Allemannsdata Wiki
Manual search

DTECTO AS

Organization number 917321000 · Aksjeselskap

Programmatic access to company data (JSON)

Source: Firmafakta. Data read and page generated 2026-09-09T00:24:33Z. HTML cache: no-store (TTL 0 seconds). Default TTL for Firmafakta JSON/API responses: 60 seconds.

Facts

Source: Firmafakta, with business data from public registers.

organisasjonsnummer:
917321000
navn:
DTECTO AS
organisasjonsform:
kode:
AS
beskrivelse:
Aksjeselskap
naeringskode1:
kode:
72.100
beskrivelse:
Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk
antallAnsatte:
not reported by source
hjemmeside:
not reported by source
epostadresse:
not reported by source
telefon:
not reported by source
forretningsadresse:
adresse:
Hornebergvegen 9
poststed:
TRONDHEIM
postnummer:
7038
kommune:
TRONDHEIM
stiftelsesdato:
2016-05-23
registreringsdatoenhetsregisteret:
2016-06-14
aktivitet:
Utvikling, produksjon og kjøp/salg av elektronisk utstyr.
vedtektsfestetFormaal:
Utvikling, produksjon og kjøp/salg av elektronisk utstyr. Selskapet, skal også kunne delta økonomisk eller på annen måte i andre selskaper.

View the address in Geonorge

Board and other roles

Source: Firmafakta. Also see the separate Brønnøysund lookup under related lookups.

Daglig leder

Styre

Owners

Source: Firmafakta shareholder dataset.

Showing top 50 of 105 shareholders by holding size. Raise 'limit' (max 1000) for more.

  1. DELTAALARM AS – 22.43 % (88600 shares, share class: Ordinære aksjer)
  2. CLAUSEN & KELLER AS – 22.23 % (87800 shares, share class: Ordinære aksjer)
  3. RUNE BURKELAND – 22.23 % (87800 shares, share class: Ordinære aksjer)
  4. TECNEC ELECTRONICS AS – 19.69 % (77800 shares, share class: Ordinære aksjer)
  5. GOB INVEST AS – 1.01 % (4000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  6. JOHN BJARNE LOG – 1.01 % (4000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  7. GØRAN SMISTAD – 0.89 % (3500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  8. SKOGLUND WORLDWIDE INFOSYSTEMS AS – 0.89 % (3500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  9. EHC AS – 0.51 % (2000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  10. PIPEZ AS – 0.51 % (2000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  11. TOBIAS HÜTTNER-VAAG – 0.51 % (2000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  12. ARILD LØVOLD HEGVIK – 0.38 % (1500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  13. PHONG VAN NGUYEN – 0.38 % (1500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  14. BJØRN HARALD RATVIK LIAN – 0.3 % (1200 shares, share class: Ordinære aksjer)
  15. TILLERBYEN SECURITIES HOLDING AS – 0.25 % (1001 shares, share class: Ordinære aksjer)
  16. CHRISTER LJONES – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  17. JØRN KJETIL JØRGENSEN – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  18. KJETIL KRISTIANSEN – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  19. KRISTIAN KJELSTAD – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  20. LARS ANDREAS DYBVIK – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  21. LIV MELLEBY – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  22. MARTIN MUNKEBY NØRSTEBØ – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  23. NOW IT AS – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  24. OLE JAKOB MENGSHOEL – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  25. PER ØYVIND MARKUSSEN – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  26. STEINAR MOSTAD – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  27. VEGARD SKOGAN FÆRÅS – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  28. VIDAR OSEN – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  29. YNGVAR AMLIEN – 0.25 % (1000 shares, share class: Ordinære aksjer)
  30. STORANG HOLDING AS – 0.18 % (700 shares, share class: Ordinære aksjer)
  31. CATHRINE BURKELAND – 0.13 % (505 shares, share class: Ordinære aksjer)
  32. ALFHEIM NORDIC AS – 0.13 % (500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  33. SWAHN CONSULTING AS – 0.13 % (500 shares, share class: Ordinære aksjer)
  34. SANDY BEACH CAPITAL AS – 0.1 % (400 shares, share class: Ordinære aksjer)
  35. SVEIN ANDERS HAUGEN – 0.1 % (400 shares, share class: Ordinære aksjer)
  36. ARNE SKARVØY BERG – 0.09 % (369 shares, share class: Ordinære aksjer)
  37. VIDAR SLÅTTEN – 0.09 % (350 shares, share class: Ordinære aksjer)
  38. ØYVIND BURKELAND – 0.08 % (335 shares, share class: Ordinære aksjer)
  39. JOHANNES BÄCHER – 0.08 % (334 shares, share class: Ordinære aksjer)
  40. ATLE SCHAATHUN – 0.08 % (333 shares, share class: Ordinære aksjer)
  41. DREIE VINDEN AS – 0.08 % (333 shares, share class: Ordinære aksjer)
  42. EDVARD KONRAD BERGAUST EIKELAND – 0.08 % (333 shares, share class: Ordinære aksjer)
  43. KENNETH RØSSETH-SØRENSEN – 0.08 % (333 shares, share class: Ordinære aksjer)
  44. TROND WILLI ISAKSEN – 0.08 % (333 shares, share class: Ordinære aksjer)
  45. STÅLE BERGMANN – 0.08 % (300 shares, share class: Ordinære aksjer)
  46. TOMAS MASKE – 0.08 % (300 shares, share class: Ordinære aksjer)
  47. ROGER RØISLAND – 0.06 % (250 shares, share class: Ordinære aksjer)
  48. MAREN VICTORIA BRATTSET LORENTZEN – 0.06 % (239 shares, share class: Ordinære aksjer)
  49. DIVINE SACKMEN FOTSO – 0.06 % (235 shares, share class: Ordinære aksjer)
  50. BJARTE STANDAL – 0.05 % (200 shares, share class: Ordinære aksjer)

