26.09.2025
UNFALLPRÄVENTION

BuildsaVR: Strabag und AIT starten VR-Sicherheitstraining

Der heimische Bauriese Strabag nutzt in der Sicherheitsunterweisung nun auch das Virtual-Reality-Tool BuildsaVR, das gemeinsam mit dem AIT Center for Technology Experience entwickelt wurde.
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buildsaVR in Aktion | © AIT/Christine Wahlmüller-Schiller
buildsaVR in Aktion | © AIT/Christine Wahlmüller-Schiller

Wie kann ich mich als Bauarbeiter:in sicher zwischen den großen Baumaschinen bewegen? Um diese Frage für sich zu beantworten, können Mitarbeiter:innen des österreichischen Bauriesen Strabag nun mittels Virtual Reality die Baustellenumgebung vom Bagger aus erleben.

Perspektivenwechsel

„Durch die immersive VR-Erfahrung können die Trainierenden die Perspektive der Baumaschinenlenker:innen einnehmen und deren eingeschränktes Sichtfeld hautnah erleben. Dies fördert ein tiefgreifendes Verständnis für potenzielle Gefahren und hilft dabei, riskante Situationen besser einzuschätzen“, erklärt Helmut Schrom-Feiertag vom AIT Center for Technology Experience. Dieses setzt das Projekt BuildsaVR gemeinsam mit Strabag um.

„Optimale Erweiterung und Ergänzung zu klassischen Ausbildungsmethoden“

Der beschriebene ist dabei nur einer von drei Usecases in der Sicherheitsunterweisung, die mit BuildsaVR aktuell abgedeckt werden. Trainiert werden können mit dem Tool etwa auch die Überprüfung auf Sicherheitsmängel und die Durchführung von Sicherheitschecks an Baumaschinen sowie konkrete Anwendungsszenarien von Sicherheitsregeln in simulierten komplexen Situationen. „Die neue Trainingsmöglichkeit mit Headsets in Virtual Reality ist eine optimale Erweiterung und Ergänzung zu klassischen Ausbildungsmethoden“, kommentiert Jens Hoffmann, Zentralbereichsleiter Strabag Innovation & Digitalisation.

Weitere BuildsaVR-Trainingsmodule für Strabag geplant

Künftig sind eine ganze Reihe weiterer Trainingsmodule geplant, etwa für Asbestfachleute oder in der LKW-Verladung. „Arbeitssicherheit kann gut in Virtual Reality trainiert werden, das hat viele Vorteile. Die Trainierenden können jederzeit individuell orts- und zeitunabhängig mit einem Headset die einzelnen Trainingsmodule mit kritischen Situationen gefahrlos absolvieren – auch Wiederholungen sind kein Problem und festigen das Wissen“, meint Helmut Schrom-Feiertag.

AIT mit VR-Erfahrung von Polizei, Rettung und Feuerwehr

Das AIT hat ähnliche Projekte zuvor bereits für Einsatzkräfte wie Polizei, Notfallsanitäter:innen und Feuerwehr sowie für die Forstwirtschaft umgesetzt. Auch Faktoren wie Stressmessung und Kommunikation im Team spielen dabei eine Rolle. Die Umsetzung der Tools wie BuildsaVR erfolgt dabei in enger Zusammenarbeit mit den Partnern, betont man seitens AIT Center for Technology Experience. „Wichtig ist, dass die Trainer:innen mit ihren Erfahrungen sowie die bisherigen Ausbildungsziele von Anfang an mit einbezogen werden“, so Schrom-Feiertag.

Mehrsprachigkeit beim BuildsaVR durch „absolute Minimierung“ von Text

Im konkreten Fall wurde etwa die Anforderung nach Mehrsprachigkeit durch „absolute Minimierung“ von Text und Konzentration auf visuelles Erklären durch Bilder und Videos gelöst. Der Erfolg zeige sich in der Zufriedenheit der Trainierenden. „In einer Evaluationsstudie des AIT zeigte sich, dass die Usability der Trainingslösung insgesamt und die virtuelle Steuerung der Baumaschinen sehr gut bewertet wurden. Die Akzeptanz und Zufriedenheit mit der BuildsaVR Trainingslösung ist in allen Altersgruppen sehr hoch“, heißt es vom AIT. Aktuell ist das Projekt auch für den eAward in der Kategorie „Zukunftstechnologien“ nominiert.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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