14.10.2019

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

Das oberösterreichische Startup Seven Bel rund um den Gründer Thomas Rittenschober hat eine akustische Kamera entwickelt. Mit dieser können Lärmquellen visuell dargestellt werden.
/artikel/seven-bel-portaet-aws
Seven Bel
Thomas Rittenschober mit seiner Frau Barbara Rittenschober, die bei Seven Bel für Finance und Marketing zuständig ist
sponsored

In unserer Umwelt sind wir ständig mit Lärm konfrontiert, seien es Autos, Baumaschinen oder Orte an denen größere Gruppen von Menschen aufeinandertreffen. Dass zu viel Lärm krank macht, ist unumstritten. Damit Menschen vor Lärmquellen geschützt werden, gibt es eine Vielzahl an gesetzlichen Regelungen. Diese umfassen nicht nur die altbekannte Nachtruhe, sondern auch Grenzwerte für Maschinen und Produkte. 

+++ „aws Connect“: Neue Plattform matcht Startups, KMU, Corporates und Investoren +++

Akustische Kameras

Um diese Grenzwerte schon bei der Entwicklung der Produkte zu überprüfen, kommen neben Schallmessgeräten mittlerweile auch sogenannte akustische Kameras zum Einsatz. Ähnlich wie Wärmebildkameras visualisieren sie die Quelle des Lärms und erzeugen ein akustisches Bild. 

Derartige Kameras sind allerdings teuer und kosten je nach Größe und Bildqualität zwischen 40.000 und 100.000 Euro. Der Umstand, dass derartige Lösungen für Firmen kaum erschwinglich sind, hat den Linzer Mechatroniker Thomas Rittenschober auf den Plan gerufen. Er hat sich mit seinem Startup Seven Bel zum Ziel gesetzt, eine Lösung zu entwickeln, die weitaus kostengünstiger und zugleich mobil ist. 

Digitalisierung bringt neue Möglichkeiten

Rittenschober, der sich schon seit 15 Jahren mit dem Thema Akustik und Lärmunterdrückung beschäftigt hat, erläutert, dass sich mit der voranschreitenden Digitalisierung und zunehmender Rechenleistung durch Cloud Computing neue Möglichkeiten in der Entwicklung akustischer Kameras ergeben haben. Diese wurden bis dato allerdings noch nicht gänzlich ausgeschöpft.

Der Gründer hat die neuen Möglichkeiten zum Anlass genommen und ein mobiles System entwickelt, das keine Abstriche bei der Bildqualität macht und zugleich wirtschaftlich bleibt. Die Rede ist von Seven Bels „Dual Microphone Acoustic Camera“ – kurz dMAC.

Im Gegensatz zu bisherigen Lösungen, die für die Visualisierung der Lärmquellen eine Vielzahl an Mikrofonen brauchen, kommt die dMAC von Seven Bel nur mit einer Handvoll Mikrofone aus. Dadurch sei laut dem Gründer die nötige Mobilität gewährleistet und zudem würden für die Analyse weniger Daten anfallen. 

So funktioniert die Kamera von Seven Bel

Die Mikrofone sind an einem drehbaren Stab befestigt. Dieser rotiert und tastet dabei den Schall entlang einer Kreisfläche ab. Anschließend werden die Daten an einen Hochleistungsrechner in der Cloud gesendet, der das akustische Bild berechnet. In einem weiteren Schritt wird das akustische Bild mit einem optischen Bild überlagert, das mit einem Smartphone oder Tablet aufgenommen wird. 

Firmengründung und Marktreife

Der Gründer hat die Technologie in der ersten Jahreshälfte zum Patent anmelden lassen. Nun geht es darum, die Produktidee umzusetzen und die akustische Kamera zur Marktreife zu bringen.

Für die Umsetzung griff Rittenschober auf Förderungen der FFG und des Austria Wirtschaftsservice zurück. Im Rahmen des laufenden FFG-Projektes arbeitet Rittenschober an einer Echtzeit-Anwendung. Über die Unterstützung des Austria Wirtschaftsservice sollte zudem die Marktreife des Produktes vorangetrieben werden. Dazu zählen unter anderem Marktanalysen sowie der Aufbau erster Kundenkontakte. 