Fetch a longer owner list

Company holdings

No holdings found.

Grants and support

Sources provided through Firmafakta: Innovation Norway, the EU, the Research Council of Norway and SkatteFUNN.

Innovasjon Norge (4)

4 results

  1. fylkesnavn:
    Trøndelag
    kommunenavn:
    Trondheim
    org_nr:
    917321000
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    virkemiddelkategori:
    Ekstraordinære tiltak
    underkategori:
    Koronatiltak
    innvilget_belop:
    750000
    innvilget_dato:
    10.06.20
    beslutningsenhet:
    IN Trøndelag
    naringshovedgruppe:
    N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting
    naring:
    72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk
    type_finansiering:
    Tilskudd
  2. fylkesnavn:
    Sør-Trøndelag
    kommunenavn:
    Trondheim
    org_nr:
    917321000
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    virkemiddelkategori:
    Oppstartstilskudd
    underkategori:
    Landsdekkende etablerertilskudd
    innvilget_belop:
    600000
    innvilget_dato:
    09.06.17
    beslutningsenhet:
    IN Trøndelag
    naringshovedgruppe:
    N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting
    naring:
    72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk
    type_finansiering:
    Tilskudd
  3. fylkesnavn:
    Sør-Trøndelag
    kommunenavn:
    Trondheim
    org_nr:
    917321000
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    virkemiddelkategori:
    Oppstartstilskudd
    underkategori:
    Landsdekkende etablerertilskudd
    innvilget_belop:
    100000
    innvilget_dato:
    07.07.16
    beslutningsenhet:
    IN Kommersialisering og vekst
    naringshovedgruppe:
    N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting
    naring:
    72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk
    type_finansiering:
    Tilskudd
  4. fylkesnavn:
    Trøndelag
    kommunenavn:
    Trondheim
    org_nr:
    917321000
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    virkemiddelkategori:
    Risikolån og garantier
    underkategori:
    Landsdekkende risikolån
    innvilget_belop:
    2000000
    innvilget_dato:
    02.09.20
    beslutningsenhet:
    IN Trøndelag
    naringshovedgruppe:
    N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting
    naring:
    72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk
    type_finansiering:
    Lån

EU-tildelinger (0)

No registered grants.

