BIC x Hubfour:

Im Rahmen des EDIH-Programms „Test before Invest“ testete die Hubfour Architecture ZT GmbH den Einsatz eines kollaborativen Roboters (Cobot) in ihrem eigenen Forschungslabor. Das Ziel bestand darin, digitale Planungsdaten direkt in automatisierte Fertigungsschritte zu überführen – ein Ansatz, der im Bauwesen bislang kaum genutzt wird. Im Projekt wurde ein UR+-Cobot in bestehende digitale Prozesse integriert, um Aufgaben wie das Bohren oder das Platzieren von Bauteilen zu automatisieren. Die Tests zeigten, dass der Einsatz technisch machbar, wirtschaftlich sinnvoll und ökologisch vorteilhaft ist. Insbesondere für KMU eröffnet diese Technologie neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter, präziser und nachhaltiger zu gestalten. Das Projekt macht deutlich, wie Digitalisierung und Robotik auch im Handwerk konkrete Mehrwerte schaffen können und liefert einen praxisnahen Einblick in die Zukunft des Bauens.

BIC x Studio Desinn:

Integration von Virtual Reality im Interior Design: Studio Desinn testet die Meta Quest 3 im Rahmen des EDIH-Programms
Im Zuge des europäischen Förderprogramms „European Digital Innovation Hubs“ (EDIH) hat das Interior Design Studio Studio Desinn die Virtual-Reality-Brille Meta Quest 3 intensiv getestet und erfolgreich in seinen kreativen Gestaltungsprozess eingebunden. Ziel war es, die Potenziale immersiver Technologien für die Produktentwicklung im Möbeldesign auszuloten und praxisnah zu erproben. Technische Umsetzung und kreative Anwendung: Die Meta Quest 3 überzeugt durch ihre fortschrittlichen Mixed-Reality-Funktionen, die dank integrierter Farbkameras eine nahtlose Verschmelzung von realer und virtueller Umgebung ermöglichen. Studio Desinn nutzte diese technischen Möglichkeiten, um einen immersiven digitalen Prototyp eines neu entwickelten Möbelstücks zu gestalten. In Kombination mit leistungsstarker 3D-Modellierungssoftware wie Blender und der AR/VR-Plattform Figmin wurde das Produkt nicht nur digital modelliert, sondern auch in Echtzeit visualisiert und räumlich erlebbar gemacht. Diese Herangehensweise erlaubte es dem Designteam, Form, Proportion und Materialwirkung bereits in der Konzeptphase realitätsnah zu beurteilen – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Entwurfsmethoden. Präsentation auf der Fachmesse: Der digitale Prototyp feierte seine Premiere auf der Fachmesse Möbel Austria & Küchenwohntrends. Besucherinnen und Besucher hatten dort die Möglichkeit, das Möbelstück virtuell zu betrachten und interaktiv zu erleben. Dieser innovative Zugang stieß insbesondere bei Innenarchitekten, Planern und Fachhändlern auf großes Interesse und eröffnete neue Perspektiven für die Präsentation und Vermarktung von Designprodukten. Dokumentation und Veröffentlichung: Im Anschluss an die Messe wurde das Projekt von Studio Desinn dokumentiert. Das interaktive VR-Modell wurde über Figmin veröffentlicht und ist nun über eine Webplattform zugänglich. Diese ortsunabhängige Präsentationsform erleichtert nicht nur die Kommunikation mit Kunden und Partnern, sondern ermöglicht auch eine emotionale und überzeugende Darstellung des Produkts, unabhängig von physischen Ausstellungsräumen. Wichtige Lernerfahrungen aus dem „Test Before Invest“-Programm:
Die Teilnahme am EDIH-Programm ermöglichte Studio Desinn eine risikofreie Erprobung neuer Technologien. Zu den wichtigsten Lernerfahrungen zählen:
• Niedrige Einstiegshürden: Die Meta Quest 3 und Figmin erwiesen sich als benutzerfreundlich und schnell in bestehende Workflows integrierbar.
• Iteratives Design: Durch die immersive Darstellung konnten Designentscheidungen schneller getroffen und in Echtzeit angepasst werden.
• Kollaboration auf Augenhöhe: Kunden und Partner konnten frühzeitig in den Gestaltungsprozess eingebunden werden – nicht nur als Betrachter, sondern als aktive Mitgestalter.
• Neue Präsentationsformate: Die virtuelle Begehung eines Produkts bietet eine emotionale Tiefe, die klassische Renderings oder Zeichnungen nicht erreichen.
Zielgruppen und Potenziale
Von dieser Technologie profitieren insbesondere:
• Innenarchitekten und Designer, die ihre Entwürfe realitätsnah präsentieren und schneller validieren möchten.
• Möbelhersteller, die neue Produkte effizienter entwickeln und vermarkten wollen.
• Händler und Showrooms, die ihren Kunden immersive Einkaufserlebnisse bieten möchten – auch ohne physische Ausstellungsfläche.
• Kunden und Endnutzer, die Produkte intuitiv erleben und besser verstehen können, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen.
Fazit: Ein Blick in die Zukunft des Designs
Die Teilnahme am EDIH-Programm „Test Before Invest“ ermöglichte Studio Desinn eine risikofreie Erprobung der VR-Technologie. Die Kombination aus hochauflösender Darstellung, intuitiver Bedienung und immersiver Nutzererfahrung hat sich als äußerst wertvolles Werkzeug für die Produktentwicklung und -präsentation erwiesen.

BIC x Tischlerei Andreas Hollaus:

Im Rahmen des EDIH-Programms „Test before Invest“ testete Tischlermeister Andreas Hollaus die innovative CNC-Technologie Shaper Origin zur digitalen Möbelproduktion. Ziel war es, traditionelle Handwerkstechniken mit moderner Technologie zu verbinden und die digitale Fertigung für Einzelunternehmer zugänglich zu machen. Die Ergebnisse zeigen: Die Shaper Origin ermöglicht präzise, maßgeschneiderte Möbelanfertigungen ohne großen Maschinenpark. Sie reduziert Materialabfall und Energieverbrauch und stellt einen nachhaltigen, digitalen Einstieg für kleine Handwerksbetriebe dar.

BIC x Günther ́s barrierefreies Bad und Möbel:

Die Firma Günther ́s barrierefreies Bad und Möbel möchte ihren Digitalisierungsfortschritt in der Verwaltung und Planung auch auf die Produktion ausweiten. Um maßgenaue Möbelteile anzufertigen setzen große Unternahmen auf moderne 3 und 5 Achs Fräsen im stationären Betrieb – eine Technologie, die für kleine Unternehmen schlichtweg nicht leistbar ist. Portable Tischfräsen bzw. handgeführte CNC Fräsen stellen hier eine echte Alternative dar. Möbelstücke und Bauteile werden bislang am Computer geplant, ausgedruckt und in der Produktion in mühevoller und langwieriger Handarbeit hergestellt. Hier entsteht bereits eine erste Fehlerquelle: Durch das möglicherweise falsche Ablesen von Massen kann es zu Fehlproduktion und Materialverschwendung kommen. Bei der digitalen Frästechnologie werden Pläne direkt auf das Fräswerkzeug übertragen. Somit wird eine direkte Schnittstelle zwischen Planung und Produktion geschaffen – ein unschätzbarer Vorteil auch für kleine Betriebe. Fazit: Für kleine Tischlereien bieten handgeführte Fräsen und portable Tischfräsen eine kostengünstige, flexible und lernintensive Alternative zu stationären Maschinen. Sie fördern das handwerkliche Können, die Praxisnähe und das Verständnis für Material und Technik – besonders wertvoll in der Ausbildung und für individuelle Kundenaufträge.

FH Salzburg x Ensemo GmbH:

Für Ensemo GmbH – ein in NÖ ansässiges Unternehmen, welches mechanische Hochdurchsatzlösungen für die Einbringung von Mikroorganismen ins Saatgut entwickelt – wurde an der FH Salzburg im Rahmen eines Test Before Invest Formates nach vielversprechenden biobasierten Coating-Materialien bzw. Verschlussmaterialien geforscht sowie geeignete Applizierungsmöglichkeiten erprobt. Mit modernsten Untersuchungsmethoden wurden die verschiedenartigen Coating-Materialien bzw. Verschlussmaterialien hinsichtlich ihrer Eignung für den Einsatz in Verbindung mit Saatgut analysiert. Über künstliche Intelligenz (z. B. neuronale Netze) erfolgte schließlich der Entscheidungsfindungsprozess, um die besten Kandidaten für die weiteren Untersuchungen auswählen zu können.

Samenkörner die eingeschnitten wurden (Breite: 0,25 mm I Tiefe: ca. 1 mm), werden mit Mikroorganismen zur
Wachstumssteigerung beimpft, mittels geeigneter Coating-Materialien bzw. Verschlussmaterialien sollen die Samenkörner wieder verschlossen werden
– Keine Beeinträchtigung der Keimfähigkeit
– Hohe Widerstandsfähigkeit gegenüber Auswaschung (Coating-Material sowie Verschlussmaterial) – Verschlussmaterial soll biobasiert sein
ZIELE VOM TBI
– Entwicklung sowie Erprobung geeigneter Coating-Materialien bzw. Verschlussmaterialien – Qualifizierte Möglichkeiten der Applizierung (u. a. FDM 3D-Druck) erproben
– Geeignete Qualitätssicherung (Datenaufnahme und -auswertung)

FH Salzburg x Beyond Bending:

Die Firma Beyond Bending war auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre flexiblen Falttragwerke sowohl im
Aufbau als auch im Betrieb bzw. bei der Wartung gezielt zu optimieren. In einem zuvor durchgeführten Digital Academy Format wurden Beyond Bending und anderen KMU bereits die Vorteile der additiven Fertigung anhand ausgewählter praxisnaher Beispiele vorgestellt. Dieses Format bildete die Grundlage für das Test- Before-Invest-Format (TBI) und sollte Beyond Bending als fundierte Entscheidungsbasis für eine mögliche Investition in diese Technologie dienen.

Im Rahmen des TBI-Formates wurden ausgewählte Bauteile für Beyond Bending mittels extrusionsbasiertem 3D-Druck gefertigt. Dabei handelte es sich um lastfalloptimierte Bauteile sowie um Sonderbauteile, die teilweise flexible Eigenschaften aufweisen sollten. Sämtliche Bauteile wurden zunächst mit biobasierten 3D- Druck-Materialien (u. a. Polylactid Acid – PLA) hergestellt. Zum Vergleich erfolgte zusätzlich die Fertigung mit erdölbasierten Materialien.
Die extrusionbasierte additive Fertigung überzeugte insbesondere durch die Möglichkeit einer just-in-time Produktion der benötigten Bauteile. Sowohl die biobasierten als auch die erdölbasierten Materialien zeigten bei den Tests von Beyond Bending sehr gute Ergebnisse. Bei sämtlichen Tests lieferten die 3D-gedruckten Bauteile eine deutlich bessere Performanceals die zuvor verwendeten CNC-gefrästen Holzkonusse, bei denen es unter Belastung zu Delaminierungen entlang des Jahresringverlaufs kam.

Für die finale Serie entschied man sich aufgrund der sehr guten Materialeigenschaften sowie aus Nachhaltigkeitsgründen vollständig für biobasierte Materialien. Zusätzlich überzeugte das deutliche Materialeinsparungspotenzial durch die gezielte Optimierung des Bauteildesigns und die Verwendung spezieller Infill-Strukturen. Die mittels additiver Fertigung produzierten Zentrierkonusse zeigten insgesamt eine deutlich verbesserte Performance. Beyond Bending hat sich daher für den Umstieg auf die additive Fertigung entschieden, da die Produktqualität signifikant gesteigert werden konnte.

ZIELE VON DIESEM FORMAT
Im Rahmen dieses Formats wurden für Beyond Bending ausgewählte Bauteile und Sonderbauteile ihres Falttragwerks mittels extrusionsbasiertem 3D-Druck aus biobasierten Materialien gefertigt. Das TBI-Format sollte als Entscheidungsgrundlage für eine mögliche Investition in diesen Fertigungsbereich dienen – abhängig von den erzielten Ergebnissen und der Performance der Sonderbauteile. Die additive Fertigung überzeugte durch zentrale Fertigungsmöglichkeiten, eine just-in-time Bereitstellung der Bauteile, hohe Materialeffizienz und ausgezeichnete mechanische Eigenschaften. Derzeit prüft das Gründerteam von Beyond Bending eine Investition in passende additive Fertigungssysteme.

Für Beyond Bending (Salzburg) sollte dieses Test-Before-Invest-Format eine Entscheidungsgrundlage für eine mögliche Investition in Gerätschaften für den extrusionsbasierten 3D-Druck liefern. Zu diesem Zweck wurden ausgewählte Bauteile bzw. Spezialbauteile versuchsweise aus biobasierten und erdölbasierten Thermoplasten gedruckt und anschließend sowohl hinsichtlich ihrer mechanischen Performance als auch im Hinblick auf eine künstliche Alterung charakterisiert.

FH Salzburg – Ultra(KI)GL:

Die Aktivität Ultra(KI)GL – Test-before-invest widmete sich der Frage, wie digitale Auswertungsverfahren zur Optimierung biotechnologischer Prozesse und Produktgewinnung beitragen kann. Am Beispiel der Ultraschallextraktion von Pilzbiomasse (Hericium erinaceus) wurden unterschiedliche Parameter getestet und mit klassischen Methoden verglichen.

Das Projekt zeigte: Ultraschallextraktion ist effizienter und ressourcenschonender, und ermöglicht durch datenbasierte Prognosemodelle Optimierungspotentiale. Damit entsteht eine digitale Grundlage für nachhaltige Wirkstoffproduktion und neue Geschäftsmodelle für KMU. Wie kann Digitalisierung die Wirkstoffproduktion nachhaltiger machen? Beim Projekt Ultra(KI)GL wurde gezeigt, wie Ultraschallextraktion und Machine Learning die Gewinnung wertvoller Pilzinhaltsstoffe optimieren können.

SBA – Remote Sensing: Forstwirtschaft:

Ausgangssituation: Die zunehmende Klimavariabilität führt zu erhöhten Risiken bei der Produktion und Verarbeitung von Holz als Rohstoff, weil z.B. Trockenheit, Schädlinge und erhöhtes Brandrisiko zu steigenden Ausfällen führen.

Zielsetzung: Ziel dieses Test-before-invest war es, die Machbarkeit und den Nutzen eines softwarebasierten Prototypens zur Baumkronen- und Baumartenerkennung zu demonstrieren. Basis: Satellitendaten (z.B. Sentinel-2-). Es wurde geprüft, ob der Prototyp in der Lage ist, verschiedene Baumarten innerhalb definierter geographischer Gebiete zu identifizieren, indem er Merkmale wie das Austriebverhalten oder die Farbe auswertet. Ein Umsetzungskonzept für eine tool-basierte Risikoanalyse wurde erstellt.

Herausforderungen: Die Analyse von Sentinel-2 Satellitendaten, die Identifizierung von möglichen Indikatoren frühzeitiger Produktionsausfälle, als auch die Vorbereitung einer KI-basierten Pipeline für die automatisierte Erkennung möglicher Lieferschwierigkeiten, stellte eine besondere Herausforderung im Sinne der technischen Kapazitäten als auch der dafür notwendigen Domänenwissens dar. Die Informationsextraktion aus Satellitendaten war ebenso mit deutlichen Herausforderungen aus der Signalverarbeitung verbunden, welche eine besondere Kenntnis aus informationstheoretischen Forschungsgebieten erfordert. Die jeweilige Aufbereitung der Daten für die weitere KI-basierte Verarbeitung erforderte hierbei besonderes Wissen über die jeweiligen Anforderungen der KI-Pipeline, um eine weitere Integration der Daten zu ermöglichen.

SBA – Fruchtfolge:

Unter Fruchtfolgeplanung versteht man die Entscheidung über die Arten und die zeitliche Abfolge von Kulturpflanzen auf landwirtschaftlichen Flächen, um die Bodenproduktivität, den Ernteertrag und die Resistenz gegen Schädlinge und Unkraut zu erhöhen. In der konventionellen Landwirtschaft gewinnt die Fruchtfolgeplanung zunehmend an Bedeutung, während sie im ökologischen Landbau ein wesentlicher Prozess ist. Vor allem im ökologischen Landbau erfolgt die Auswahl der Nachfolgekulturen für verschiedene Jahre unter Berücksichtigung agronomischer, ökologischer und ökonomischer Faktoren.
Die Datenquellen, die für die Fruchtfolgeplanung zur Verfügung stehen, sind sehr vielfältig und reichen von strukturierten, z. B. Sensoren für Temperatur oder Luftfeuchtigkeit, die kontinuierliche Messwerte liefern, über diskrete Daten zu Zeitpunkten und Mengen von Pflanzung und Anbau, Düngung oder Bewässerung bis hin zu unstrukturierten Daten, die z. B. von Satellitenbildern oder anderen, ähnlichen Fernerkundungsansätzen bereitgestellt werden.
Derzeit basiert die Entscheidungsfindung in der landwirtschaftlichen Pflanzenproduktion weitgehend auf empirischen Ansätzen, die den Bedarf an Pflanzen in “durchschnittlichen Jahren” unter “durchschnittlichen Preis- und Marktbedingungen” darstellen. Die zunehmende Klimavariabilität und die sich rasch verändernden sozioökonomischen Bedingungen erfordern eine gezieltere Entscheidungsfindung, um die negativen Auswirkungen von Wetterereignissen zu verringern und günstige Marktbedingungen zu nutzen. Ohne Strategien, die die vielfältigen ökonomischen und ökologischen Anforderungen an den Pflanzenbau berücksichtigen, können sich Eingriffe zudem negativ auf die Fähigkeit des Bodens auswirken, Nährstoffe, Wasser und CO2 zu speichern. Daher ist die Unterstützung des Landwirts in diesem komplexen Entscheidungsprozess nicht nur zur Vermeidung von Produktionsverlusten und einer Zunahme von Abfällen, sondern auch für die biologische Vielfalt und das Klima von entscheidender Bedeutung.
Im Zuge des Test-before-invest wurde getestet, wie die Fruchtfolgeplanung mit Hilfe von dafür konzipierter Entscheidungsunterstützungssoftware durchgeführt werden kann. Während die Software grundsätzlich bei der Planung der Fruchtfolge unterstützen konnte, wurden folgende notwendige Erweiterungen für eine erweiterte Entscheidungsunterstützung identifiziert:
• Möglichkeit den Status Quo der Fruchtfolge des Landwirts abbilden zu können. Dabei sollten die relevanten Kulturen zeitlich gestaffelt, jeweils mit einem durchschnittlichen Ertrag sowie einem Marktpreis parametrisiert werden können. Das System sollte dann die Differenz zu alternativen Fruchtfolgen berechnen und aufzeigen können, ob bzw. in welchem Umfang eine Verbesserung durch den Umstieg auf eine andere Fruchtfolge möglich ist.
• Relevante Bodenwerte sollten auf Basis von durchgeführten Bodenproben eingelesen werden können
• Parameter der verwendeten Kulturen sollten ausgewiesen und bei Bedarf adaptiert werden können
• Erweiterung der Kulturliste
• Möglichkeit Kulturen betriebsspezifisch vorauswählen zu können
• Mögliche Förderungen (Brache nur weil €720 Förderung) ausweisen
• Möglichkeit Prämien manuell zu ergänzen
• CO2 als zusätzliches Kriterium hinzufügen

SBA – Digitalisierung im Pflanzenbau – KI-erstellte Video-Unterweisungen für Obst- und Gemüsebau:

Ausgangssituation: Unterweisungen schaffen im Obst- und Gemüsebau eine sichere Arbeitsumgebung und sicheren die Qualität der erzeugten Produkte. Eine gelebte Umsetzung dieser Unterweisungen über das ganze Jahr hinweg ist, speziell für ausländische Mitarbeiter (z.B. Erntehelfer), eine Herausforderung. Unterweisungen als Videos könnten hier unterstützen und einen niedrigschwelligen Zugang zu einem „trockenem“ Thema liefern. Problem: auf traditionellem Weg ist die Produktion der zahlreich erforderlichen Videos sehr kostspielig.

Zielsetzung: Das Ziel dieses Test-before-invest Projekts war es zu testen, ob der niedrigschwellige Zugang zu wichtigen Informationen für landwirtschaftliche Mitarbeiter mittels KI-generierten Video-Unterweisungen hergestellt werden kann. Durch die Verwendung von KI-generierten Videoanweisungen konnten Zeit und Kosten für deren Erstellung reduziert und die Akzeptanz bei den zu schulenden erhöht werden.

Fazit: Nach Anfangsschwierigkeiten bei der Erstellung von Unterweisungsunterlagen und der Suche nach einem robusten Videovorlagensystem konnten wir schließlich stabile Videos für verschiedene Unterweisungen produzieren. Aktuelle Herausforderungen sind eine effiziente Produktionspipeline sowie sprachneutrale Videoerstellung. Dies bedeutet, dass keine Sprachelemente in den Bildern enthalten sein dürfen, um Audioinformationen effizient in mehrere Sprachen zu übersetzen. Ein weiteres Problem ist die Qualität der KI-basierten Audioübersetzungen in unbekannten Sprachen, da Qualitätssicherung durch Sprachkundige teuer oder unpraktisch ist. Eine effiziente Integration dieser Korrekturen in den Videoproduktionsprozess bleibt ebenfalls eine große Herausforderung.