Beolytics Produktpass Digitale Produktpässe. Ganzheitlich umgesetzt. KI-gestützt betrieben.
BeoDPP verbindet Beratung, KI-gestützte Datenverarbeitung und Systemintegration zu einer skalierbaren Lösung für digitale Produktpässe – von der Readiness-Analyse bis zum laufenden, auditierbaren Betrieb.
- DPP-Readiness für Produktgruppen, Datenquellen und Systemlandschaft
- KI-gestützte Erstellung und Pflege digitaler Produktpässe
- Modulare DPP-Datenmodelle für relevante Produktkategorien
- Integration in PLM, ERP, PIM, QMS, LCA-Tools und Lieferantenportale
- Betrieb im Beolytics Framework oder individuelle Integration
- Datenschutz, Auditfähigkeit und Human-in-the-Loop
Starten Sie mit einem strukturierten Readiness-Check und erhalten Sie eine erste Einschätzung zu Produktkategorien, Scope, Datenlage, Integrationsaufwand und Handlungsfeldern.
Herausforderung
Der Digitale Produktpass wird für viele Produktkategorien relevant.
Ein maßgeschneidertes Konzept bei der Einführung kann später bei der kontinuierlichen Pflege Probleme vermeiden.
Der digitale Produktpass entwickelt sich zu einem zentralen Instrument für Nachhaltigkeit, Kreislauffähigkeit, Markttransparenz und Konformität. Für Unternehmen bedeutet das: Produktdaten, Lieferantendaten, Materialinformationen, Nachhaltigkeitskennzahlen, Konformitätsnachweise und Zugriffsrechte müssen strukturiert, aktuell und nachweisbar bereitgestellt werden.
Die Herausforderung liegt nicht nur in der Erstellung eines ersten Produktpasses. Entscheidend ist der dauerhafte Betrieb: neue Rechtsakte, geänderte Stücklisten, aktualisierte Zertifikate, wechselnde Lieferanten, neue CO₂- oder Rezyklatdaten und unterschiedliche Zugriffsstufen.
Produktinformationen liegen verteilt in PLM, ERP, PIM, QMS, LCA-Tools, Excel-Dateien und Dokumentenablagen.
Lieferantendaten sind oft unvollständig, uneinheitlich oder nicht maschinenlesbar.
DPP-Anforderungen entstehen produktgruppenweise und können sich je nach Rechtsakt unterscheiden.
Unterschiedliche Produktkategorien benötigen unterschiedliche Datenfelder, Granularitäten und Stakeholder-Zugriffe.
Öffentliche und beschränkte Daten müssen sauber getrennt und rollenbasiert bereitgestellt werden.
Manuelle Pflege erzeugt hohe Aufwände und Compliance-Risiken.
Ohne Versionierung, Audit-Trail und Freigabeprozess wird der Produktpass zum Risiko.
Wer den digitalen Produktpass als einmaligen Datenexport behandelt, unterschätzt den laufenden regulatorischen und operativen Aufwand.
Lösung
BeoDPP macht aus verteilten Produktdaten
einen lebenden digitalen Produktpass.
BeoDPP orchestriert den gesamten DPP-Prozess: von der regulatorischen Einordnung über das Datenmodell und die Systemintegration bis zur Erstellung, Prüfung, Veröffentlichung und kontinuierlichen Aktualisierung digitaler Produktpässe.
Die Lösung kann im Beolytics Framework betrieben oder individuell in bestehende Kundensysteme integriert werden. So entsteht kein neues Datensilo, sondern eine DPP-fähige Architektur, die vorhandene Systeme nutzt und gezielt erweitert.
Ganzheitlichkeit
BeoDPP kombiniert fachliche Beratung, regulatorische Analyse, Datenarchitektur, KI-Technologie und Implementierung.
Modularität
Stabiler horizontaler Kern für Identität, Zugriff, Governance und Nachweisführung – ergänzt um produktgruppenspezifische Datenfelder.
Spezifisch
BeoDPP unterstützt produktgruppenspezifische DPP-Module – etwa für Bauprodukte, Textilien, Möbel, Reifen, Metalle, Elektronik und Verpackungen.
Integriert
BeoDPP verbindet sich mit bestehenden Datenquellen wie PLM, ERP, PIM, QMS, LCA-Tools und Lieferantenportalen.
