Drei Start-ups zeigen, wie KI, Physik und IoT aus alten Infrastrukturen neue Entscheidungssysteme machen

Die großen Debatten über Wasser beginnen oft bei Dürre, Hitze, Industrieansiedlungen, Flüssen, Kläranlagen und Milliardeninvestitionen. Die Start-up-Pitches auf der Handelsblatt-Konferenz „Wirtschaftsfaktor Wasser“ führten in eine andere Ebene. Sie lag unter der Straße, in Rohren, in Füllstandsdaten, in Partikeln, in Pumpen, in Sensoren, in Cloud-Fragen und in Maschinen, die bisher kaum als digitale Vermögenswerte behandelt wurden.

Phillip Grimm von Pluvion, Tayyar Bayrakci von CyFract und Georg Dornaus von intelliThings präsentierten drei sehr unterschiedliche Antworten auf eine gemeinsame Frage: Wie wird eine Infrastruktur intelligenter, die jahrzehntelang gebaut, betrieben und repariert wurde?

Der Wassersektor braucht Geld. Das war an diesem Konferenztag oft zu hören. Die Pitches zeigten eine zweite Wahrheit. Geld allein reicht nicht. Es muss an die richtigen Stellen fließen. Es muss technische Risiken senken. Es muss Betriebskosten reduzieren. Es muss Daten nutzbar machen. Es muss aus Versorgungsinfrastruktur ein lernendes System schaffen.

Das Fremdwasser frisst Energie, bevor es jemand sieht

Phillip Grimm begann mit einem Problem, das fast idealtypisch für die Wasserwirtschaft ist: Fremdwasser. Es liegt unter der Straße. Es spritzt nicht aus einer Leitung. Es erzeugt selten Bilder. Es steht kaum in der Öffentlichkeit. Dennoch kostet es Milliarden.

Fremdwasser bezeichnet Wasser, das in der Kanalisation landet, obwohl es dort nicht hingehört. Grundwasser dringt durch beschädigte Leitungen ein. Wurzeln öffnen Wege. Fehlanschlüsse leiten Regenwasser in falsche Systeme. Illegale Anschlüsse belasten Netze zusätzlich. Im Ergebnis pumpen und behandeln Kommunen Wasser, für das niemand Gebühren zahlt und das in der Abwasserinfrastruktur Kapazität blockiert.

Grimm nennt einen europäischen Durchschnitt von rund 50 Prozent Fremdwasser in der Kanalisation. Manche Betreiber erreichen noch höhere Werte. Jeder zusätzliche Liter muss gepumpt und in der Kläranlage behandelt werden. Damit steigt der Energieverbrauch. Die Kläranlage ist in vielen Kommunen einer der größten Stromverbraucher. Fremdwasser wird so zum versteckten Energieproblem.

Bei Starkregen verschärft es die Lage. Kanäle, die bereits durch Fremdwasser gefüllt sind, laufen schneller über. Mischwasser kann in Gewässer gelangen. Das ökologische Problem beginnt dann in einem Informationsdefizit.

Das teuerste Asset der Kommune liegt im Boden

Grimm rückt den Blick auf den Wert des Kanalnetzes. Deutschland verfügt über Hunderttausende Kilometer kommunaler Kanalleitungen. Der Wiederbeschaffungswert liegt im hohen dreistelligen Milliardenbereich. Diese Infrastruktur ist eines der wertvollsten Vermögen vieler Städte und Gemeinden. Sie liegt verborgen im Boden.

Wer Brücken prüft, sieht Risse, Rost, Beton, Armierung. Wer Kanäle prüfen will, muss Schächte, Haltungen und Leitungen inspizieren. In einer Großstadt sind das Tausende Kilometer. In kleineren Gemeinden fehlt oft Personal. Die Fachkräfte kümmern sich zugleich um Straßen, Spielplätze, Winterdienst, Überläufe und Abwasserbetrieb. Viele stehen kurz vor dem Ruhestand. Die nächste Generation rückt zu langsam nach.

Pluvion setzt deshalb auf günstige Datenquellen. Füllstandsdaten aus dem Kanalnetz reichen aus, um mit Machine Learning Muster zu erkennen. Das System soll zeigen, aus welchen Bereichen besonders viel Fremdwasser kommt. Damit können Betreiber ihre Sanierungsmittel priorisieren. Der Euro fließt dorthin, wo er am meisten bewirkt.