Forskningsrådet (1)

1 results

  1. id:
    48397
    prosjektnummer:
    283282
    prosjekttittel:
    Forskerpool SensoReg
    prosjektstart:
    2017
    prosjektslutt:
    2017
    prosjektansvarlig_navn:
    DTECTO AS
    organisasjonsnummer:
    917321000
    sokt_belop:
    Informasjons- og kommunikasjonsteknologi
    tildelt_belop:
    0.0
    virkemiddel:
    Programmer
    aktivitet:
    Store programmer

SkatteFUNN (4)

4 results

  1. id:
    40209
    innsendt_dato:
    2016-08-17
    prosjektnummer:
    264407
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    prosjekttittel:
    SenseBuss2016
    organisasjonsnummer:
    917321000
    fylke:
    Trøndelag - Trööndelage
    kommunenavn:
    Trondheim
    poststed:
    TRONDHEIM
    soknad_godkjent:
    JA
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    2016-09-14
    prosjekt_fra_ar:
    2016
    prosjekt_til_ar:
    2018
    sammendrag:
    not reported by source
  2. id:
    49576
    innsendt_dato:
    2018-08-20
    prosjektnummer:
    291359
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    prosjekttittel:
    Frontrute 2018
    organisasjonsnummer:
    917321000
    fylke:
    Trøndelag - Trööndelage
    kommunenavn:
    Trondheim
    poststed:
    TRONDHEIM
    soknad_godkjent:
    JA
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    2018-08-23
    prosjekt_fra_ar:
    2018
    prosjekt_til_ar:
    2019
    sammendrag:
    Frontruter på busser er utsatt for steinsprut og andre forhold som krever utskifting. Dersom en steinsprut plomberes og repareres vil man kunne utsette utskifting med flere måneder. Betingelsen er at dette gjøres raskt før fuktighet kommer inn på folien mellom glasslagene. Informasjon fra sensor til verksmester vil sikre rask reaksjon for preventiv reparasjon og dermed utsette utskifting og også få varslet behov for reservemateriell. Detektering av skade bygges opp gjennom et maskinlæringssystem. Vi har patentsøkt metoden.
  3. id:
    56072
    innsendt_dato:
    2019-08-31
    prosjektnummer:
    307959
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    prosjekttittel:
    Frontrute 2020
    organisasjonsnummer:
    917321000
    fylke:
    Trøndelag - Trööndelage
    kommunenavn:
    Trondheim
    poststed:
    TRONDHEIM
    soknad_godkjent:
    NEI
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    not reported by source
    prosjekt_fra_ar:
    2019
    prosjekt_til_ar:
    2022
    sammendrag:
    Frontruter på busser er utsatt for steinsprut og andre forhold som krever utskifting. Dersom en steinsprut plomberes og repareres vil man kunne utsette utskifting med flere måneder. Betingelsen er at dette gjøres raskt før fuktighet kommer inn på folien mellom glasslagene. Informasjon fra sensor til verksmester vil sikre rask reaksjon for preventiv reparasjon og dermed utsette utskifting og også få varslet behov for reservemateriell. Detektering av skade bygges opp gjennom et maskinlæringssystem. Vi har patentsøkt metoden.
  4. id:
    56075
    innsendt_dato:
    2019-08-31
    prosjektnummer:
    307736
    bedriftsnavn:
    DTECTO AS
    prosjekttittel:
    SenseBuss2019
    organisasjonsnummer:
    917321000
    fylke:
    Trøndelag - Trööndelage
    kommunenavn:
    Trondheim
    poststed:
    TRONDHEIM
    soknad_godkjent:
    NEI
    soknad_avslatt:
    NEI
    vedtaksdato:
    not reported by source
    prosjekt_fra_ar:
    2019
    prosjekt_til_ar:
    2022
    sammendrag:
    Busser, leiebiler kjøretøyer i flåte blir ofte utsatt for skader som krever reparasjoner og oppussing. En større aktsomhet fra sjåførenes side vil bedres dersom mulige hendelser rapporteres automatisk inn til flåteansvarlige med angivelse av tid og sted. Prosjektet optimalisere plassering av antall og type sensorer, trådløst kommunikasjons nettverk. En prosessor vil inneholde et maskinlærings system som vil redusere antall varslinger. Et administrativt system vi sortere mulige hendelser på alle registrerte kjøretøy og varsle om oppfølgingsbehov

Subunits

Open positions

count:
0
stillinger:

No results.

Related lookups

How an AI agent should use this page

Ground rule: Navigate with HTML GET links to keep explanations and relationships. Use the page's JSON alternative only when concrete values must be extracted, compared or computed.

How to use the company page

  1. Use the organization number as the stable key.
  2. Distinguish between the company's own facts, roles, owners, holdings and grants.
  3. Follow person and company links to explore the graph; do not assume relations that are not explicitly registered.

Related services

Time: Ownership, roles and status can change. State the source and retrieval time with factual claims.

AI agent? Read the complete navigation and programming guide.