KI-gestützt
KI-Agenten analysieren Dokumente, extrahieren Informationen, erkennen Datenlücken, unterstützen Mapping und prüfen Konsistenz.
Auditierbar
Human-in-the-Loop, Prüfregeln, Freigaben, Versionierung und Audit-Trails sorgen für kontrollierte und nachvollziehbare DPP-Prozesse.
Produktkategorien
Die BeoDPP-Plattform versteht Ihre Produkte und deren Besonderheiten.
Dies erhöht die Qualität der Attributpflege.
Der Digitale Produktpass ist eine produktspezifische, modulare Compliance- und Dateninfrastruktur. Ein allgemeiner DPP-Kern wird mit produktgruppenspezifischen Modulen ergänzt.
Für BeoDPP bedeutet das: ein ganzheitliches Prozessmodell für Produktidentität, Registerfähigkeit, Zugriff, Versionierung und Nachweisführung – darauf aufbauend Module für einzelne Produktkategorien mit eigenen Datenfeldern, Prüfregeln und Integrationsanforderungen.
Batterie als Reifeindikator: Der Batteriepass gehört zu den am weitesten konkretisierten DPP-Anwendungsfällen und dient BeoDPP als Referenz für Readiness, Registerfähigkeit und auditierbare Lifecycle-Prozesse – BeoDPP ist jedoch als modulare Plattform für viele Produktkategorien angelegt.
Bauprodukte
Technische, regulatorische und ökologische Informationen für Bauherren, Planer, Behörden, Recycler und Compliance-Prozesse – von der Leistungserklärung bis zur Rückbauinformation.
Textilien & Bekleidung
Faser-, Material-, Chemikalien-, Pflege- und Recyclingdaten strukturiert erfassen, prüfen und über den Produktlebenszyklus aktuell halten.
Möbel
Komplexe Materialkombinationen und lange Nutzungsdauern abbilden: Varianten, Materialien, Lieferanten, Ersatzteile und Demontageinformationen.
Matratzen
Materialschichten, Trennbarkeit, Hygieneinformationen und Recyclingpfade transparent machen – Grundlage für Rücknahme, Kreislauffähigkeit und Compliance.
Reifen
Leistungs-, Material-, Abrieb- und Recyclinginformationen bündeln. Verbindung zwischen technischer Produktleistung und regulatorischer Nachweisführung.
Stahl, Eisen & Aluminium
Chargen-, Herkunfts-, Rezyklat-, Zertifikats- und CO₂-Daten strukturiert bereitstellen – B2B-fähig, versioniert, nachweisbar für nachgelagerte DPPs.
Elektronik
Produktdaten, Serviceinformationen und Nachweise verbinden – für Reparierbarkeit, Ersatzteile und Software-Lebensdauer.
Spielzeug
Warnhinweise, Prüfungen, Konformitätsdaten und Rückverfolgbarkeit zielgruppengerecht bereitstellen – für Verbraucher und Marktüberwachung.
Detergenzien
Rezeptur-, Sicherheits- und Informationspflichten strukturiert und prüfbar abbilden – von Inhaltsstoffen bis zu Notfallinformationen.
Verpackungen
Produkt- und Verpackungsinformationen in einem modularen Datenmodell zusammenführen – Materialien, Recyclingfähigkeit und Rücknahmesysteme.
Weitere Kandidaten: Kunststoffe, Glas, Papier, Chemikalien, Kosmetik, Farben & Lacke, Schmierstoffe – DPP-Readiness und Datenquellenanalyse sind bereits heute wertvoll.
Technologie
Moderne KI-Technologie für
regulatorisch belastbare Produktpässe
Multiagentensysteme
Spezialisierte KI-Agenten übernehmen Regulierungsanalyse, Datenextraktion, Mapping, Validierung, Update-Überwachung und Audit-Vorbereitung.
Knowledge Graphs
Produkte, Komponenten, Materialien, Lieferanten, Zertifikate, Dokumente, Rechtsanforderungen und DPP-Felder werden semantisch verknüpft.
LLM + RAG
Rechtsakte, technische Unterlagen, Lieferantendokumente und Nachweise werden analysiert und in strukturierte Anforderungen übersetzt.
Vektordatenbanken
Große Dokumentenbestände werden durchsuchbar und für KI-gestützte Analyse nutzbar.
