08.09.2020

Sodex-Gründer: „Bagger war eines meiner ersten Wörter“

Sodex ist ein Startup ehemaliger HTL-Schüler, das alte Bagger durch modulare Technologie zu smarten Maschinen macht.
/artikel/sodex-bagger
Das Sodex-Team
Das Sodex-Team. (c) Sodex

„Bagger war eines meiner ersten Worte“, sagt Ralf Pfefferkorn, 18jähriger ehemaliger Schüler der HTL Rankweil (im Juni des Coronajhares 2020 hat er maturiert) und Gründer des Unternehmens Sodex: Die Faszination verfolge ihn bis heute. Sein Co-Founder (und ehemaliger Mitschüler) Raphael Ott betont ebenfalls, dass einem „nie langweilig wird“, wenn man schon als Kind mit Baggern in der Sandkiste spielte und nun mit großen Baggern arbeiten kann. Gemeinsam mit ihren Kollegen Bernhard Gantner, Justin Kriss und Peyman Sohrabi entwickeln sie eine smarte Steuerung für die großen Geräte und werden ihre Idee am 8. September beim 2min2mio-Ableger „2 Minuten 2 Mentoren“ der Jury präsentieren.

Sodex macht alte Bagger smarter

Die Vision von Sodex ist es, nach diversen anderen Lebensbereichen auch Baustellen smarter zu machen. So soll es möglich sein, dass die Maschinen ohne menschliche Anstrengung agieren. Begonnen haben die Arbeiten an einem kleinen Spielzeugbagger – das nachfolgende Video zeigt nun eindrucksvoll, wie das Team aus jungen Gründern die Technologie auch in einem lebensechten Bagger implementieren konnte.

Wie die Sodex-Lösung funktioniert

Sodex ist dabei die Abkürzung für „Software-Driven Excavator“. Es handelt sich bei dem Produkt um einen modularen Aufsatz, mit dem jeder bestehende Bagger erweitert und smart gemacht werden kann, schreiben die Gründer auf ihrer Website.

Mit Sensoren und der entwickelten Steuerung kann der Bagger selbstständig ohne menschliches Zutun eine Grube selbstständig ausheben, heißt es weiter: Mit dieser Erweiterung zum autonomen Bagger seien Mitarbeiter-bedingte Verzögerungen oder eventuelles langsames Arbeitsvorankommen minimiert, womit „die Automatisierung des Baggers eine Erhöhung der Effizienz“ zur Folge habe.

Auch sei es mit der Lösung von Sodex nicht mehr nötig, Baustellen auszumessen und abzustecken: Der Bagger kann die gewünschte Fläche ausheben, ohne eine Markierung zu benötigen, heißt es vom Sodex-Team. Somit werde der Arbeitsablauf verkürzt und erleichtert.

Bei „2 Minuten 2 Mentoren“ wird Sodex sich nun die Bühne mit Learney, SDHGlobal, HiCard und Gratos teilen.

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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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