21.07.2020

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

Das Münchner Startup OroraTech hat eine SaaS-Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen entwickelt. Durch die firmeneigene Technologie wurde der Wildfire Service (WFS) geschaffen, der die schnelle Erkennung und Überwachung von Waldbränden auf globaler Ebene ermöglicht. Co-Founder Thomas Grübler über diese und weitere Anwendungsmöglichkeiten.
/artikel/waldbrande-ororatech
OroraTech, Thomas Grübler, Waldbrände, Satelliten, nanosatelliten, NASA, ESA
(c) OroraTech- Das gründerteam rund um CEO Thomas Grübler verfolgt einen "mulit-use"-Ansatz in Sachen Satellitenbeobachtung.

Man könnte es mit dem Ausbruch der Pandemie leicht vergessen. Doch bevor das Coronavirus hierzulande mit Mitte März einen „Lockdown“ erzwungen hat, blickte die Welt besorgt nach Australien. Dort hatten von Juni 2019 bis März 2020 landesweite Wald- und Buschbrände gewütet. Die Flammen okkupierten eine Fläche von rund 126.000 Quadratkilometern Fläche und forderten 33 Todesopfer, 240.000 Evakuierungen und Schätzungen nach der Universität Sydney eine Milliarde tote Tiere. Wirtschaftlicher Schaden dabei: über 3 Milliarden Euro. Das deutsche Startup OroraTech möchte in diesem Sinne mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.

Wildfire Service

Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst. Der MVP wurde Anfang 2020 auf den Markt gebracht und zählt nun den australischen Staat, eine kanadische Provinz und einen der fünf größten globalen Versicherer als Kunden des WFS.

Das Feedback der OroraTech-User soll eigenen Angaben nach bereits gezeigt haben, dass Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Überwachungssystemen wie Wachtürmen oder Flugzeugbeobachtungen erheblich gesenkt werden konnten.

Mit OroraTech Überwachungskosten sparen

„Aktuelle Lösungen mit Türmen kosten vier bis acht Euro pro Hektar Wald im Jahr. Wir kommen auf weniger als ein Zehntel und sind schon bei einer kleinen Anzahl an Kunden profitabel“, sagt Mitgründer und CEO Thomas Grübler. „Eine Fallstudie, entstanden durch einen Corona-Lockdown in Südamerika, zeigt, dass dort viele Türme mit Personal besetzt sind. Es gibt auch Türme mit Kameras, deren Detektion aber auch oft eine zweite Verifikation benötigt. Da das Personal wegen Corona daheim bleiben musste, wurde unser aktueller ‚SaaS-MVP‘ basierend auf bestehenden Satellitendaten getestet. Wir konnten jetzt schon Schäden im fünfstelligen Bereich innerhalb von nur vier Wochen verhindern.“

Auch andere Geschäftsfelder angedacht

Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden. OroraTech möchte seinen Kundenstamm mit neuen Produkten, etwa der Verbesserung der Marktinformationen durch Verfolgung industrieller thermischer Signaturen und Überwachung der Landwirtschaft durch Evapotranspiration (Verdunstung von Wasser aus Tier- und Pflanzenwelt sowie von Boden- und Wasseroberflächen) erweitern.

„Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft (Evapotranspiration) und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt der Gründer.

Marktpreise durch Beobachtung vorhersagen

Grübler persönlich fasziniert die Überwachung von Industrieanlagen am meisten, wie er sagt: „Wir starteten damit während der Corona-Pandemie. Und können jetzt schon sagen, ob ein Stahlwerk aktiv ist oder nicht. Daher planen wir an Algorithmen, um etwa den Stahlpreis vorherzusagen. Vor allem mit den hoch aufgelösten Daten der eigenen Satelliten erwarten wir uns sehr genaue ‚insights‘.“

OroraTech: Verbesserung von ESA- und NASA-Satelliten

Dabei legt das Startup den Fokus auf die Aggregation, Fusion und Verbesserung einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Satelliten von ESA, NASA, NOAA, EUMETSAT und JAXA, da die Anwendung von KI auf diese Datensätze ein entscheidender Faktor in dieser Branche ist.