Regel-Engines
Pflichtfelder, Zugriffsrechte, Freigaben, Validierungen und Auditregeln werden deterministisch geprüft.
DPP-Repository
Strukturierte Produktpassdaten werden versioniert, nachvollziehbar und API-fähig verwaltet.
Produktkategorie-Module
Kategorieabhängige Datenfeldbibliotheken und Prüfregeln für Bauprodukte, Textilien, Reifen, Metalle, Elektronik und mehr.
PLM/ERP/PIM/QMS/LCA-Schnittstellen
Bestehende Systemlandschaften werden angebunden, statt neue Datensilos aufzubauen.
Event-driven Architecture
Änderungen an Stücklisten, Lieferanten, Zertifikaten oder Nachhaltigkeitsdaten lösen automatisch DPP-Prüfungen und Updates aus.
IAM und Zugriffskontrolle
Öffentliche und beschränkte Daten werden rollenbasiert bereitgestellt.
Audit- und Versioning-Layer
Änderungen, Quellen, Prüfungen und Freigaben bleiben revisionssicher nachvollziehbar.
Generative KI dort, wo Komplexität verstanden werden muss.
Regeln und Workflows dort, wo Verlässlichkeit zählt.
Workflow
Vom Scope bis zum laufenden Betrieb:
der BeoDPP-Prozess
- 1
DPP-Readiness prüfen
Analyse von Produktgruppen, Rechtslage, Datenquellen, Systemlandschaft und organisatorischer Reife.
- 2
Produktportfolio klassifizieren
Zuordnung der Produkte zu Rechtsreife-Kategorien: sektoral konkretisiert, ESPR-priorisiert, JRC-/Policy-Kandidat oder derzeit nicht priorisiert.
- 3
Produktscope und Rechtsgrund bestimmen
Einordnung nach ESPR, sektoralen Anforderungen, delegierten Rechtsakten und relevanten Compliance-Triggern.
- 4
Datenquellen und Datenlücken identifizieren
Mapping von PLM, ERP, PIM, QMS, LCA, Lieferantendaten, Dokumenten und Nachweisen.
- 5
Modulares DPP-Datenmodell aufbauen
Definition von Kernfeldern, produktgruppenspezifischen Feldern, freiwilligen Feldern und Zugriffsstufen.
- 6
Produktmodule konfigurieren
Aktivierung und Anpassung der passenden Kategorie-Module für Bauprodukte, Textilien, Möbel, Reifen, Metalle, Elektronik oder Verpackungen.
- 7
Systeme anbinden und Daten orchestrieren
Integration über APIs, Datenpipelines und kundenspezifische Schnittstellen.
- 8
KI-gestützt extrahieren, verknüpfen und prüfen
Multiagentensysteme und Knowledge Graphs unterstützen Datenextraktion, Validierung und Konsistenzprüfung.
- 9
Freigeben und veröffentlichen
Human-in-the-Loop, Rollenmodell, Audit-Trail und Versionierung sichern die kontrollierte Bereitstellung.
- 10
Kontinuierlich aktualisieren
Eventbasierte Updates bei Änderungen an Produkt, Lieferant, Zertifikat, Material, Footprint oder regulatorischer Anforderung.
Der digitale Produktpass ist kein Einmalprojekt – er lebt mit Ihren Produkten.
Beratung & Implementierung
Eine Lösung – passend zu Ihrer Produktkategorie,
DPP-Reife und Systemlandschaft.
BeoDPP wird passend zur Kundensituation umgesetzt: als Lösung im Beolytics Framework oder als individuelle Integration in bestehende Systemlandschaften – vom Readiness-Check bis zum laufenden Betrieb.
DPP-Readiness-Check
Strukturierte Analyse als Einstieg: betroffene Produktgruppen, regulatorischer Scope, Rechtsreife je Produktkategorie, Datenquellen, Datenlücken, Systemlandschaft, Governance und Risiken.
Output: Readiness-Score, Produktkategorie-Mapping, Datenquellen-Mapping, Gap-Liste und empfohlene Roadmap.
DPP-Konzept und Zielarchitektur
Gemeinsame Definition des künftigen DPP-Betriebsmodells: Datenmodell, Produktkategorie-Module, Public-/Restricted-Zugriffslogik, Rollen- und Freigabemodell, Integrationsarchitektur und Update-Prozesse.
Output: DPP-Zielarchitektur, Datenmodell und Integrationsplan.
