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.
/artikel/tiroler-startup-fibionic-effizienter-leichtbau-inspiriert-von-der-natur
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.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

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.

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

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

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 …

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

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 …

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

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 …

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

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 …

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

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

Tiroler Startup Fibionic: effizienter Leichtbau, inspiriert von der Natur