernen, Gemeinden und Städten oder KMU reden. Denn nur wer den eigenen CO₂e-Fußabdruck kennt, kann Maßnahmen setzen, um ihn zu verringern.“

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„Walter“ kann Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 kg heben © PORR/Jan Hrdý

Der Bauriese Porr testet auf einer Baustelle in Tschechien, wie weit sich das Mauern automatisieren lässt. Beim Wohnbauprojekt Kladno Living, rund 25 Kilometer westlich von Prag, setzt ein Roboter mit der Bezeichnung WLTR, intern „Walter“ genannt, tragende Wände und Wohnungstrennwände aus plangeschliffenen Akustikziegeln. Das Projekt umfasst fünf Gebäude mit 371 Wohnungen samt Garagenplätzen.

Im Testbetrieb hat das Unternehmen die Maschine bereits seit 2025. Sie hebt Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 Kilogramm und positioniert sie laut Aussendung millimetergenau auf Basis des digitalen Projektmodells. Zwei Personen bedienen den 2,5 Tonnen schweren Roboter, der auf eine Reichweite von 3,5 Metern kommt und mit 1,5 kW auskommt. Die angegebene Produktivität liegt bei 7,5 Quadratmetern pro Stunde, maximal sind zehn möglich.

Planung ab Tag eins

Entscheidend war aus Sicht des Konzerns, dass „Walter“ schon zu Projektstart eingeplant wurde. Robotik auf der Baustelle verlange eine enge Abstimmung zwischen Planung, Statik, Auftraggeber und Baustellenteam, dazu eine eigene Logistik und ausreichend Bewegungsfläche. Die aktuelle Gerätegeneration schafft nach Angaben des Unternehmens nicht nur lange gerade Wände, sondern auch Ecken und Wandöffnungen.

Der Roboter mauert auf der Baustelle des Projekts Kladno Living in Tschechien © PORR/Jan Hrdý

„Bauen ist und bleibt ein People Business. Unser Ziel ist es nicht, Menschen zu ersetzen, sondern unseren Mitarbeitenden Werkzeuge an die Hand zu geben, die ihnen die besonders schweren Arbeiten erleichtern“, sagt Porr-CEO Karl-Heinz Strauss. Der Roboter arbeite unter Aufsicht geschulter Fachkräfte, der größte Nutzen liege im Übernehmen der körperlich anspruchsvollsten Tätigkeiten.

Zentrale Robotik-Einheit

Koordiniert werden Automatisierungsprojekte gruppenweit über das Team Construction Automation & Robotics (CAR), das robotergestütztes Mauern neben BIM, digitalem Baumanagement und datenbasierten Lösungen verantwortet. Jeder Anwendungsfall entstehe aus einem konkreten Bedarf der Baustelle. Die Erfahrungen aus Kladno sollen in weitere Projekte einfließen, kündigt Dušan Čížek, Geschäftsführer von Porr Tschechien & Slowakei, an. Neu ist die Stoßrichtung nicht: Im brutkasten-Interview „Irgendwann wird der Kranfahrer eine IT-Fachkraft sein“ argumentierte Strauss bereits, dass Robotik das Berufsbild am Bau verschiebt, statt es abzuschaffen.

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