22.09.2021

STUR Cookware: Mit 12.000 Pfannenfans auf die Forbes-Liste

Filip Mierzwa und Simon Köstler haben "so ziemlich jede Pfanne" am Markt getestet - und dann ihre eigene gebaut. Finanziert wurde dies über eine der größten Kickstarter-Kampagnen aus Deutschland überhaupt.
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Filip Mierzwa und Simon Köstler sind die Gründer von Stur
Filip Mierzwa und Simon Köstler sind die Gründer von STUR | Foto: STUR Cookware

Marktforschung gehört zu jeder Startup-Gründung dazu: Wer ein neues Produkt auf den Markt bringen will, sollte ja wissen, auf welche Konkurrenz er dort trifft. Doch nur wenige Gründerinnen und Gründer dürften dies so intensiv gemacht haben wie Filip Mierzwa und Simon Köstler. Die beiden 29-Jährigen sind die Gründer von STUR Cookware – und als solche Pfannenproduzenten. „Über all die Jahre haben wir so ziemlich jede Pfanne getestet, die es auf dem Markt gibt“, sagt Mierzwa.

Denn schon mehre Jahre vor der Gründung von STUR haben die beiden das Portal pfannenhelden.de gestartet – und dort Pfannen bewertet. Der Blog existiert seit über sieben Jahren und die beiden Gründer sind durch das Projekt „zu echten Pfannenexperten“ geworden, wie Mierzwa erzählt. Doch irgendwann war es ihnen nicht mehr genug, Pfannen bloß zu bewerten. Und das kam so: Die Lieblingspfanne der beiden Gründer war die Gusseisen-Pfannen. Ihr großer Vorteil: Sie ist eine Allrounderin, speichert Wärme, eignet sich sowohl zum Braten als auch zum Frittieren und hält hohe Temperaturen aus.

Gleichzeitig hat sie durch ihre Robustheit aber auch einen Nachteil: „Sie ist sehr schwer und liegt damit nicht gut in der Hand“, sagt Mitgründer Köstler. „Außerdem ist die Oberfläche extrem rau, wodurch Bratgut am Anfang anhaftet“. Das muss besser gehen, dachten die beiden Blog-Autoren – und entschieden sich dafür, ihre eigene Pfanne zu entwickeln.

Community von 12.000 Pfannenfans

Dabei waren sie jedoch nicht auf sich alleingestellt: Durch die Popularität ihres Portals konnten die Gründer für Inputs auf eine Community bestehend aus 12.000 Pfannenfans zurückgreifen. Das Ergebnis: Die STUR-Pfanne. Diese behebt den wesentlichen Mangel anderer Gusseisen-Pfannen: „Sie ist wesentlich dünner als herkömmliche Gusseisen-Pfannen und deshalb deutlich leichter. Durch ihre glatte Oberfläche bietet sie hervorragende Antihafteigenschaften“, erläutert Mierzwa. Den Gewichtsunterschied zu herkömmlichen Gusseisen-Pfannen beziffern die Gründer mit rund 30 Prozent.

Möglich wird dies übrigens aufgrund eines besonderen Herstellungsverfahrens: Die Pfanne wird dabei in einem Stück gegossen. Dann werden die Innenseite und der Boden computergesteuert abgedreht – was die Pfanne leichter macht. Abschließend wird sie mit Pflanzenöl eingetrieben und im Ofen bei 230 Grad eingebrannt. Geeignet ist die STUR-Pfanne für sämtliche Herdarten, aber auch für den Backofen oder den Grill.

Rund 1,8 Mio. Euro über Crowdfunding eingenommen

Um die Produktion der Pfanne zu finanzieren, setzten sie im Herbst 2020 eine Crowdfunding-Kampagne auf Kickstarter auf. Den als Zielsumme angegeben Betrag von 20.000 Euro erreichten sie bereits weniger fünf Minuten nach dem Start der Kampagne. Am Ende der ersten Tages hatten sie bereits 450.000 Euro eingesammelt. Schließlich wurden es 1,2 Mio. Euro – die drittgrößte Kickstarter-Kampagne aus Deutschland überhaupt. Eine im Anschluss gestartete weitere Kampagne auf der Plattform Indiegogo brachte noch einmal rund 600.000 Euro.

Mittlerweile wurde auch das US-Wirtschaftsmagazin Forbes auf die beiden Gründer aufmerksam. Mierzwa und Köstler landeten dieses Jahr auf der „30 under 30“-Liste für Europa im Bereich „Retail & E-Commerce“. Am kommenden Montag werden die beiden Gründer in der TV-Show „Die Höhle der Löwen“ auftreten. Dort wollen sie von den Investor:innen 380.000 Euro holen – und bieten dafür zehn Prozent ihrer Firmenanteile.

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Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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