Startup Linexa macht Europas Fabriken fit für KI

Die europäische Fertigungsindustrie steht nach Darstellung von Linexa unter erheblichem Druck. Das Münchner Startup verweist auf Stellenabbau bei großen Industrieunternehmen und auf hochautomatisierte sogenannte Dark Factories in China. Gleichzeitig seien gewachsene Produktionsumgebungen in Europa vielfach von Steuerungsgeräten unterschiedlicher Hersteller geprägt, die über Jahrzehnte angepasst wurden. Wie aus der Mitteilung hervorgeht, fehlt dadurch in vielen Fabriken ein vollständiges Bild der eigenen Produktion.

Vor diesem Hintergrund hat Linexa eine Pre-Seed-Runde über 2 Millionen abgeschlossen. Angeführt wird die Finanzierung von Project A. Als Angel-Investoren beteiligen sich laut Mitteilung unter anderem Thomas Böck, CEO von Festo, Bastian Nominacher, Gründer von Celonis, sowie Christian Schlögel, ehemaliger CTO/CDO von Kuka und Körber. Das Kapital soll in den Ausbau der Plattform und in das Wachstum des Teams fließen.

„Jeder Produktionsstandort, der in Deutschland und Europa schließt, jeder Hidden Champion, der von ausländischen Investoren aufgekauft wird, schwächt unsere Wirtschaftskraft und damit die Unabhängigkeit Europas. Eine starke Fertigungsindustrie ist das Rückgrat unseres Wohlstands. Linexa gibt Fertigungsunternehmen die Kontrolle über ihre eigenen Anlagen zurück und stärkt damit deren Wettbewerbsfähigkeit”, so Viktor Stryczek, Mitgründer und Co-CEO.

Was leistet die Plattform für die Produktionsdigitalisierung? 

Linexa setzt nach eigenen Angaben direkt auf der Maschinenebene an. Während andere Lösungen auf Geschäftsprozesse oder Sensordaten fokussieren, erschließt das Startup den Steuerungscode unmittelbar und überführt die Funktionslogik in ein einheitliches Datenmodell. Damit soll erstmals ein vollständiges Bild der Produktion entstehen, auf dessen Basis KI-Agenten Produktionslinien überwachen und optimieren.

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Redaktion Automation NEXT

Im Kern zielt die Plattform darauf ab, jahrzehntealte Steuerungstechnik herstellerübergreifend zu entschlüsseln. Genau darin sieht Linexa den Hebel, um Europas Fabriken KI-fähig zu machen. Die technologische Ausgangslage gilt in vielen Werken als komplex, weil Systeme verschiedener Generationen und Anbieter parallel in einer Linie arbeiten. Jede Anpassung birgt dabei das Risiko von Stillständen. In der Mitteilung heißt es, Ausfälle könnten bis zu 2,3 Millionen US-Dollar pro Stunde kosten. Die Folge sei häufig der Grundsatz: „Never change a running system."

Wie zeigt sich der Nutzen in der Produktion? 

Linexa beschreibt den praktischen Einsatz anhand eines Beispiels aus der Konsumgüterfertigung. Ein Kosmetikhersteller stellt demnach eine Abfülllinie von Flüssigseife auf Handcreme um. Die Plattform analysiert dabei die gesamte Steuerungslogik der Linie, erkennt Risiken vor einem möglichen Stillstand und reduziert die Umrüstzeit deutlich.

Darüber hinaus setzt einer der größten Lebensmittelhersteller Deutschlands die Plattform bereits ein. Ziel ist es laut Mitteilung, die Neuaufstellung der Produktionsnetzwerke und weitere Digitalisierungsinitiativen mit Linexa umzusetzen. Das unterstreicht den Anspruch des Startups, nicht nur Transparenz über Bestandsanlagen zu schaffen, sondern auch konkrete operative Verbesserungen in der Fertigung zu ermöglichen.

Warum ist die Finanzierung strategisch relevant? 

Mit der Finanzierungsrunde positioniert sich Linexa in einem Umfeld, in dem die Modernisierung des Shopfloors als wettbewerbskritisch gilt. Project A begründet den Einstieg entsprechend deutlich. „Die europäische Fertigung ist unser wirtschaftliches Fundament. Mit Linexa gelingt die Shopfloor-Modernisierung schnell genug, um mit dem globalen Wettbewerb Schritt zu halten. Deshalb haben wir investiert. "

Die Mittel aus der Runde sollen nun den weiteren Ausbau der Plattform und den Teamaufbau ermöglichen. Aus der Mitteilung geht hervor, dass Linexa Ende 2025 von Viktor Stryczek, Alexandros Vassiliadis und Tobias Drees gegründet wurde. Das Unternehmen versteht sich als Deep-Tech-Startup, das Steuerungstechnik entschlüsselt und daraus die Grundlage für KI-gestützte Optimierung in der Produktion schafft.