18.07.2025
CORPORATE VENTURING

Verbund verstärkt gemeinsam mit Kärntner go-e E-Mobility-Angebot

Verbund bietet gemeinsam mit dem Kärntner Unternehmen go-e neue smarte Wallbox-Modelle an, die dank Verbund-App Emilia u.a. strompreisoptimiertes Laden ermöglichen.
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Marco Vitula, Geschäftsführer von Verbund Energy4Customers und go-e CCO Christian Philipp | (c) Verbund/Mayer-Rohrmoser
Marco Vitula, Geschäftsführer von Verbund Energy4Customers und go-e CCO Christian Philipp | (c) Verbund/Mayer-Rohrmoser

Dass Österreichs größtes Energieunternehmen Verbund sich längst nicht mehr nur als Strom-Anbieter sieht, ist allgemein bekannt. Im Rahmen der umfassenden Corporate-Venturing-Strategie betreibt der Konzern u.a. ein Accelerator-Programm, eine Coporate-Venture-Capital-Einheit und eigene Corporate Startups wie HalloSonne. Im Rahmen des E-Mobility-Angebots kooperiert man bereits länger mit dem Kärntner Unternehmen go-e, das seit 2017 E-Auto-Ladelösungen produziert. Mit zwei neuen Wallbox-Modellen wird das gemeinsame Angebot nun verstärkt.

„Die Elektromobilitätswende benötigt Lösungen, die einfach, flexibel und smart sind“, kommentiert Marco Vitula, Geschäftsführer von Verbund Energy4Customers. „Die beiden neuen go-e Charger erweitern unser Angebot für nachhaltige Ladelösungen ‚Made in Austria‘.“

Mehrere Möglichkeiten durch Verbindung von go-e-Wallboxen und Verbund-App Emilia

Ein herausstechendes Feature eines der beiden neuen Wallbox-Modelle im Angebot, konkret des „go-e Charger Gemini Flex 2.0“, ist: Es ist mobil, kann also überall hin mitgenommen werden. Falls dort keine Starkstrom-Steckdose vorhanden ist, brauchen Kund:innen jedoch zusätzlich einen Adapter. Zudem hat die Wallbox eine eigene Sim-Karte, ist also nicht auf eine Wlan-Verbindung angewiesen.

Weitere Features, mit denen go-e und Verbund punkten wollen, sind die smarten Funktionen, über die auch das nicht mobile Modell verfügt. So stehen seitens go-e mehrere Lade-Modi zur Verfügung. Gleichzeitig lassen sich die Wallboxen aber auch mit der Verbund-Energiemanagement-App Emilia verbinden, wodurch unter anderem eine Optimierung auf die eigene Photovoltaik-Anlage oder auch strompreisoptimiertes Laden bei dynamischen Stromtarifen im „Spotmarkttarif-Modus“ möglich sind.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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