Rittenschobers Startup ist auch Teil von aws Industry-Startup.Net. Dabei handelt es sich um ein Matching-Service für Startups und Corporates, die Interesse an Kooperationen haben. Mit über 300 Mitgliedern ist aws Industry-Startup.Net das größte österreichische Netzwerk für die Suche nach Kooperationspartnerschaften.

Kontakte zur Industrie entscheidend

Gute Kontakte zur Industrie seien laut Rittenschober für sein Startup der Schlüssel zum Erfolg, da das Produkt auch in Zusammenarbeit mit potentiellen Kunden und deren Anforderungen entwickelt wird. Dafür führt der Gründer derzeit Pilotprojekte mit größeren Industriebetrieben aus der Automotive- und Maschinenbau-Branche durch. 

Die Kontaktaufnahme mit größeren Corporates stellte sein Unternehmen zu Beginn vor große Herausforderungen. “Als junges Startups ist es oftmals schwierig zu den richtigen Personen zu kommen, um Pilotprojekte umzusetzen”, so Rittenschober. Programme wie aws Industry-Startup.Net bieten hierfür laut dem Gründer die passende Unterstützung. Der Verkaufsstart der dMAC ist übrigens für die zweite Jahreshälfte 2020 geplant.


=> zur Page von aws Industry-Startup.Net

Deine ungelesenen Artikel:
22.10.2026

Grazer Startup versa setzt auf KI-Personas, um Gespräche mit Kunden zu üben

Mit virtuellen Gesprächspartnern will versa klassische Verkaufstrainings für Unternehmen verändern. Erst im Jänner 2026 gegründet, zählt das Unternehmen bereits rund 14 zahlende Kunden und ist nach eigenen Angaben profitabel. Und das ohne externes Investment.
/artikel/grazer-startup-versa-setzt-auf-ki-personas-um-gespraeche-mit-kunden-zu-ueben
22.10.2026

Grazer Startup versa setzt auf KI-Personas, um Gespräche mit Kunden zu üben

Mit virtuellen Gesprächspartnern will versa klassische Verkaufstrainings für Unternehmen verändern. Erst im Jänner 2026 gegründet, zählt das Unternehmen bereits rund 14 zahlende Kunden und ist nach eigenen Angaben profitabel. Und das ohne externes Investment.
/artikel/grazer-startup-versa-setzt-auf-ki-personas-um-gespraeche-mit-kunden-zu-ueben
Die Gründer von versa: Jakob Logar, Maximilian Brehm und Elija Dentler (v. l.) | (c) webformance.agency

Ein schwieriges Kundengespräch, eine heikle Preisverhandlung oder eine verärgerte Kundin: Solche Situationen gehören in vielen Berufen zum Alltag. Doch wie bereitet man Mitarbeitende darauf vor? Klassische Kommunikationstrainings sind oft zeitaufwendig und bieten nur begrenzte Möglichkeiten, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Genau hier setzt das Grazer Startup versa an. Das im Jänner 2026 gegründete Unternehmen hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, mit der Mitarbeitende realistische Gesprächssituationen simulieren und anschließend individuelles Feedback erhalten können.

Gegründet wurde das Unternehmen von Jakob Logar, Elija Dentler und Maximilian Brehm. Die Idee entstand aus den beruflichen Erfahrungen der Gründer. Co-CEO Logar war rund 20 Jahre im Vertrieb tätig und absolvierte selbst zahlreiche Kommunikationstrainings. Diese seien zwar hilfreich gewesen, hätten aber meist nur wenig Raum für praktische Übungen geboten. „Da haben wir jetzt einfach gesehen, das was KI da möglich macht, ist eben diesen Flaschenhals der Rollenspiele aufzuheben“, erklärt Logar. Mitarbeitende könnten dadurch unabhängig von Trainer:innen oder Vorgesetzten Gespräche üben.

