20.07.2026
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voidsy: Wie ein Welser DeepTech-Startup den Blick unter die Oberfläche bringt

Das Welser Startup voidsy prüft mit seinem 3D V-ROX-System berührungslos, ob in Compositebauteilen für Luftfahrt, Automotive und Windkraft verborgene Defekte stecken, und macht so sichtbar, was unter der Oberfläche liegt. brutkasten hat das Unternehmen in Wels besucht und mit CEO Holger Plasser über die Technologie und weiteren Wachstumspläne gesprochen.
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Co-Founder und CEO Holger Plasser | (c) Voidsy

Wer voidsy besuchen will, muss in Wels nicht weit gehen. Nur wenige Schritte vom Bahnhof entfernt, in einem unscheinbaren, ehemaligen Bahngebäude, hat das Startup seit dem Sommer 2025 sein Quartier bezogen. In der angeschlossenen Lagerhalle stapeln sich die Test-Bauteile der Kund:innen, manche mehrere Meter lang. Viele bestehen aus jenem Compositematerial, das in der Luft- und Raumfahrt längst Standard ist: Im Inneren verbirgt sich eine feine Wabenstruktur, leicht und zugleich hochfest. Genau auf die zerstörungsfreie Prüfung solcher Materialien hat sich voidsy spezialisiert.

Im Büro hängt, fast wie ein Gruß an die Geschichte des Gebäudes, eine alte Bahnuhr in Blau an der Wand. Der Blick der Besucher:innen fällt aber zuerst auf etwas anderes: die Auszeichnungen entlang der Wand. 2025 holte voidsy beim Oberösterreichischen Landespreis für Innovation in der Kategorie Kleine und mittlere Unternehmen Platz 1, im März 2026 folgte der Österreichische Gründungspreis Phönix in der Kategorie „Startup“. Sichtbare Belege dafür, dass aus der Ausgründung einer Forschungsgruppe der Fachhochschule Oberösterreich in wenigen Jahren ein ernstzunehmender DeepTech-Player geworden ist.

Eine dritte Dimension für die Materialprüfung

Gegründet wurde voidsy 2022 von CEO Holger Plasser gemeinsam mit den drei Co-Gründern Gernot Mayr, Günther Mayr und Gregor Thummerer, alle zuvor wissenschaftliche Mitarbeiter an der FH Oberösterreich am Campus Wels. Mit dem 3D V-ROX hat das Team ein System entwickelt, das Bauteile berührungslos auf innere Defekte untersucht. Die Besonderheit: Während herkömmliche Thermografiesysteme ein zweidimensionales Bild liefern, extrahiert die Software von voidsy eine dritte Dimension. „Damit weiß man nicht nur, dass ein Defekt da ist, sondern auch, in welcher Tiefe er liegt“, erklärt Plasser. Eine essenzielle Information, denn viele Bauteile werden repariert und nicht ersetzt.

(c) Voidsy

Gesucht werden Subsurface-Defekte, also Unregelmäßigkeiten unter der Oberfläche. Bei Compositematerialien sind das etwa Porosität, die in der Fertigung entsteht, oder Delaminationen, bei denen sich einzelne Materiallagen voneinander lösen, ausgelöst beispielsweise durch Vogelschlag oder Hagel. „Das Tückische ist, dass die Oberfläche nach dem Aufprall zurückfedert und mit freiem Auge nichts zu erkennen ist“, so Plasser. Im Inneren kann die Festigkeit aber kritisch geschwächt sein.

Mobil bis zum 110-Meter-Rotorblatt

Weil das System mobil ist, kann voidsy auch dort prüfen, wo Bauteile nicht ins Labor passen. In Frankreich und Spanien etwa inspiziert das Unternehmen Rotorblätter von Windturbinen, bei Offshore-Anlagen mit einer Länge von bis zu 110 Metern. Fokusmarkt bleibt aber die Luft- und Raumfahrt, wo gesetzliche Vorschriften eine hundertprozentige Prüfung verlangen. 

(c) Voidsy

Seit dem ersten brutkasten-Porträt hat sich einiges getan. Im Juni 2025 erklärte voidsy die CE-Konformität, seither ist das europäische Seriengerät am Markt. Rund 15 Geräte hat das Unternehmen bislang verkauft. Aktuell arbeitet das Team an der UL-Zertifizierung für den US-Markt, wofür eigens Prüfer:innen aus den USA nach Wels anreisen. Patente hält voidsy in Europa, den USA, China, Hongkong und Japan.

Wie die aws-Förderung den Weg geebnet hat

Möglich gemacht hat diesen Weg auch eine durchdachte Förderstrategie. voidsy wurde über die Austria Wirtschaftsservice (aws) gefördert: Den Start machte das Programm aws Preseed DeepTech, mit dem das Startup die Grundlagen für seine Thermografie-Technologie legte. Aktuell befindet sich voidsy im aws Seedfinancing DeepTech. „Das hat uns die Möglichkeit gegeben, das Team so aufzustellen, dass wir den Proof of Concept aus dem Preseed über den Proof of Market hinaus zu den ersten Schritten in Richtung Markt führen konnten“, sagt Plasser.

Das aktuelle Projekt zielt auf die wirtschaftliche Umsetzung des 3D V-ROX-Systems für faserverstärkte Kunststoffe und andere Materialien ab. Aufbauend auf den Erfolgen des aws Preseed DeepTech soll das Seedfinancing die Skalierung und Marktdurchdringung vorantreiben und die industrielle Qualitätskontrolle effizienter und nachhaltiger gestalten. Über die finanzielle Unterstützung hinaus half die aws dem Startup schon früh bei der Ausarbeitung eines Schutzrechtskonzepts und des Geschäftsmodells.

Organisches Wachstum, offen für Gespräche

Den Großteil seines Wachstums finanziert voidsy aus dem Cashflow, organisch und profitabel. „Ich bin ein Freund des organischen Wachstums“, sagt Plasser. Für Investmentgespräche ist man dennoch offen, gerade aus dem US-Verteidigungsumfeld gebe es Interesse. Eine eigene US-Gesellschaft schließt Plasser mittelfristig nicht aus. Die Vision bleibt: einer der führenden Anbieter in der zerstörungsfreien Materialprüfung zu werden.


Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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