NOSI: Wie die „elektronische Nase“ von Tulln aus die Welt erobern soll
NOSI digitalisiert mit seinen Sensoren Gerüche. Nach Jahre langer Entwicklung betreut das Startup mittlerweile seine ersten Kunden. Auf dem Weg dorthin wurde es maßgeblich von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt.
Startup-Gründer:innen bezeichnen ihre Produkte im Pitch gerne als „revolutionär“ oder „völlig neuartig“. Patrik Aspermair, Co-Founder und CEO des Tullner (NÖ) Startups NOSI, tut das im Gespräch mit brutkasten nicht. Muss er auch nicht, denn dass diese Begriffe auf das Produkt, das er gemeinsam mit seinen Mitgründer:innen Johannes Bintinger und Klara Brandstätter entwickelt und auf den Markt gebracht hat, zutreffen, erkennt man auch ohne darauf hingewiesen zu werden.
NOSI digitalisiert mit seinen Sensor-Systemen Gerüche – brutkasten berichtete bereits. „Jeder kennt die Möglichkeit, das Sehen und das Hören zu digitalisieren. Man kann es sogar am eigenen Smartphone machen“, sagt Aspermair. Und mit NOSI – kurz für „Network for Olfactory System Intelligence“ – kommt noch ein weiterer Sinneseindruck dazu, der fortan digital erfasst werden kann.
Wofür braucht es die elektronische Nase?
Und wofür braucht man das? „Die elektronische Nase soll überall dort eingesetzt werden, wo der Mensch seine Nase nicht reinstecken möchte oder kann, bzw. wo er einfach nicht da ist, etwa weil es 24 Stunden am Tag passieren muss“, erklärt Aspermair. Einsatzmöglichkeiten gibt es unter anderem in der Pflege oder in der Hotellerie, wo mittels elektronischer Nase Ungeziefer frühzeitig erkannt werden kann. Damit konnte NOSI nicht nur eine ganze Reihe von Preisen abräumen. Erste mit dem mittlerweile zehnköpfigen Team umgesetzte Kundenprojekte nach dem formellen Start dieses Jahr zeigen: Die Nachfrage dafür ist da.
Gründung von NOSI dieses Jahr nach jahrelanger Forschung und Entwicklung
Um dort überhaupt hinzukommen, haben Gründer:innen und Team einen weiten Weg hinter sich gebracht. Über viele Jahre hinweg wurden die Polymer-Sensoren und die dazugehörige KI-Software von Aspermair und Bintinger am AIT entwickelt. Formell gegründet wurde dann mit Co-Founderin Brandstätter Anfang dieses Jahres.
„Ohne die aws gäbe es NOSI als Unternehmen gar nicht.“
Und dafür brauchte es das nötige Kapital. Das lieferte die Austria Wirtschaftsservice (aws) mit der Preseed-Förderung. „Ohne die aws gäbe es NOSI als Unternehmen gar nicht. Wenn wir die Preseed-Förderung nicht bekommen hätten, hätten wir nicht gegründet. Denn sie war auch der externe Check, ob unser Business-Plan auch vor einer unabhängigen Jury hält“, erzählt Aspermair.
Mit dem Kapital habe man dann die ersten Mitarbeiter:innen angestellt – mittlerweile umfasst das Team zehn Personen. „Und wir konnten die Entwicklung auf einen Status bringen, an dem wir erste Geräte potenziellen Kunden anbieten konnten“, sagt der NOSI-Gründer. Man habe zudem viele Gespräche in diversen Branchen geführt, sei auf unterschiedlichen Events und Konferenzen eingeladen gewesen und habe eine sehr gute Medienpräsenz gehabt. „Wir haben uns sehen und messen lassen. Das braucht alles seine Zeit. Und durch die Förderung war die Runway vorhanden, um das so zu machen“, so Aspermair.
Auch im Bereich IP (Intellectual Property) habe man sich Unterstützung von der aws geholt. „Das ist für uns ein wichtiges Thema und bei der aws gibt es viele Ansprechpartner dafür, die leicht zugänglich sind“, so der Gründer.
Märkte ergründen
Bei allem was bereits zurückliegt, hat NOSI am Markt gerade einmal die ersten Schritte absolviert. „In der Preseed-Phase mussten wir zunächst einmal wissen, was überhaupt unsere Märkte sind. Welche potenziellen Anwendungsbereiche können wir schon in naher Zukunft bespielen? Denn Geruchssensorik hat natürlich in sehr vielen Anwendungsbereichen Potenzial, aber man kann nicht alles gleichzeitig machen und muss fokussieren“, erklärt der Gründer. Dazu brauche es viel Arbeit und viele Gespräche. „Das schafft man nur mit einem Team, das einen unterstützt“, sagt Aspermair.
Von Tulln in die ganze Welt
Nun geht es für NOSI daran, Schritt für Schritt und Branche für Branche den Markt zu erobern – nicht nur in Österreich. „Wir haben uns unter anderem für das GIN-Programm Go Asia beworben, um zu ergründen, ob der asiatische Markt für uns spannend ist“, sagt der Gründer. Gesucht werden dabei nicht nur direkte Kunden, sondern auch Systemintegratoren.
Und für die Expansionsschritte und die Weiterentwicklung der Technologie wird es auch weiteres Kapital brauchen. Hier kommt die aws wieder ins Spiel. „Wir beantragen auch die aws-Seed-Förderung und das FFG-Basisprogramm“, verrät Aspermair. Und auch ein Investment aufzunehmen, ziehe man mittelfristig in Betracht.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.
brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?
Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!
(c) BMW Group
Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.
Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?
Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.
(c) BMW Group
BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?
2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.
Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!
Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.
Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?
Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.
(c) BMW Group
Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.
So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.
Was ist das Rezept, damit es funktioniert?
Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.
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Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?
Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.
Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?
UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.
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Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?
Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …
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