13.05.2015

Google für den Bau: Leopold Neuerburg über Building Radar, das Bauvorhaben noch vor Start erkennt

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Das Gründerteam von Building Radar: Leopold Neuerburg, Paul Indinger und Artem Ostankov.

Wenn große Unternehmen wie Viessmann oder Vitra ihr Vertrauen in ein Startup setzen, steht meist eine große Vision dahinter. So auch bei Building Radar. Das Startup, das in das youisnow-Accelerator-Programm von ImmobilienScout24 aufgenommen wurde, hat sich gegen 80 andere Bewerber durchgesetzt.

Die Jungs von Building Radar haben eine globale Online-Datenbank für neue Bauprojekte entwickelt. Die Datenrecherche erfolgt mittels satellitengestützter Suchalgorithmen, Machine Learning und Data Mining. Sie ermöglichen Bauvorhaben Wochen oder sogar Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren. Auf diese Weise können auch weltweite Bauvorhaben recherchiert werden. Das ist vor allem für jene Firmen wichtig, die mit dem Neubau oder der Instandhaltung von Gebäuden zu tun haben (Baustoffe, Büroeinrichtung, Reinigung etc.). Denn, würden sie gleich zu Beginn eines großen Bauvorhabens von diesem erfahren, könnten sie ihre Produkte gezielt dorthin verkaufen.

Leopold Neuerburg, der zusammen mit Paul Indinger und Artem Ostankov Building Radar ins Leben gerufen hat, beantwortet dem Brutkasten wie es zur Idee kam und warum seine Arbeitserfahrung bei Google zur Idee geführt hat.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit? 

Building Radar ist deine Satelliten-unterstütze Suchmaschine für neue Bauvorhaben und Gebäude weltweit. Täglich entdeckt, analysiert und verbessert unser cloud-basierte Big Data Lösung neue Bauprojekte. Unsere Technologie ermöglicht Kostensenkung von bis zu 79%, im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Unsere Kunden sind Weltmarktführer wie Viessmann oder Vitra. Diese müssen frühstmöglich wissen wann, wo, was, von wem gebaut wird um Ihre Produkt gezielt dorthin zu verkaufen. Der jährliche Umsatz für Bauprojekt-Leads beträgt 72 Milliarden Euro. Das Gründerteam besteht aus LSE, Cambridge, CDTM und TUM Alumni.

Im Gegensatz zu Wettbewerbern sind wir nicht auf menschliche Arbeitskraft für unsere Daten-Recherche angewiesen. Stattdessen haben wir einen satellitengestützten Suchalgorithmus entwickelt. Dieser entdeckt, analysiert und verbessert neue Bauvorhaben für unsere Datenbank. Satellitenbilder helfen uns, die aktuelle Bauphase von Bauprojekten zu überprüfen, Informationen über den Gebäudegrundriss abzuleiten oder auch demographische Faktoren und geographischen Layouts zu erkennen.

Dieser Technologie-Ansatz hat drei wesentliche Vorteile: Erstens sind unsere Daten immer auf dem neuesten Stand, dank 24/7 globaler Echtzeit-Analyse unseres Algorithmus. Zweitens, liefern wir unseren Kunden nicht nur Bauprojekt-Leads, sondern sind auch in der Lage, den aktuellen Status zu verifizieren. Bauprojekte entwickeln sich selten wie geplant (z.B. Verzögerung im Bau). Satelliten-Technologie ermöglicht es uns, diese Änderungen sofort zu erkennen und somit nicht auf öffentlich verfügbare Daten angewiesen zu sein. Dies ist essentiell, weil jedes Produkt / Dienstleistung in einer anderen Bauphase an ein Bauvorhaben verkauft wird (bspw. Planungsservice zu Beginn vs. Büromöbel nach Fertigstellung). Und zu guter Letzt nutzen wir Technologien zur Datenrecherche, mit denen wir wesentlich kosteneffizienter operieren können, als unsere Wettbewerber.

Wie verdient ihr Geld? 

Kunden zahlen eine monatliche Nutzungsgebühr um auf unsere Datenbank mit hunderten von tausenden Bauprojekten zugreifen zu können.

Wie kam es zur Idee und zum Gründerteam? 

Über 2 Jahre suchte Paul Indinger auf verschiedenen Architekten Webseiten nach neuen Bauprojekt Vorhaben um diese als Sales Leads an Interface Inc. zu verkaufen. Unterstützt wurde er hierbei von bis zu 8 Mitarbeitern in China. Die Tätigkeit half Paul sein Studium zu finanzieren.

Während seines Master Studiums an der London School of Economics (LSE) traf er dann auf mich und wir tauschten uns über seine Unternehmung aus. Als Paul erklärte wie aufwändig der Suchprozess nach neuen Bauvorhaben sei, begannen wir nach klügeren, technologie-basierten Lösungen zu brainstormen. Ich hatte davor schon Arbeitserfahrung bei der Suchmachine Google Inc. gewonnen und hatte dann folgende Idee: warum nicht einen Suchalgorithmus ähnlich wie Google entwicken, aber eben spezialisiert auf Bau-Projekte?

Nach einem Jahr des Experimentierens mit einem Team von Suchalgorithmus, Satelliten, und Big Data Experten wie Artem Ostankov, gelang dem Team schließlich der Durchbruch: durch die Kombination von semantischen Suchmethoden mit Data-Mining, Machine Learning, und Satelliten-Technologien, gelang es ihrer entwickelten Technologie automatisch neue Bauprojekt zu erkennen, und das ohne menschliches zutun. Ein neues Unternehmen war geboren: Building Radar!

Die Vorteile dieser Technologie waren für das gesamte Team sofort klar. Im Gegensatz zu Konkurrenzprodukten, wird kein menschliche Arbeitskraft benötigt, sondern ein einzigartiger Suchalgorithmus zur Gebäude Recherche genutzt. Dies ermöglicht: Bauvorhaben Wochen, teilweise Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren und effizienter weltweite Bauvorhaben zu recherchieren.

Habt ihr bereits Finanzierung? Wie seid ihr an die Investoren-Suche heran gegangen, Cold Calling oder übers Netzwerk? 

Viessmann Ventures investierte zusammen mit zwei erfahrenen und erfolgreichen Entrepreneurs. Bei den Investoren war uns vor allem der strategische Fit wichtig. Die Investoren haben wir über unser eigenes Netzwerk angesprochen.

Eure bisherigen Learnings? 

Selbstständigkeit ist wie eine Achterbahn. An manchen Tagen läuft es super, an anderen super schlecht! Daher gilt: Durchhaltevermögen beweisen, jede Situation analysieren und aus ihr lernen!

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele?

Die Vision von Building Radar ist irgendwann über jedes Gebäude und Bauvorhaben auf der ganzen Welt im Detail bescheid zu wissen.

Danke. 

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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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