THE BRAIN BEHIND BINAI
Intelligence Built on Real Data
Intelligence verarbeitet Signale aus Sensorik, Standortdaten, Umfeld und Verhalten und verwandelt sie in ein Modell, das erkennt, wie sich Abfallströme im Alltag bewegen.
Jede Messung, jedes Muster und jede Veränderung fließt in lernende Systeme, die Zusammenhänge sichtbar machen und zukünftige Entwicklungen voraussagen.
Die Modelle aktualisieren sich kontinuierlich, verfeinern ihre Logik und schaffen die Grundlage, auf der Routing, Planung und Steuerung verlässlich funktionieren.
PREDICTIVE WASTE INTELLIGENCE
Intelligence erkennt, wie sich Füllstände und Materialflüsse entwickeln, lange bevor sie kritisch werden. Zeitreihenmodelle analysieren Vergangenheitsdaten, Live-Messungen und saisonale Muster und erzeugen Prognosen, die Planung und Betrieb stabilisieren. Dadurch wird sichtbar, wann Behälter relevant werden, wie sich Touren verschieben und welche Abläufe sich verändern.
Tech Stack
-
TensorFlow für Zeitreihenmodelle, Füllstandsprognosen und Trendanalysen
-
Scikit-learn für Klassifikation, Mustererkennung und Clustering
-
Python für Modelllogik, Training und Datenverarbeitung
-
PostgreSQL für strukturierte Datenspeicherung und Verlaufsauswertungen
DATA FUSION ENGINE
Intelligence vereint Sensordaten, GPS, Standortprofile, Temperatur, Bewegungsmuster und logistische Metadaten in einem konsistenten Modell. Aus isolierten Messpunkten entsteht ein Gesamtbild, das zeigt, wie Systembereiche zusammenwirken und wo Abweichungen auftreten.
Tech Stack
-
Python Data Pipelines für die Zusammenführung und Bereinigung von Daten
-
PostgreSQL und PostGIS für räumliche Auswertungen und Standortlogik
-
LoRaWAN / TTN für robuste, energieeffiziente Sensorübertragung
-
BINAI Normalization Layer für einheitliche Datenformate und modellfähige Strukturen
REAL-TIME AWARENESS
Der Layer erkennt in Echtzeit, wie sich Abfallströme, Behältergruppen und Standortmuster verändern. Anomalien, ungewöhnliche Füllstandsverläufe oder Bewegungen werden identifiziert und in Intelligence markiert, bevor sie operative Auswirkungen haben.
Tech Stack
-
TensorFlow Anomaly Detection für die Erkennung ungewöhnlicher Muster
-
WebSockets / MQTT für Live-Datenströme und Echtzeitverarbeitung
-
Grafana Cloud (optional) für Monitoring und Diagnose
-
Python Event Engine für die Bewertung und Weitergabe von Ereignissen
MATERIAL FLOW UNDERSTANDING
Intelligence erkennt, wie Material sich durch Systeme bewegt und welche Faktoren Verluste oder Fehlwürfe verursachen. Abweichungen werden zu Signalen, die in die Routing- und Kommunikationslogik einfließen und helfen, Abfallströme besser zu steuern.
Tech Stack
-
Scikit-learn für Musteranalyse und Ereignisklassifikation
-
TensorFlow für Modellierung von Materialflussverläufen
-
PostGIS für räumliche Bewertung von Mustern und Standorten
-
BINAI Feature Models für Verhaltens- und Sortiermerkmale
SENSING AND INFRASTRUCTURE
Sensoren bilden die physische Grundlage von Intelligence. Sie messen Füllstände, Temperatur und Bewegung und senden Werte verschlüsselt in Echtzeit an die BINAI Cloud. Die Module sind robust, energieeffizient und für jeden Behältertyp geeignet. Die Datenübertragung ist stabil, wartungsarm und vollständig DSGVO-konform.
Tech Stack
-
LoRaWAN Modules für fortlaufendes Modell-Update
-
TTN oder private LoRaWAN Server für zuverlässige Datenannahme
-
BINAI Firmware für Messlogik, Kalibrierung und Konsistenz
-
EU Cloud (ISO 27001) für sichere Verarbeitung und Speicherung
Why it matters
Intelligence ist die Schicht, die aus Daten Bedeutung macht.
Sie zeigt, was wirklich passiert, erkennt Entwicklungen früh und macht Systeme planbar.
Ohne sie bleiben Touren Schätzungen, Entscheidungen unsicher und Prozesse reaktiv.
Mit ihr entsteht ein Betrieb, der Muster erkennt, Abläufe versteht und vorausschauend arbeitet.
Part of the BINAI System
Intelligence liefert die Grundlagen für jede weitere Ebene.
Sie speist die Route Engine mit präzisen Mustern und Prognosen,
macht ihre Ergebnisse im Dashboard sichtbar
und versorgt die Communication Engine mit relevanten Signalen für Bürger, Teams und Verwaltung.
Jede Bewegung erzeugt Daten, die Intelligence wieder in Wissen verwandelt.
So entsteht ein Kreislauf, der jeden Tag effizienter wird.
Outcomes
Mehr Wissen über Abläufe.
Mehr Präzision in Prognosen.
Mehr Sicherheit in Entscheidungen.
Mehr Effizienz im Gesamtbetrieb.
Und eine Datenbasis, die kontinuierlich wächst und sich selbst verbessert.