Das ist keine technologische Spielerei. Es ist eine neue Investitionslogik. Die Wasserwirtschaft muss nicht alles gleichzeitig sanieren. Sie muss wissen, wo der größte Hebel liegt.

KI beginnt mit einfachen Messwerten

Interessant ist der Pragmatismus des Ansatzes. Pluvion braucht keinen Zugriff auf Live-Systeme oder SCADA-Strukturen. Personenbezogene Daten fallen nicht an. Füllstände genügen. Diese niedrige Eintrittsschwelle erklärt, weshalb gerade kleinere Betreiber aufgeschlossen reagieren. Dort ist der Druck hoch. Personal fehlt. Der Bedarf an Priorisierung ist groß.

Die häufigste KI-Debatte kreist um große Modelle, generative Systeme und spektakuläre Anwendungen. Im Kanalnetz wirkt KI bescheidener. Sie erkennt Muster in Füllständen. Sie grenzt Gebiete ein. Sie hilft, Sanierung zu planen. Sie alarmiert bei Auffälligkeiten.

Gerade diese Bescheidenheit macht den Ansatz wirtschaftlich interessant. Die Wasserwirtschaft braucht keine Show-Technologie. Sie braucht Systeme, die im Betrieb funktionieren.

CyFract stellt die Physik gegen den Energiehunger

Der zweite Pitch führte in den Wasser-Energie-Zusammenhang. Tayyar Bayrakci von CyFract stellte ein niedrigdruckbasiertes, filterloses System vor, das suspendierte Partikel aus Wasser entfernen soll. Der Kern ist ein kompakter Hydrozyklon, eine Art intelligentes Rohr, das Fluidkräfte nutzt. Keine beweglichen Teile. Geringer Druck. Geringer Energieeinsatz.

CyFract beschreibt das Verfahren als Alternative zu klassischen Filter- und Membransystemen in bestimmten Vorbehandlungsaufgaben. Diese Systeme brauchen Druck, Reinigung, Wartung und Energie. Besonders bei hoher Partikelfracht geraten Verfahren an Grenzen. CyFract will Partikel mit physikalischer Strömungsführung abscheiden.

Das Unternehmen nennt einen Prototypen mit zwei Metern Länge und 25 Millimetern Durchmesser. Die Durchflussleistung liegt bei 5000 Litern pro Stunde. Für Partikel von 50 Mikrometern wird eine Abscheideleistung von 98 Prozent angegeben. Das System befindet sich im Pilotstadium. Der nächste Schritt braucht Investoren, Technologiepartner und Pilotkunden.

Entsalzung sucht nach neuen Vorbehandlungen

Als Zielmarkt nennt Bayrakci besonders die Meerwasserentsalzung. Dort treffen Wasserbedarf, Energiepreise und physikalische Grenzen direkt aufeinander. Entsalzungsanlagen hängen an Vorbehandlung, Membranen, Druck, Wartung und Betriebskosten. Jede Technologie, die Partikel mit weniger Energie aus dem System nimmt, kann Gesamtkosten senken.

CyFract sieht Potenzial, die Kosten von Entsalzungsprozessen durch bessere Vorbehandlung deutlich zu reduzieren. Ob das im industriellen Maßstab gelingt, entscheidet sich jetzt in Pilotprojekten. Dort zeigt sich ein typisches Dilemma radikaler Innovation. Alle rufen nach neuen Lösungen. Sobald eine Lösung wirklich neu ist, verlangen Märkte Beweise, Referenzen, Umsätze, Langzeitdaten und Betriebserfahrung.

Das ist nachvollziehbar. Wasserinfrastruktur duldet wenig Risiko. Gleichzeitig blockiert diese Vorsicht oft Technologien, die gebraucht werden. Die Aufgabe lautet daher, Pilotierung, Risikoteilung und industrielle Erprobung so zu organisieren, dass neue Verfahren schneller aus dem Labor in den Betrieb kommen.

