30.04.2025
PORTFOLIO

Wiener KI-Scaleup Anyline launcht neue Barcode-Scanner-Technologie

Anyline macht Handys zu Highspeed-Scannern: Barcode:AI liest mithilfe von KI und AR bis zu 25 Codes auf einmal.
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Anyline-Co-Founder und CEO Lukas Kinigadner | (c) Anyline GmbH
Anyline-Co-Founder und CEO Lukas Kinigadner | (c) Anyline GmbH

Mit Barcode:AI bringt das Wiener KI-Scaleup Anyline eine neue Scanner-Technologie auf den Markt. Die Software soll bis zu 25 Barcodes gleichzeitig erkennen, 33 Scans pro Sekunde verarbeiten und auch dort funktionieren, wo klassische Geräte versagen: bei schlechten Lichtverhältnissen, spiegelnden Oberflächen oder beschädigten Etiketten.

Möglich macht das ein KI-gestütztes System, ergänzt durch Augmented-Reality-Overlays, die Mitarbeiter:innen direkt am Bildschirm Anleitungen geben. Anyline will damit nicht weniger als die Industrie von teurer Spezialhardware auf smarte Handys umstellen. „Barcode:AI ist nicht einfach nur ein Upgrade – es ist das nächste Kapitel operativer Intelligenz“, sagt Lukas Kinigadner, Co-CEO von Anyline.

Barcode:AI bereits im Einsatz

Anyline, 2013 gegründet, wurde durch seine auf künstlicher Intelligenz basierende Optical-Character-Recognition-Technologie (OCR) bekannt. Diese Technologie ermöglicht es, Texte und Barcodes mit mobilen Geräten effizient zu erfassen. Ein prominentes Beispiel für ihren Einsatz: die mobile Datenerfassung bei den „Alles gurgelt“-PCR-Tests der Stadt Wien. Wichtigstes Geschäftsfeld des Scaleups ist allerdings die Auto-Industrie. Mit der Einführung von Barcode:AI erweitert Anyline nun sein Portfolio um eine KI-gestützte Barcode-Scanning-Lösung, die auf den bisherigen Erfolgen aufbaut.

Barcode:AI ist bereits im Einsatz – etwa bei Shopreme, einem österreichischen Anbieter smarter Self-Checkout-Systeme mit Kundschaft auf der ganzen Welt. Für reibungsloses Scannen per Smartphone braucht es Präzision, sagt Shopremes CCO Nico Müller: „Für Self-Scanning in großem Maßstab zählt vor allem eines: Genauigkeit.“ Anyline sieht darin erst den Anfang – Barcode:AI soll zum neuen Standard im KI-gestützten Handel werden.

Anyline setzt auf Wachstum

In der Vergangenheit konnte Anyline mehrere Finanzierungsrunden erfolgreich abschließen. Insgesamt 37 Millionen US-Dollar an Risikokapital sammelte das Startup für seine KI-Technologien seit der Gründung. Ein Strategiewechsel im Jahr 2023 ließ das Unternehmen zwar 25 Prozent der Belegschaft abbauen. Kurz darauf verkündete Anyline allerdings einen starken Umsatzwachstum. Erst vor einem Jahr stellte das Scaleup eine autonome Drohnen-Software vor.

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Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle
Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle

Wind und Sonne liefern Strom, wann sie wollen, nicht wann ihn jemand braucht. Diese Lücke schließen Batteriespeicher. Sie werden damit zur Schlüsseltechnologie der Energiewende. Genau hier setzt Phoenics an: Ein steirisches Konsortium entwickelt die nächste Generation von Lithium-Ionen-Zellen für stationäre Speicher.

Koordiniert wird das Projekt von der Virtual Vehicle Research GmbH in Graz. Partner sind Varta Innovation, die Materials Center Leoben Forschung GmbH (MCL) und AVL List. Phoenics läuft 36 Monate und kostet 2,9 Millionen Euro. Knapp zwei Millionen davon kommen von der FFG, aus der Ausschreibung „Energieforschung 2024″.

Ein Material, zwei Ziele

Im Zentrum steht ein Kathodenmaterial: Lithium-Mangan-Eisenphosphat, kurz LMFP. Es ist eine Weiterentwicklung des etablierten Lithium-Eisenphosphats (LFP). LFP-Zellen gelten als sicher und robust, und sie kommen ohne kritische Rohstoffe wie Kobalt oder Nickel aus. LMFP soll zusätzlich bis zu 20 Prozent mehr spezifische Energiedichte liefern. Auf gleichem Bauraum ließe sich damit mehr Energie speichern.

Diesen Materialvorteil will das Konsortium in die fertige Zelle bringen. Die Zielmarken: 20 Prozent mehr Energiedichte, 40 Prozent längere Lebensdauer.

Was noch offen ist

Bis dahin bleiben Fragen. Wie verhält sich das Material über die Lebensdauer, wie altert es, und lässt es sich industriell verarbeiten und skalieren?

Das Konsortium kombiniert deshalb Experiment und Simulation. Die Partner untersuchen das Kathodenmaterial über den gesamten Lebenszyklus, mit Materialcharakterisierung, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Auswertung. Parallel entstehen physikbasierte und datengetriebene Modelle. Sie bilden das Verhalten der Zelle von der Mikrostruktur bis zum kompletten Speichermodul ab und sollen Entwicklungszyklen verkürzen.

„Die Mikrostruktur von Elektrodenmaterialien beeinflusst maßgeblich Leistung, Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Batteriezellen“, sagt Roland Brunner, Gruppenleiter am MCL.

Ein eigener Schwerpunkt gilt der Sicherheit. Spezielle Testverfahren sollen zeigen, ob LMFP-Zellen den Anforderungen an Betriebssicherheit und Zuverlässigkeit genügen. AVL bringt dafür seine Erfahrung in der elektrochemischen Modellierung ein. Verbinde man physikalische Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens, ließen sich kritische Betriebszustände und Sicherheitsaspekte frühzeitig vorhersagen, sagt Roland Wanker, Geschäftsbereichsleiter Advanced Simulation Technologies bei AVL.

Aufbauen statt neu anfangen

Phoenics setzt die Zusammenarbeit aus dem Vorgängerprojekt OpMoSi fort. „Unsere Stärke liegt darin, modernste Simulations- und Analysemethoden mit industrieller Entwicklungskompetenz zu verbinden“, sagt Projektleiter Philip Kargl von Virtual Vehicle.

Varta Innovation steuert die Fertigungsseite bei, von der Materialentwicklung über die Elektrodenfertigung bis zur Zellintegration. Großes Potenzial sehen die Partner vorerst bei stationären Speichern. Langfristig könnten die Ergebnisse auch der Elektromobilität nützen.

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