26.07.2017

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

Das Startup „Beeand.me“ aus Montenegro hat ein Monitoring-System für Bienenstöcke entwickelt. Mithilfe von Big-Data-Analysen wollen die Jungunternehmer Bienen besser verstehen, die Ursachen für das Bienensterben finden und Imkern die Arbeit erleichtern.
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(c) Foto: Fotolia

Es sollte lediglich eine kleine Hilfestellung für den Großvater von Elma Hot werden, einen Imker aus Montenegro. Alle zehn Tage verbrachte er viele Stunden in den montenegrinischen Bergen, um zu sehen, ob es seinen Bienen auch gut gehe. Die Idee, den Großvater etwas zu entlasten, war der Anfang für Beeand.me. Die Softwarespezialistin Elma Hot begann 2015 gemeinsam mit dem Hardware-Entwickler und Doktoranden Alija Dervic, ein Monitoring-System zu entwickeln, das Imkern dabei helfen soll, einen besseren Überblick über die Vorgänge in ihren Bienenstöcken zu erhalten. Dass diese Big-Data-Lösung wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse über das Verhalten von Bienen und auch das Bienensterben liefern kann, wurde ihnen erst später bewusst.

Überall abrufbar

Mittels einer schmalbandigen Funktechnik namens Narrowband Internet of Things (NB-IoT) sammelt das System relevante Daten, speichert sie in der Cloud und der Imker kann sie jederzeit via SMS, Smartphone oder Webbrowser abrufen. In jedem Bienenstock befindet sich eine mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Monitoring-Station. „Wir messen die Feuchtigkeit, Temperatur, das Gewicht und die Geräuschkulisse im Bienenstock – unser Tool ist sozusagen ein Babyphon für Bienen“, erklärt Elma Hot. Anhand der vier Komponenten lässt sich sehr gut eruieren, wie es den Bienen geht. Der Geräuschpegel gibt Auskunft über den Gesundheitszustand der Insekten. Wird es lauter oder leiser im Bienenstock, heißt das, dass mit dem Volk etwas nicht stimmt.Die Temperatur im Stock wiederum lässt Rückschlüsse auf die Aktivität der Bienen zu: Ist sie höher, sind die Insekten fleißiger und der Bienenstock wird schwerer, da sie mehr Honig produzieren. Die NB-IoT-Netzwerktechnologie eignet sich hier sehr gut, da die Reichweite größer ist als bei gewöhnlichen Handynetzwerken. „Die Robustheit und die lange Akkulaufzeit kombiniert mit einem wettbewerbsfähigen Preis spielen eine essenzielle Rolle für uns“, ergänzt Hot.

Unbekannte Ursache

„Wenn die Biene einmal von der Erde verschwindet, hat der Mensch nur noch vier Jahre zu leben“ – ob Albert Einstein das wirklich gesagt hat, ist ungeklärt – ebenso die Gründe für das drastische Bienensterben. „Wir wissen nicht, warum Bienen sterben. Pestizide, elektromagnetische Wellen oder Signale – all diese Faktoren kommen infrage, vielleicht sind es aber auch ganz andere Gründe. Mit gezieltem Data-Mining erhoffen wir uns, bald mehr über die Gründe für das Sterben der Tiere zu wissen“, sagt Beeand.me-Gründerin Hot. Gemeinsam mit Experten sollen künftig die Daten ausgewertet werden, in der Hoffnung, Muster und Zusammenhänge zwischen dem Sterben von Bienenvölkern und Umwelteinflüssen zu entdecken. Dazu werden sogenannte Heat Maps erstellt, die zeigen sollen, an welchen Orten es mit größerer Wahrscheinlichkeit zum Bienensterben kommt. Gut steht es jedenfalls nicht um die Bienen: Beispielsweise starb in den USA während der vergangenen drei Jahre die Hälfte der dort lebenden Bienen. In China sind Menschen teilweise schon jetzt dazu gezwungen, Pflanzen händisch zu bestäuben, und in manchen Ländern wird bereits an der Entwicklung von Roboterbienen gearbeitet. Die Menschheit sei aber noch nicht bereit für Roboterbienen oder Ähnliches, wir müssten etwas gegen das Bienensterben unternehmen, meint Alija Dervic besorgt. Immerhin sind Bienen auch ein wichtiger Faktor in der landwirtschaftlichen Wertschöpfung, sie bestäuben 80 Prozent unserer Nutz- und Wildpflanzen.

In Montenegro leben rund 620.000 Menschen. Beeand.me ist überhaupt erst das dritte Software-Startup des Landes „In Österreich haben wir viele Möglichkeiten und viele potenzielle Partner“, sagt Hot. Sozusagen als Pilotprojekt hat Beeand.me kostenlos 50 Geräte an Imker in ganz Österreich verteilt – einerseits, um Feedback zum Produkt zu bekommen, andererseits, um die ersten Daten zu sammeln. „Wir müssen noch die optimalen Algorithmen entwickeln. Eine volle Datenbank ohne die richtigen Informationen und das entsprechende Data-Mining ist nutzlos“, erklärt die 24-Jährige, deren Masterarbeit von Data-Mining handelt. Aus einer kleinen Idee hat sich für Beeand.me ein ambitioniertes Projekt entwickelt: „Wir wollen den Imkern, den Bienen und schlussendlich auch der Menschheit helfen.“

Verkaufsstart 2018

Der offizielle Rollout des Startups soll im kommenden Jahr erfolgen. Die Kosten für das Ausrüsten eines Bienenstocks werden bei etwa 700 Euro starten, allerdings gibt es von der Europäischen Union eine Förderung in Höhe von 43 Prozent, wodurch sich die Kosten auf gut 400 Euro belaufen. Den Gründern zufolge sollen sich die Anschaffungskosten nach fünf Jahren amortisiert haben. Attraktiv ist Beeand.me nicht nur für Imker am Land: An vielen prominenten Plätzen wie etwa dem Dach des Wiener Rathauses (seit 2012) sind Bienen angesiedelt, auch auf Dächern von großen Firmen, Hotels oder Casinos werden Bienenstöcke immer beliebter. Wer den urbanen Bereich grüner gestalten möchte, liegt mit Bienen voll im Trend. Außerdem sind die Insekten gut fürs Image.

Jeden Bienenstock jederzeit und unabhängig von dessen Standort überwachen zu können bedeutet Zeit- und Kostenersparnis für jeden Imker. „Wir rechnen damit, dass ein Imker 25 Prozent mehr Bienenstöcke betreuen kann, was wiederum zu einer Gewinnsteigerung von 25 Prozent führt“, erklärt Martin Bittner, Business Angel von Beeand.me. Ein Bienenvolk produziert pro Stock zwischen 20 und 30 Kilogramm Honig pro Jahr. In einem Bienenstock leben in der Regel 50.000 bis 70.000 Bienen. Die Insekten legen etwa 100.000 Kilometer zurück, um ein Kilogramm Honig zu produzieren, und besuchen dafür zwischen ein und sechs Millionen Blüten.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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