Georg Dornaus fragt zuerst nach dem Geschäftsmodell

Der dritte Pitch führte von neuen Verfahren zu bestehenden Maschinen. Georg Dornaus von intelliThings setzte dort an, wo viele Digitalprojekte in der Wasserwirtschaft scheitern: bei der Übersetzung einer funktionierenden Maschine in ein belastbares digitales Produkt.

Viele Anlagen laufen seit Jahren zuverlässig. Pumpen, Steuerungen, Dosiersysteme, Ventile und Sensoren erfüllen ihren Zweck. Doch sie liefern ihre Daten häufig nur lokal, fragmentiert oder gar nicht in einer Form, aus der Betreiber und Hersteller wirtschaftlichen Nutzen ziehen können. Dornaus formuliert dafür ein klares Ziel: Aus mechanischen Produkten sollen digitale Assets werden.

Für Betreiber bedeutet das höhere Verfügbarkeit. Sie wollen früher erkennen, wann eine Anlage ausfällt, weshalb sie ausfällt und wie sie schneller wieder in Betrieb kommt. Für Hersteller entsteht ein anderer Nutzen. Sie sehen, wie Kunden ihre Anlagen wirklich verwenden, welche Bauteile früher verschleißen, welche Betriebszustände Probleme verursachen und welche Muster über viele installierte Systeme hinweg erkennbar werden.

Der entscheidende Punkt liegt im Weg dorthin. Dornaus beschreibt ein Scheitern, das in vielen IoT-Projekten wiederkehrt. Unternehmen beginnen mit Technik. Sie stellen Softwareentwickler ein, bauen einen Prototyp, ergänzen eine App, suchen passende Hardware und stolpern dann über Security, Funkzulassung, Skalierung, Batterietransport, Entsorgung, Produktcompliance und Datenarchitektur. Aus einem Prototyp wird noch kein Produkt. Aus einer verbundenen Maschine entsteht noch kein Geschäftsmodell.

Besonders gefährlich wird es, wenn der Business Case im Verlauf des Projekts verschwindet. Dann sammeln Unternehmen Daten, ohne daraus Entscheidungen abzuleiten. Sie bauen Dashboards, die niemand nutzt. Sie erzeugen laufende Kosten für Cloud, Hardware und Wartung, ohne einen messbaren Mehrwert für Betreiber oder Hersteller zu schaffen. Digitalisierung wird dann zur Zusatzlast.

Dornaus dreht diese Logik um. Am Anfang muss der Use Case stehen. Welche Entscheidung soll besser werden? Welcher Ausfall soll vermieden werden? Welche Dokumentation lässt sich automatisieren? Welche Wartung wird planbarer? Welche Kosten sinken? Erst danach folgen Sensorik, Datenübertragung, Cloud, Edge-Logik und Analysemodelle.

KRITIS macht IoT zur Sicherheitsarchitektur

Der KRITIS-Gedanke verschärft diese Anforderungen. Wasserinfrastruktur gehört zur Daseinsvorsorge. Viele Betreiber fallen in den Bereich kritischer Infrastrukturen oder bewegen sich nahe daran. Für sie reicht ein hübsches Interface nicht aus. Sie müssen nachweisen können, dass eingesetzte Systeme sicher, beherrschbar, auditierbar und ausfallsicher sind.

Damit wird Security zur Produktfunktion. Ein Sensor im Kanal, eine Steuerbox an einer Pumpstation oder ein Gateway in einer Anlage ist physisch erreichbar. Wer einen Kanaldeckel öffnet, kann unter Umständen an Hardware gelangen. Deshalb muss Sicherheit bereits in der Entwicklung beginnen: verschlüsselte Protokolle, Schlüsselchips, saubere Identitäten, Rechtekonzepte, nachvollziehbare Updates, getrennte Rollen und dokumentierte Entscheidungen.

Cyber Resilience Act, NIS2, AI Act und KRITIS-Vorgaben erhöhen den Druck zusätzlich. Hersteller müssen verstehen, welche regulatorischen Pflichten ihre Kunden erfüllen müssen. Betreiber kritischer Infrastruktur dürfen keine Systeme einsetzen, deren Datenflüsse, Ausfalllogik oder Sicherheitsarchitektur unklar bleiben.

Dornaus benennt deshalb die Fragen, die über Vertrauen entscheiden: Wem gehören die Daten? Wo liegen sie? Wer darf sie auswerten? Was passiert, falls die Cloud nicht erreichbar ist? Welche Funktionen müssen lokal weiterlaufen? Welche Entscheidungen trifft ein Algorithmus? Wie werden diese Entscheidungen dokumentiert? Wer haftet, falls eine automatisierte Optimierung falsch liegt?

Gerade die Cloud-Frage zeigt die kulturelle Hürde der Wasserwirtschaft. Viele Entscheidungsträger in kritischer Infrastruktur misstrauen externen Cloud-Lösungen. Dieses Misstrauen ist nicht irrational. Es folgt aus Verantwortung. Wer für Versorgungssicherheit haftet, will seine Systeme verstehen. Deshalb braucht die Wasserwirtschaft flexible Architekturen: deutsche Cloud, private Cloud, On-Premise-Server, Edge-Verarbeitung und klare Trennung zwischen lokaler Betriebsfähigkeit und zentraler Auswertung.

Dornaus’ Beitrag macht deutlich: Digitalisierung der Wassertechnik ist kein App-Projekt. Sie ist Produktentwicklung unter KRITIS-Bedingungen. Sie verlangt Security by Design, Datenhoheit, auditierbare KI, belastbare Geschäftsmodelle und ein Verständnis für den Lebenszyklus vernetzter Hardware.

Der Nutzen kann erheblich sein. Anlagen werden besser dokumentiert, Wartung wird planbarer, Ausfälle werden früher erkannt, Hersteller lernen aus realen Betriebsdaten, Betreiber sichern Verfügbarkeit. Doch der Weg dorthin führt über Disziplin. Wer IoT als Zusatzmodul behandelt, scheitert. Wer es als reguliertes, sicherheitskritisches Produkt denkt, kann aus Wassertechnik ein digitales Profitcenter machen.

Drei Pitches, eine Richtung

Pluvion, CyFract und intelliThings stehen für drei verschiedene Innovationspfade. Pluvion macht verborgene Infrastruktur sichtbar und priorisiert Investitionen. CyFract arbeitet an einer physikalischen Lösung für energiearme Wasseraufbereitung. intelliThings digitalisiert bestehende Anlagen und sucht den wirtschaftlichen Nutzen in Daten, Betriebssicherheit und Dokumentation.

Gemeinsam zeigen sie, dass die Wasserwirtschaft vor einem Sprung steht. Der Sektor wird datenreicher, technischer, sicherheitskritischer und kapitalintensiver. Gleichzeitig bleibt er bodenständig. Die Probleme liegen in Kanälen, Pumpen, Rohren, Partikeln, Abwasserströmen, Sensoren und Wartungsplänen.

Die Start-ups erinnern daran, dass Innovation in der Wasserwirtschaft selten aus glänzenden Oberflächen besteht. Sie entsteht dort, wo Betreiber Kosten senken, Energie sparen, Ausfälle vermeiden, Sanierungen priorisieren und knappe Ressourcen länger nutzen.

Die neue Wasserökonomie beginnt im Betrieb

Der Wassersektor wird oft als konservativ beschrieben. Die Pitches zeichnen ein genaueres Bild. Betreiber sind vorsichtig, weil ihre Systeme funktionieren müssen. Sie tragen Verantwortung für Gesundheit, Umwelt, Versorgung und Gebühren. Diese Vorsicht ist kein Fehler. Sie wird aber zum Problem, sobald sie neue Lösungen blockiert, die dringend gebraucht werden.

Deshalb braucht die Wasserwirtschaft eine andere Innovationskultur. Pilotprojekte müssen schneller in Referenzen überführt werden. Kommunen brauchen niedrigschwellige Einstiege. Start-ups brauchen Zugang zu Daten und Anlagen. Investoren müssen längere Zyklen verstehen. Regulierung muss Sicherheit schaffen, ohne den Markt zu ersticken.

Die Start-up-Pitches zeigten keine fertige Revolution. Sie zeigten etwas Wichtigeres: konkrete Werkzeuge für eine Infrastruktur, die unter Druck gerät. Der nächste Effizienzsprung der Wasserwirtschaft liegt nicht allein im Neubau. Er liegt in der Frage, ob bestehende Systeme endlich lernen, ihre eigenen Daten zu nutzen.