„Aktuelle Daten haben sehr viel ‚false positives‘ und erkennen nur einzelne Pixel. Wir erhöhen die Zuverlässigkeit durch Verringerung der ‚false positives‘. Zudem erkennen wir zusammenhängende Pixel als ein Feuer und können so den Verlauf besser darstellen und vorläufige Informationen über die ‚burned area‘ ableiten. Wir kennen das spatio-temporal aggregation (clustering) of fire hotspots“, sagt Grübler.

Im Google-Accelerator dabei

Durch seine innovative Zugangsweise wurde das Unternehmen als eines von elf Startups, bei 1200 Bewerbungen, für den „Google for Startups Accelerator on the Sustainable Developement Goals“ ausgewählt. Dort soll die geplante vertikale Integration beschleunigt werden, durch die Erweiterung der SaaS-Plattform zu einer „komplett neuartigen Erd-Observations-Architektur“, wie es heißt.

Das Wildfire Service von OroraTech verarbeitet Daten bereits im All.

„Wir bekommen Coaching und Mentoring von Google Experten. Auf der einen Seite zum System wie UI/UX, ML, aber auch direkt aus den Fachabteilungen der ‚disaster response‘ von Google. Für mich ganz wertvoll war es unter anderem mit dem Experten zu reden, der OKRs bei Google mit einführte. Wenn man bedenkt, dass Google führend und einer der ersten bei der ‚OKR Management-Methode‘ war, ist das schon ziemlich gutes Coaching“, freut sich der Gründer.

Nanosatelliten, die Stunden zu Sekunden machen

Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht. Um die Produkte zu verbessern, entwickelt das Unternehmen nun kostengünstige Nanosatelliten für die Wärmeinfrarot-Bildgebung, die einen völlig neuen Datensatz generieren sollen.

Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“. Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.

Multispektrale Optik für Feuererkennung

Grübler dazu: „Wir schaffen es, eine Kamera die normalerweise komplexe Kühlsysteme benötigt (runter auf 50K) ungekühlt zu bauen und integrieren eine multispektrale Optik für Feuererkennung und Temperaturmessung. Dafür benötig man im Normalfall zwei Kameras und einen Kühlschrank-großen Satelliten.“

Daten bekomme man nur, so der CEO weiter, wenn eine Sicht- und Richtverbindung zur Bodenstation besteht. „Die meisten davon befinden sich ganz nördlich. Daher gebe es 90 Minuten und mehr Verzögerung.“, sagt er.

OroraTech filtert essentielle Daten „oben“

„Wenn der Satellit die Bodenstation nicht trifft – das passiert öfters – sogar doppelt so viel Verzögerung. Wir aber verarbeiten die Daten bereits oben am Satellit. Dadurch erkennen wir die Hotspots aus dem All und reduzieren die Gigabytes zu Metadaten. Diese Metadaten versenden wir über einen Intersatellitenlink. Das ist vergleichbar damit, dass man über ein Satellitenhandy eine SMS versendet. Das dauert nur maximal drei Minuten. Diese Plattform werden wir langfristig auch für Kunden öffnen. Durch ‚Apps‘ können dann allerhand von Muster erkannt werden“, erklärt Grübler.

Vetrag zwischen OroraTech und ESA

OroraTech bereitet derzeit für Mitte bis Ende 2021 eine Demonstration dieser Fähigkeiten im Weltraum vor, die vom „UK satellite applications catapult program“ unterstützt wird. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen laufenden Vertrag mit der ESA und dem „Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt“ (DLR) über den Bau des modularen Nanosatelliten, der teure terrestrische Überwachungssysteme ersetzen kann.

Fünf Millionen Euro Series-A?

Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech auch aktuell an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde aufzustellen und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger. Das Kapital soll dafür verwendet werden, um den Service-Level zu erhöhen, den Kundenstamm zu erweitern, neue Märkte zu erschließen und das Geschäft zu vergrößern. Und dafür OroraTech als ersten „commercial supplier of real-time thermal-infrared satellite data“ zu positionieren.

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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.

(c) BMW Group

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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AI Summaries

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

  • Das deutsche Startup OroraTech möchte mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.
  • Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst.
  • Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden.
  • „Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt Grübler.
  • Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht.
  • Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“.
  • Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.
  • Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger.

AI Kontextualisierung

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