Die Teams des upCAT#6
10.04.2018
Philipp Hauff
News
Diese vier Teams aus Studierenden sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des KIT arbeiten in dem 12-wöchigen Intensivprogramm an ihrer Idee.
POS Food Recognition
Team: Felix Schweikardt und Julian Herrmann
Kurzbeschreibung der Geschäftsidee:
Wir bieten Mensen und Betriebsrestaurants durch die Automatisierung des Kassiervorgangs eine risikofreie und unkomplizierte Effizienzsteigerung. Ziel hierbei ist es, das Tablett beim Kassiervorgang optisch zu erfassen und damit die Mahlzeitenwahl des Kundens mithilfe von Machine Learning Algorithmen auszuwerten. Hiermit können die Wartezeiten und Kosten an Kassen erheblich gesenkt werden.
Kurzbeschreibung zum Team:
Wir, Felix und Julian, sind beide Machine Learning begeisterte und gründungsinteressierte Wirtschaftsingenieure kurz vor dem Masterabschluss am KIT. Durch unsere Teilnahme bei upCAT möchten wir unsere Geschäftsidee challengen, von einem Netzwerk an erfahrenen Experten profitieren und uns in Workshops Best Practices für eine Gründung aneignen. Wir erhoffen uns dadurch, unsere gesamte Idee schneller voranzubringen.
GROSAB
Team: Dr. Samuel Braun und Dr. Gregor Olenik
Kurzbeschreibung der Geschäftsidee:
Wir ermöglichen spezialisierte Strömungssimulationen, die mit aktuellen kommerziellen Methoden nicht durchführbar sind, da es noch keine entsprechende Software am Markt gibt. Unseren Kunden geben wir dazu ein Werkzeug an die Hand mit dem mit minimalem Zeitaufwand bestehende Bauteile detailliert analysiert und Entwürfe bereits vor der Prototypenphase optimiert werden können. Wir arbeiten mit eng mit unseren Kunden an Projekten und vermieten cloudbasierte Simulationsleistung.
Kurzbeschreibung zum Team:
Wir sind zwei Maschinenbauingenieure, die ihr Studium am KIT absolviert haben. Zusammen verfügen wir über 10 Jahre Erfahrungen im Bereich der Strömungssimulation und des wissenschaftlichen Rechnens. Unser Ziel ist es, innerhalb der nächsten 5 Jahre, ein im Bereich der Strömungssimulation etabliertes Unternehmen aufzubauen.
Von der Teilnahme am upCAT#6 erhoffen wir uns, Methoden zu erlernen, mit denen wir die Herausforderungen einer Unternehmensgründung strukturiert angehen können.
µyPrint
Team: Dr. Uwe Bog und Dr. Jahn Krimpmann
Kurzbeschreibung der Geschäftsidee:
Wir haben einen Mikro-/Nanodrucker entwickelt, der verschiedene Verfahren zur Erzeugung von Mikro- und Nanostrukturen mit mehreren verschiedenen Substanzen flexibel implementiert und diese Nutzern automatisiert und leicht bedienbar zur Verfügung stellt. Speziell die Verarbeitung empfindlicher biologischer Materialien ist hier durch milde Prozessparameter möglich und eröffnet Nutzern mit biologischem und biomedizinischem Background die Erzeugung entsprechender Oberflächenmuster ohne besondere Expertise in der Drucktechnik selber haben zu müssen. Zusätzlich bieten wir Kits mit Verbrauchsmaterialien und andere um den Drucker angesiedelte Services an, die unseren Kunden eine Fokussierung auf ihre Fragestellungen ermöglichen, anstatt auf die Erzeugung der benötigten Strukturen.
Kurzbeschreibung zum Team:
Dr. Bog ist Miterfinder und Hauptentwickler der Mikrodruckerplattform. Sein Hintergrund als Elektroingenieur und die aufbauende Promotion im Bereich der Bauteilfunktionalisierung mittels Raster sonden lithographie-methoden geben ihm die ideale Erfahrung für die Weiterentwicklung des Druckersetups zu einem out-of-the-box Produkt und die Entwicklung der geplanten zusätzlichen Drucker-Module.
Dr. Sekula-Neuner ist promovierte Biologin und hat langjährige Erfahrung mit der Anwendung der Technik im biowissenschaftlichen Bereich. Sie ist im Bereich der Produktentwicklung für die Verbrauchsmittel-Kits und die Custom-Services zuständig und des Weiteren als Anwendungsspezialistin im Bereich Marketing und Vertrieb in direktem Kontakt zu biologischen Forschungsgruppen tätig.
Wir möchten unsere Kenntnisse zu Produktvermarktung, Marketingstrategien und Businessplänen erweitern. Am Ende würden wir gerne Feedback zu unserem Geschäftsmodell erhalten, um für unseren Produktlaunch besser vorbereitet zu sein.
Team: functional_intelligence
Mit funktionaler Mustererkennung die Kom- plexität von Robotergreifsystemen beherrschen.
Der Industriestandort Deutschland ist im Robotergreifermarkt technologisch führend und setzt weltweite Trends. Motiviert durch Industrie 4.0, dem Mega-Trend zur Mensch- Roboter-Kollaboration und der einhergehen- den Planung von innovativen Roboteranla- gen, nimmt die Komplexität und Vielfalt der Robotergreifsysteme stetig zu.
Unsere Lösung ist ein innovatives Kunden- kommunikationstool für die Hersteller von Robotergreifern und für die Planer von Robo- teranlagen. Dieses stellt nicht das Produkt, sondern die Kundenaufgabe und den Nutzer in den Vordergrund. Mit KI-Algorithmen, die auf aufgabenorientierten, funktionalen Mo- dellen aufbauen, erfassen wir sowohl die Anwenderaufgabe als auch die Greifsysteme
der Hersteller und ermöglichen dadurch ein intelligentes, automatisches Matching mit integrierter Konsistenzprüfung. Die Vorteile liegen auf der Hand: Gemeinsame Kunden- und Herstellersicht, automatische Frühwarn- systeme und Tests, sowie wesentlich bessere Skalierbarkeit durch Multiplikation von Exper-tenwissen.
In einem ersten Schritt werden wir unsere Lösung in enger Zusammenarbeit mit führen- den Herstellern aus der Robotikbranche etab- lieren. Unser Ziel ist es, mittelfristig eine offe- ne Branchenplattform bereitzustellen, die den gesamten Robotergreifermarkt abbildet.