22.08.2025
DORNINGER HYTRONICS

Wasserstoff: sechsstellige FFG-Förderung für Mühlviertler Unternehmen

Dorninger Hytronics aus Unterweitersdorf (OÖ) verspricht mit seinem neuen Prüfverfahren für Wasserstofftanks 80 Prozent Energieersparnis.
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Karl Fischereder, geschäftsführender Gesellschafter Dorninger Hytronics GmbH | © Dorninger Hytronics GmbH (Bearbeitung brutkasten)
Karl Fischereder, geschäftsführender Gesellschafter Dorninger Hytronics GmbH | © Dorninger Hytronics GmbH (Bearbeitung brutkasten)

„UN R134“ ist der unscheinbare Name einer EU-Regelung, die für das Mühlviertler (OÖ) Unternehmen Dorninger Hytronics zum Anlass für eine innovative Entwicklung wurde. Die Vorschrift regelt die Testung von Wasserstofftanks. Aufgrund der Bedingungen, unter denen Wasserstoff gelagert werden muss, handelt es sich dabei um Hochdrucktanks aus Kohlefaser. Die Regelung besagt: Jeder 200. produzierte Tank muss mit 22.000 Betankungszyklen geprüft werden. Das bedeutet, der Tank muss 22.000 Mal unter Hochdruck gesetzt und wieder entlastet werden.

Aktuell 1.780 Euro pro Prüfvorgang

Der Energieaufwand dafür ist wenig überraschend sehr hoch. „Für einen typischen Tank mit 350 Litern Fassungsvermögen sind bei 22.000 Zyklen rund 8.900 kWh Strom nötig. Dabei werden mehr als vier Tonnen CO2 ausgestoßen, die Kosten betragen, bei einem Strompreis von 20 Cent je kWh, 1.780 Euro“, rechnet man bei Dorninger Hytronics vor. „Setzt sich Wasserstoff als zusätzlicher alternativer Kraftstoff in der Mobilität durch, steigt auch der Bedarf an Wasserstofftanks. Man kann sich leicht vorstellen, wie Stromverbrauch und Energiekosten für das Testen der Tanks dann explodieren“, sagt Geschäftsführer Karl Fischereder.

Energie-und Kostenersparnis über drei Wege

Hier kommt eine mittlerweile patentierte Neuentwicklung des Unternehmens aus Unterweitersdorf in Spiel: Das Verfahren nutzt rückspeisefähige Servopumpen, die die Wasserstofftanks mit einem Gemisch aus Wasser und Festkörperkugeln befüllen und entleeren. Schon die Nutzung von Wasser als Füllmaterial spare 50 Prozent Energie, heißt es vom Unternehmen. Durch den hohen Anteil an Festkörperkugeln müsse dann noch deutlich weniger Wasser verdichtet werden, wodurch der Energiebedarf um weitere 63 Prozent sinke. So komme man gesamt auf rund 80 Prozent Energieersparnis.

So soll der Druckspulprüfstand für Wasserstofftanks aussehen | © Dorninger Hytronics GmbH

Und: „Wenn der Tank wieder entladen wird, kehrt sich die Drehrichtung des Antriebs um, er wird zum Generator. Dieser entnimmt die hydraulische Energie, wandelt sie in elektrische Energie um und führt sie ins Stromnetz zurück“, so Fischereder. Das Ergebnis: nur 0,8 Tonnen CO2-Ausstoß und 356 Euro Kosten für die 22.000 Prüfzyklen.

Potenziell 65,4 Millionen Euro Ersparnis allein dieses Jahr

Allein dieses Jahr mussten und müssen weltweit etwa 45.000 solche Tanks geprüft werden, was aktuell Test-Kosten von insgesamt rund 80 Millionen Euro entspreche, heißt es von Dorninger Hytronics. Der Geschäftsführer rechnet weiter vor: „Würden alle im Jahr 2025 weltweit produzierten Wasserstofftanks mit dem neu entwickelten Prüfstand geprüft werden, könnten verglichen mit einem Konstantdrucksystem 326 GWh Strom, 146.700 Tonnen CO2 und 65,4 Millionen Euro an Energiekosten eingespart werden.“ Und die Lösung sei serienreif.

FFG-Förderung für Dorninger Hytronics

Für die Entwicklung holte sich das Unternehmen auch eine sechsstellige Förderung aus dem FFG-Basisprogramm. Unterstützt wurde Dorninger Hytronics dabei auch von der oberösterreichischen Standortagentur Business Upper Austria, die auch den Kontakt zu Forschungspartner Linz Center of Mechatronics hergestellt hatte und beim Patentantrag half.

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Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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