19.05.2025
LEICHTBAUBRANCHE

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

Das achtköpfige Team rund um die Founder Thomas Rettenwander, Johannes Mandler und Elias Hirschbichler beschäftigt sich mit Leichtbau. So wenig wie möglich, so viel wie nötig Material – und das alles inspiriert von der Natur.
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Die Founder von Fibionic: (v.l.n.r.) Thomas Rettenwander, Johannes Mandler und Elias Hirschbichler.
Die Founder von Fibionic: (v.l.n.r.) Thomas Rettenwander, Johannes Mandler und Elias Hirschbichler. © privat

Mit diesem Konzept wollen die Founder des 2021 gegründeten Tiroler Startups rund 60 Prozent an Verstärkungsmaterial einsparen. Mit ihrem patentierten Verfahren FFP (Fibionic Fiber Placement) ist das möglich, heißt es. Die Grundidee, Leichtbauteile am Vorbild der Natur zu konstruieren, ist eigentlich nicht neu. Was neu ist, ist eben das spezielle Fertigungsverfahren FFP.

Entstanden ist die ganze Idee während Rettenwanders Dissertation, erzählt das Founder-Team. Thomas Rettenwander befasste sich währenddessen mit der Frage, wie man nach einem Vorbild der Natur die Fasern in Werkstücken möglichst effizient anordnen kann. Die Theorie stand – an der Umsetzung scheiterte es. Denn in Österreich gab es kein Produktionsverfahren, um diesen bionischen Ansatz an die Masse zu bringen.

Von Experimenten zum patentierten Verfahren

In Zusammenarbeit mit dem heutigen Co-Founder Johannes Mandler – der als Entwicklungsingenieur das nötige Know-How mitbrachte – entstanden die ersten experimentellen Anlagen, die die einzelnen Verfahrensschritte abbildeten. Das war die Geburtsstunde ihres – mittlerweile patentierten – Verfahrens FFP. Mittels diesen Verfahrens wird eine zweidimensionale Aluminiumform mit speziellen Kanälen gestaltet, die die Faserverläufe festlegen. Die Fasern selbst werden mittels eines Luftstroms gezielt eingeblasen. In späteren Arbeitsschritten werden sie verfestigt und mit Kunststoff ummantelt. Klingt kompliziert – ist es auch.

„Aber mit diesem Verfahren können wir rund 60 Prozent des Verstärkungsmaterials sparen“, erklärt Johannes Mandler im Gespräch zu brutkasten. „Das ist nicht nur nachhaltiger, sondern auch effizienter“. Effizienter sowohl im Arbeitsprozess, als auch was die Kosten angeht. „Wenn man die Fasern wirklich nur da einsetzt, wo sie gebraucht werden – und sie auch im richtigen Winkel einsetzt – kann extrem viel eingespart werden“, erklärt Mandler weiter.

Relevant für alle Branchen

Das Startup hat bis jetzt ein Produkt aus dem Sportbereich am Markt, das soll jetzt langsam ausgebaut werden. Aber der Prozess bis zum fertigen Produkt ist lang. Denn zuerst muss in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden ein Prototyp entwickelt werden. Erst dann kann das Produkt inhouse produziert werden. Im Grunde sei diese Technik aber für fast alle Branchen relevant: beispielsweise in der Automobil – und Luftfahrtindustrie. Aber auch in Robotics, Wearables, Military und Defense – und sogar für den Medizinbereich. Für den Anfang hat Fibionic sich auf den Sport- und Freizeitmarkt fokussiert – es gebe auch schon enorme Nachfrage von großen Firmen.

Förderungen und Investment

Seit dem Start von Fibionic hat sich einiges getan. „Wir haben schon mehrere Förderungen bekommen und hatten auch bereits einen Pre-Seed-Investor an Bord“, so Elias Hirschbichler. Die Förderungen waren von der aws und der FFG. Investiert hat der Angelinvestor 4values GmbH. Wie viel Kapital sie erhalten haben, wollte man gegenüber brutkasten nicht verraten.

Jetzt ist das Team von Fibionic gerade dabei, eine Seed-Finanzierungsrunde aufzusetzen – es gebe auch schon Gespräche mit Investor:innen. Die Finanzierungsrunde soll mit Ende des Jahres – besser noch im Herbst – abgeschlossen sein. Insgesamt will das Startup jetzt zwei Millionen Euro generieren.

Ein Teil pro Minute

Seit Anfang des Jahres steht die erste vollautomatisierte Anlage im Büro in Götzens, Tirol, erzählt Elias Hirschbichler nicht ohne Stolz. Mit dieser Anlage könne man rund 500.000 Bauteile pro Jahr erzeugen – also ungefähr ein Teil pro Minute, wenn der Prozess optimal ausgereift ist. „Unsere Mission ist es, den Leichtbau sowohl nachhaltig als auch leistbar für die Masse zu machen. Für uns ist die großauflagige Masse relevant – also mehrere tausend Stück zu produzieren. Da ist unsere Technologie am effizientesten“, so die beiden Founder Hirschbichler und Mandler zu brutkasten.

Rund 500.000 Stück pro Jahr können produziert werden. Bei optimaler Auslastung kommt ein Bauteil pro Minute.
Rund 500.000 Stück pro Jahr können produziert werden. Bei optimaler Auslastung kommt ein Bauteil pro Minute. © privat

Ein weiterer großer Pluspunkt, wie die beiden erklären: „Mit unserer Technologie ist es möglich, auch diese Arbeiten in unsere Breiten zurückzubringen. Im Moment wird ein Großteil der Produktion von Bauteilen nämlich in Asien gemacht. Die Produktion ist sehr arbeitsintensiv – im Sinne von manuellen Tätigkeiten – und wird deshalb in Billiglohnländer ausgelagert.“

Für die kommenden Jahre ist jedenfalls Wachstum angesagt. Ab 2027 wolle man in den Solution Sale gehen – und das über verschiedene Branchen hinweg.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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