Während in Europa Werke schließen und zehntausende Jobs abgebaut werden, entstehen in China hochautomatisierte „Dark Factories“. Also Werke, die so weit automatisiert sind, dass sie kein Licht mehr brauchen und nahezu ohne menschliches Eingreifen auskommen. Europas Produktionslinien basieren auf historisch gewachsenen Steuerungssystemen verschiedener Hersteller, die kaum noch ganzheitlich verstanden werden. Der Unterschied liegt hier weniger in der Hardware als in der Software.
Und genau da setzt Linexa an: Statt auf klassische Datenquellen wie Sensorik oder ERP-Systeme zu schauen, analysiert das Startup direkt den Steuerungscode auf Maschinenebene und überführt ihn in ein einheitliches Datenmodell. Dieser Ansatz ermöglicht erstmals ein vollständiges, systemübergreifendes Verständnis komplexer Produktionsanlagen.
Finanzierungsrunde mit prominenten Industrie-Investoren
Die Pre-Seed-Runde wird von Project A angeführt. Zu den Angel-Investoren zählen unter anderem Thomas Böck (CEO Festo), Bastian Nominacher (Mitgründer Celonis) und Christian Schlögel (ehemaliger CTO/CDO Kuka & Körber). Das frische Kapital soll vor allem in den Ausbau der Plattform sowie in den Aufbau des Teams fließen.
Florian Heinemann, General Partner bei Project A, ordnet die Investition so ein:
„Die europäische Fertigung ist unser wirtschaftliches Fundament. Mit Linexa gelingt die Shopfloor-Modernisierung schnell genug, um mit dem globalen Wettbewerb Schritt zu halten.“
Warum klassische Digitalisierungslösungen oft scheitern
Viele bestehende Lösungen fokussieren sich auf Geschäftsprozesse (ERP, MES) oder Sensordaten. Hierbei werden also eher einzelne Maschinen und Teilprozesse beobachtet, statt die Erfassung der eigentlichen Logik der Produktion.
Linexa zeigt, dass es auch anders geht. Das Startup analysiert die Steuerungslogik direkt auf Maschinenebene, vereinheitlicht herstellerübergreifend die Daten und baut daraus ein vollständiges digitales Abbild der Produktion auf. Auf dieser Grundlage kommen KI-Agenten zum Einsatz, die Prozesse kontinuierlich überwachen und optimieren. Das Ergebnis ist, dass Unternehmen Risiken frühzeitig erkennen. Auch Anpassungen können sicher durchgeführt und ihre Produktionsprozesse insgesamt effizienter gesteuert werden.
Praxisbeispiel: Schnellere Umrüstung von Produktionslinien
Ein konkreter Anwendungsfall zeigt den operativen Mehrwert. Man nehme zum Beispiel einen Kosmetikhersteller, der die Abfülllinie von Flüssigseife auf Handcreme umstellen möchte. Linexa analysiert die gesamte Steuerungslogik der Linie, identifiziert potenzielle Risiken im Vorfeld und reduziert dadurch die Umrüstzeit signifikant.
Solche Anpassungen sind in der Praxis hochkritisch. Produktionsausfälle können laut Unternehmen bis zu 2 Millionen Euro (2,3 Millionen US-Dollar) pro Stunde kosten. Entsprechend gilt in vielen Fabriken weiterhin das Prinzip „Never change a running system“ – ein Innovationshemmnis, das Linexa gezielt adressiert.
Erste Industriekunden und Skalierungspotenzial
Bereits heute wird die Plattform von einem der größten Lebensmittelhersteller Deutschlands eingesetzt. Ziel ist es, die Restrukturierung von Produktionsnetzwerken sowie weitere Digitalisierungsinitiativen voranzutreiben.
Damit positioniert sich Linexa früh in einem Markt mit hohem Skalierungspotenzial. Bestehende Industrieanlagen (Brownfield-Digitalisierung), die einen Großteil der europäischen Fertigungslandschaft ausmachen, können so modernisiert werden.
Schlüsseltechnologie für Europas industrielle Wettbewerbsfähigkeit
Der Ansatz der Technologie fokussiert sich dabei nicht nur auf den Gewinn eines Einzelnen. Laut Linexa-Mitgründer Viktor Stryczek steht die Wettbewerbsfähigkeit Europas insgesamt auf dem Spiel:
„Jeder Produktionsstandort, der in Europa schließt, schwächt unsere wirtschaftliche Unabhängigkeit. Linexa gibt Unternehmen die Kontrolle über ihre Anlagen zurück.“
Der Fokus auf bestehende Infrastruktur statt Neubau könnte sich als entscheidender Vorteil gegenüber globalen Wettbewerbern erweisen. Dies ist in Europa insbesondere wegen der hohen Investitionskosten und regulatorischen Hürden wichtig.