Von einem Forschungsprojekt zur KI-Plattform

Den Anstoß lieferte ein Forschungsprojekt am Grazer Know-Center. Dort wurde auf Anfrage der Medizinischen Universität Innsbruck untersucht, ob sich Arzt-Patienten-Gespräche mit KI simulieren lassen. Ein erster ChatGPT-Prototyp zeigte Potenzial, aber auch technische Grenzen.

Heute kombiniert versa verschiedene KI-Modelle für die Szenarioerstellung, Sprachinteraktion und Auswertung. Unternehmen können eigene Unterlagen und Kundenprofile einbinden, um möglichst praxisnahe Trainingssituationen zu schaffen.

Doch warum braucht es dafür eine eigene Plattform statt ChatGPT? „Die Magie liegt eigentlich in der KI-Architektur und in der Agent-Orchestrierung“, sagt Logar. Anders als bei der Nutzung eines einzelnen Sprachmodells sollen die KI-Personas konsistent bleiben und die Auswertungen vergleichbar sein.

Eigene KI-Basismodelle entwickelt das Startup nicht. Stattdessen setzt es auf eine flexibel aufgebaute Architektur. „Wir verwenden immer das beste Modell“, so Logar. Neue Technologien könnten dadurch einzelne Komponenten ersetzen, ohne die gesamte Plattform verändern zu müssen.

Eingesetzt wird versa derzeit vor allem beim Onboarding neuer Mitarbeitender. Diese können vom ersten Kundentelefonat bis zur Preisverhandlung unterschiedliche Gesprächssituationen trainieren.

Das KI-Trainingsgespräch selbst erfolgt dann im Look eines Video-Calls. (c) versa Training GmbH

14 zahlende Kunden und bereits profitabel

Nur wenige Monate nach der Gründung zählt versa laut Logar rund 14 zahlende Unternehmenskunden. Darunter befinden sich eine große Bank und einer der größten deutschen Versicherer. Als Zielgruppe sieht versa nicht ausschließlich Großkonzerne. Interessant sei die Plattform grundsätzlich für Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden in kundenorientierten Rollen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice.

Der Weg vom ersten Interesse zum Vertragsabschluss sei allerdings nicht immer kurz. Besonders bei größeren Unternehmen würden rechtliche Prüfungen rund um den Einsatz von KI den Verkaufsprozess verlängern.

Finanziert wurde das Startup bislang ausschließlich aus Eigenmitteln. Das Stammkapital von 10.000 Euro brachten die drei Gründer selbst auf. Auf die Frage, wann das Unternehmen profitabel werden wolle, antwortet Logar: „Wir sind schon profitabel.“

Förderabsage als Wendepunkt

Ursprünglich hatte das Gründerteam auf eine aws-Seedförderung gehofft. Nach einem Pitch im Frühjahr 2026 folgte jedoch die Absage. Zu diesem Zeitpunkt hatten die Gründer ihre bisherigen Jobs bereits gekündigt. Trotz des Rückschlags beschlossen sie weiterzumachen. „Wir haben dann aber den Entschluss gefasst, weiterzumachen, weil die Idee so gut ist“, erzählt Logar. Die Absage habe das Team letztlich stärker auf den Markt fokussiert.

Aktuell ist versa in der Science Park Graz Academy und arbeitet im Grazer Unicorn. Zunächst will das Startup aus eigener Kraft weiterwachsen und einen mittleren sechsstelligen Umsatzbetrag erreichen. Für die spätere Skalierung werden Partner gesucht.

Dabei denkt das Team von Beginn an international. „Wir haben ja keine sprachlichen Restriktionen“, erklärt Logar. Erste Kunden aus Deutschland hat versa bereits gewonnen. Langfristig will das Unternehmen vor allem dort wachsen, wo der Bedarf an skalierbaren Kommunikationstrainings besonders groß ist.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Seven Bel: Wie aus Lärm Bilder werden