Ein wichtiges Ziel bei vielen Industrieprozessen ist es, etwaige Qualitätsabweichungen möglichst früh zu erkennen und dadurch Ausschuss zu minimieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. Mit DATA BRATA hat das LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen des AIT ein modulares Technologie-Framework entwickelt, das Datenanalyse und maschinelles Lernen direkt in industrielle Prozesse integriert. Der Name folgt einem klaren Systemprinzip: Boxed, Reconfigurable, Adaptive, Transportable, Analysis – DATA BRATA ist eine mobile Daten- und KI-Plattform, die unmittelbar an Maschinen andockt, Signale in Echtzeit verdichtet und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableitet. Mit dem Ziel, Prozessabweichungen und Werkzeugverschleiß frühzeitig zu erkennen, bevor sie die Qualität der Endprodukte beeinträchtigen.  
Das System baut auf Erfahrungswissen aus der Produktion auf und übersetzt dieses in digitale Muster: Sensorik erfasst Kräfte, Wege, Schwingungen, Akustik und Temperatur. Die Daten werden zeitsynchron weitergeleitet, und an der Edge verdichtet KI die Signale zu Entscheidungen. Maßgeblich ist dabei die Reihenfolge: zuerst Domänenwissen, dann Sensorik und Datenarchitektur, erst danach KI – um belastbare Ergebnisse ohne übermäßigen Overhead zu erzielen. 
Im Praxistest am Standort Ranshofen wurde das System bereits auf einer 250-Tonnen-Hydraulik-Tiefziehpresse erprobt. Dabei wurden mehrere tausend Bauteile zeitsynchron erfasst und analysiert; bewusst eingebrachte Abweichungen (wie etwa Mikrorisse oder Unterschiede im Vormaterial) dienten als Trainingsbasis für Zeitreihenanalysen und Machine-Learning-Modelle. Nach erfolgreichen Erprobungen und einem bereits realisierten industriellen Einsatz – unter anderem bei der MARK Metallwarenfabrik – wird DATA BRATA schrittweise weiterentwickelt und auf zusätzliche Anwendungsfälle übertragen. Dabei werden insbesondere Branchen wie Metallverarbeitung, Automobil sowie Luft- und Raumfahrttechnik adressiert. 
Das System ist derzeit im Pilotbetrieb und als Function-as-a-Service (FaaS) sowie Research-as-a-Service (RaaS) gedacht – mit dem Anspruch, Unternehmen datengetriebene Qualitäts- und Effizienzsteigerungen in Echtzeit ohne hohen Implementierungsaufwand zu ermöglichen. Das ist besonders für die österreichischen Unternehmen aus diesen Branchen, die typischerweise hochspezialisierte KMU sind, interessant und kann ihnen einen merkbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen.