Materialien und Rohstoffe - grüne Technologien
Technologie

Automatisiertes Batch Intelligence System (BIS)

Automatisierte Batch-Intelligence analysiert Chargendaten in Echtzeit, optimiert Produktion und Qualität und steigert Effizienz und Nachhaltigkeit.
Stand:

Technologie-Check

Technologischer Reifegrad (TRL)

Wie reif ist die Technologie?
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9

Marktreife

Wann wird die Technologie marktreif sein?
Heute
2030
2035
2040

Anwendungsbereich

In welchem Geltungsbereich nach GHG Protocol wirkt die Technologie?
1
2
3

Wirtschaftlichkeit

Wie ist das Verhältnis von finanziellem Einsatz zum generierten Nutzen?
€€
€€€

Potenzielle Reduktion der Umweltauswirkungen

Wie stark lassen sich die negativen Umweltauswirkungen durch den Einsatz dieser Technologie im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren verringern?
Groß Mittel Klein

Definition und Wirk-/Funktionsprinzip

Ein automatisiertes Batch Intelligence System (BIS) ist ein IT-System, das in regelmäßigen Abständen große Datenmengen verarbeitet, diese analysiert und entsprechende Ableitungen generiert. Als Datenquellen können dabei sowohl Datenbanken wie ERP- oder CRM-Systeme, Sensor- oder Maschinendaten aber auch externe Daten aus Studien verwendet werden. Je nach Anwendungsfall kann eine Datenverarbeitung stündlich, täglich oder auch wöchentlich erfolgen.

Nach einer Datenaufbereitung können beispielsweise statistische Analysen oder auch KI-Modelle angewendet werden. Diese dienen der Erstellung von Prognosen, Mustererkennungen oder auch Entscheidungsregeln. Auf diese Weise können beispielsweise Zeitpläne, Arbeitsorganisation oder Fehlerbehandlungen erstellt werden. Anwendungsbeispiele sind Monatsreports, Qualitäts-, Umsatz- oder Kostenanalysen oder auch Wartungsempfehlungen.

SWOT-Analyse

Welche aktuellen Stärken und Schwächen hat die Technologie? Welche externen Entwicklungen (Chancen, Risiken) beeinflussen die Technologie? Gibt es Normen und Vorgaben?

Stärken

  • Hohe Effizienz bei der Datenverarbeitung
  • Hoher Automatisierungsgrad und damit auch hohe Reproduzierbarkeit
  • Geringere Kosten im Vergleich zu Echtzeitanalysen
  • Gute Planbarkeit

Schwächen

  • Verzögerte Verfügbarkeit von Informationen bzw. Analyseergebnissen aufgrund der fehlenden Echtzeit
  • Datenqualität hat hohen Einfluss auf die Zuverlässigkeit der Ergebnisse
  • Initialaufwand für Implementierung kann hoch sein
  • Zeitlich gesteuerte Analysen verringern die Flexibilität des Systems

Chancen

  • Verknüpfung mit KI-Modellen bietet Optimierungspotenzial
  • Grundsätzliche Verfügbarkeit von Daten steigt
  • Integration von Cloud-Architekturen erhöht Verfügbarkeit der Informationen
  • Effizienzsteigerung durch Automatisierung von Analysen und Reports
  • Ausbaufähigkeit für Echtzeitanalyse ist gegeben

Risiken

  • Fehler durch mangelhafte Datenbasis
  • Sicherheitsrisiken, bspw. DSGVO
  • Erwartungshaltung der Nutzer ist auf Echtzeit ausgelegt
  • Kompetenz erforderlich, um mit der schnellen Weiterentwicklung Schritt zu halten

Erfolgsbeispiel

Ressourcenschonende Beschickung von Aluminiumschmelzöfen über ein automatisiertes Batch Intelligence System (BIS).
Zum Erfolgsbeispiel

Technologieanbieter

Möglicher Technologieanbieter aus Baden-Württemberg: EVO Informationssysteme GmbH

Quelle