Implementierung im Beolytics Framework
Schneller Aufbau einer DPP-fähigen Lösung auf Basis vorhandener Beolytics-Komponenten: KI-Agenten, Knowledge Graph, DPP-Repository, Produktkategorie-Module, Schnittstellen und Dashboard.
Output: Funktionsfähiges DPP-System im Beolytics Framework.
Individuelle Integration in Kundensysteme
Für Unternehmen mit etablierter IT-Landschaft: Integration in bestehende PLM-, ERP-, PIM-, QMS- oder LCA-Systeme; kundenspezifische APIs; Einbindung vorhandener IAM-, Compliance- und Audit-Prozesse.
Output: DPP-Erweiterung der bestehenden Architektur ohne neues Datensilo.
Kontinuierlicher Betrieb und Weiterentwicklung
DPP ist kein Einmalprojekt. BeoDPP unterstützt den laufenden Betrieb: Regulierungsmonitoring, Datenqualitätsprüfung, Update-Trigger, Audit-Vorbereitung, Erweiterung um neue Produktgruppen.
Output: Dauerhaft aktueller, skalierbarer und und regelkonformer DPP-Betrieb.
Sicherheit & Governance
Kontrollierte KI für sensible
Produkt- und Compliance-Daten.
BeoDPP verbindet KI-Automatisierung mit klarer Governance. Kritische Entscheidungen bleiben nachvollziehbar, prüfbar und freigabefähig. Die Lösung ist darauf ausgelegt, Datenschutz, Informationssicherheit, Geschäftsgeheimnisse und Auditfähigkeit von Beginn an zu berücksichtigen.
Human-in-the-Loop
Fachliche und regulatorische Freigaben bleiben kontrollierbar. KI entscheidet nicht allein.
Audit-Trails
Quellen, Änderungen, Prüfungen und Entscheidungen werden nachvollziehbar dokumentiert.
Rollenbasierter Zugriff
Öffentliche und beschränkte Daten werden getrennt und rollenbasiert für Verbraucher, Behörden, Recycler und Interne bereitgestellt.
Datenschutz by Design
Personenbezogene Daten werden vermieden, minimiert oder kontrolliert verarbeitet.
Informationssicherheit
Zugriff, Speicherung, Protokollierung und Schnittstellen werden sicherheitsorientiert gestaltet.
Geschäftsgeheimnisse schützen
Sensible Lieferanten-, Material- oder Kalkulationsdaten werden nicht pauschal offengelegt.
Versionierung
Jeder Produktpass bleibt über seinen Lebenszyklus hinweg nachvollziehbar und auditierbar.
Regelbasierte Validierung
KI-Ergebnisse werden durch Pflichtfeld-, Plausibilitäts- und Freigaberegeln deterministisch abgesichert.
Die Nutzung künstlicher Intelligenz beschleunigt die Erstellungs und Pflgeprozesse und spart damit Zeit tund Kosten. Governance sichert die Qualität und Zuverlässigkeit ab.
BeoDPP nutzt KI, um komplexe Produkt- und Compliance-Daten schneller nutzbar zu machen. Gleichzeitig sorgen Rollenmodelle, Freigaben, Audit-Trails und Human-in-the-Loop-Prozesse dafür, dass digitale Produktpässe kontrolliert und nachvollziehbar betrieben werden.
DPP-Readiness-Check
Welche Produktkategorien sind in Ihrem Unternehmen
DPP-relevant?
Ein strukturierter Einstieg für Unternehmen, die wissen möchten, wie groß ihr Handlungsbedarf ist und welche Produktkategorien, Daten, Systeme und Prozesse zuerst betrachtet werden sollten.
? Typische Fragenbereiche
- Welche Produktgruppen könnten betroffen sein?
- Gibt es bereits sektorale oder erwartbare DPP-Anforderungen?
- Wo liegen Produkt-, Material-, Nachhaltigkeits- und Konformitätsdaten?
- Welche Systeme müssen angebunden werden?
- Wie hoch ist der manuelle Aufwand heute?
✓ Ihr Ergebnis
- DPP-Readiness-Score
- Produktkategorie-Mapping
- Einschätzung der wichtigsten Datenlücken
- Erste Integrationshypothese
- Priorisierte Handlungsfelder
- Empfehlung für nächsten Workshop oder Umsetzungsfahrplan
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