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:
02.01.2025

Norganoid: Grazer “Mini-Gehirn”-Startup für Alzheimer-Forschung insolvent

Es sollte die Forschung rund um neurologische Erkrankungen wie Parkinson und Alzheimer vorantreiben und maßgeschneiderte Medizin ermöglichen. Nun ist das Startup Norganoid zahlungsunfähig.
/artikel/norganoid-grazer-mini-gehirn-startup-fuer-alzheimer-forschung-insolvent
02.01.2025

Norganoid: Grazer “Mini-Gehirn”-Startup für Alzheimer-Forschung insolvent

Es sollte die Forschung rund um neurologische Erkrankungen wie Parkinson und Alzheimer vorantreiben und maßgeschneiderte Medizin ermöglichen. Nun ist das Startup Norganoid zahlungsunfähig.
/artikel/norganoid-grazer-mini-gehirn-startup-fuer-alzheimer-forschung-insolvent
Pixelrunner FireStart P4 Therapeutics - Insolvenzen
(c) Adobe Stock

Sie züchtet “Mini-Gehirne” zur Medikamentenforschung in der Neurologie. Die Grazer Startup-Gründerin Charlotte Ohonin arbeitet mit ihrem Startup Norganoid an der “Nano-Lab-On-A-Chip”-Technologie zur Erforschung von u.a. Alzheimer und Parkinson.

Ihre Karriere lang arbeitete Ohonin in der Stammzellenforschung. 2019 startete sie ihr Startup Norganoid mit Sitz im Science Park Graz, um ihre Forschungsergebnisse wirtschaftlich umzusetzen – brutkasten berichtete.

Norganoid entwickelt Mini-Gehirne auf Chip

Konkret hat Ohonin ein Gerät entwickelt, mit dem Medikamente für neurologische Erkrankungen wie Alzheimer oder Parkinson am Gehirn von konkreten Patient:innen getestet werden können, ohne den Körper der Person zu berühren.

Dafür werden mit Hilfe von menschlichen Stammzellen und Zellen der Patient:innen “Mini-Gehirne” auf einem Chip hergestellt – ein sogenannter Gehirn-Organoid. Damit will Ohonin die Entwicklung des menschlichen Gehirns verfolgen und schließlich die Entstehung von Krankheiten besser nachvollziehen.

Im Juli 2020 vermeldete das Startup, dass die Technologie erfolgreich patentiert wurde. Die Entwicklung von Ohonin ist nur eine der bereits damals als “Megatrend” bezeichneten “Organ-On-A-Chip”-Technologie im BioTech-Bereich. Mit ihrem Startup verfolgt Ohonin den Ansatz der individualisierten, “maßgeschneiderten” Medizin.

Zahlungsunfähig

Nun, gut vier Jahre später, vermelden AKV und KSV1870, dass Norganoid zahlungsunfähig ist. Es wurde von Gläubigerseite ein Konkursverfahren beantragt. Das Startup kann also prinzipiell das Verfahren noch abwenden, wenn es vor Gericht bescheinigen kann, dass die von den Gläubiger:innen geltend gemachten Insolvenzursachen nicht vorliegen – mehr dazu hier. Auch ist ein Sanierungsantrag im weiteren Verlauf noch möglich. Ob das Unternehmen geschlossen werden muss, ist somit noch unklar.

Eine Anfrage um Stellungnahme vonseiten des Startups blieb bislang unbeantwortet und wird hier ergänzt.

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