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.
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Seven Bel
Thomas Rittenschober mit seiner Frau Barbara Rittenschober, die bei Seven Bel für Finance und Marketing zuständig ist
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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. 

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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.


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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

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Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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