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Akselos

Akselos ist ein Schweizer Anbieter von Simulationssoftware für strukturelle digitale Zwillinge. Die Plattform basiert auf einer beschleunigten Finite-Elemente-Methode (Reduced Basis FEA), die laut Hersteller bis zu 1000-mal schneller rechnet als klassische FEA-Solver. Eingesetzt wird die Software vor allem im Energiesektor — Offshore-Wind, Öl und Gas, FPSOs, LNG-Infrastruktur — um Großstrukturen über ihren Lebenszyklus zu überwachen.

Überblick

  • Typ: Privatunternehmen, B2B-Software
  • Gründung: 2012
  • Hauptsitz: Lausanne, Schweiz
  • Weitere Standorte: Boston (USA), Houston, Ho-Chi-Minh-Stadt
  • Mitarbeiter: rund 90
  • Branche: Engineering-Simulation, Digital Twins, Predictive Maintenance
  • Website: akselos.com

Produkte

Kern der Plattform ist die patentierte RB-FEA-Technologie (Reduced Basis Finite Element Analysis), eine Weiterentwicklung klassischer FEM-Verfahren. Die Software erlaubt es, hochauflösende strukturelle Modelle ganzer Assets — etwa eines kompletten Offshore-Windturbinen-Jackets oder eines FPSO-Schiffsrumpfs — in Sekunden statt Tagen neu zu berechnen.

ProduktEinsatzgebiet
Akselos IntegraDigital-Twin-Plattform für Asset-Integrity-Management
Akselos ModelerAufbau hochauflösender RB-FEA-Modelle
Akselos CloudSaaS-Bereitstellung, Integration mit Sensordaten (SCADA, Dehnungsmessstreifen)

Typische Anwendungsfälle: Lebensdauerverlängerung alternder Plattformen, Fatigue-Analyse von Offshore-Wind-Jackets, Restlebensdauer von Pipelines und Druckbehältern, Anpassung von Inspektionsintervallen auf Basis simulierter Belastungshistorie.

Geschichte und Entwicklung

Akselos entstand 2012 als Spin-off des MIT und der EPFL Lausanne. Gründer sind Thomas Leurent und David Knezevic, beide Schüler von Anthony T. Patera (MIT), dessen Forschungsgruppe die Reduced-Basis-Methode über zwei Jahrzehnte entwickelt hat. Die ersten Jahre lag der Fokus auf der Kommerzialisierung der akademischen Forschung; erste Kunden kamen aus der Öl- und Gasindustrie.

Ab 2016 verlagerte sich das Geschäft schrittweise in Richtung Offshore-Wind, getrieben durch den Skalierungsbedarf der europäischen Wind-Operatoren. 2017 und 2019 folgten größere Finanzierungsrunden mit Beteiligung strategischer Industrieinvestoren. Die Serie-C-Runde 2020 brachte rund 17 Mio. USD, eine erweiterte Runde 2022 nochmals deutlich mehr.

Akselos arbeitet seit Jahren eng mit Shell zusammen — der Konzern setzt die Software auf einer Reihe seiner Offshore-Assets ein und ist sowohl Kunde als auch Investor.

Team und Führung

  • Thomas Leurent — CEO, Mitgründer, vorher Schlumberger und McKinsey
  • David Knezevic — CTO, Mitgründer, PhD MIT, Mitautor der RB-FEA-Forschungspublikationen
  • Hugues Vincent — CFO

Das technische Team ist überdurchschnittlich akademisch geprägt; eine signifikante Zahl von Engineers hat einen PhD in Numerik oder Strukturmechanik.

Investoren und Eigentümer

Akselos ist Venture-finanziert. Bisherige Geldgeber (Auswahl):

  • Shell Ventures — Lead in mehreren Runden
  • Innogy (heute Teil von RWE) — frühe strategische Beteiligung
  • Equinor Ventures
  • Hitachi Ventures
  • SE Ventures (Schneider Electric)
  • Synergy Energy Investments

Ein klassischer PE-Buyout ist bislang nicht erfolgt; die Investorenstruktur ist strategisch-industriell geprägt. Ein Exit-Pfad wäre am ehesten ein Trade Sale an einen Engineering-Software-Konzern (Bentley Systems, Hexagon, ANSYS, AVEVA) oder ein industrielles IPO, falls der Offshore-Wind-Boom weitere Skalierung erlaubt. Konkrete Exit-Indikationen liegen nicht vor.

Konkurrenz

Im weiteren Sinne konkurriert Akselos mit klassischen FEM-Anbietern, im engeren Sinne mit spezialisierten Digital-Twin-Anbietern für Energie-Assets:

  • ANSYS — generelle FEM-Plattform
  • Dassault Systèmes / SIMULIA (Abaqus) — Strukturanalyse
  • Bentley Systems — Infrastruktur-Engineering, OpenWindPower
  • Hexagon (MSC Software) — FEM, digitale Zwillinge
  • DNV — Sesam-Suite für Offshore-Strukturen, Bladed für Wind
  • Ramboll — ROSAP-Toolchain für Offshore-Wind (intern und als Service)

Der differenzierende Faktor von Akselos liegt weniger in der Modelliertiefe als in der Rechengeschwindigkeit auf großen Modellen — das öffnet Echtzeit-Anwendungsfälle, die mit Standard-FEA nicht handhabbar sind.

Quellen