Automatisierte AI-gestützte Asset Analytics Reports
01/2026 – 03/2026
Konzeption und Umsetzung einer MCP-Server-basierten Pipeline zur automatisierten Generierung von PDF-Reports für Investoren: Difficulty-Updates pro Epoch, Break-even-Analysen nach Geräteklasse und Plan-vs.-Reality-Tracking.
1. Ausgangslage
Mining-Betreiber und Investoren benötigen regelmässig aktuelle Einschätzungen zu Rentabilität, Amortisation und Investment-Verlauf, abhängig von volatilen Parametern wie Netzwerk-Hashrate, Asset-Preis und Difficulty. Die manuelle Aufbereitung dieser Analysen war zeitaufwändig und fehleranfällig. Ziel war eine automatisierte Pipeline, die bei jeder Difficulty-Anpassung (ca. alle zwei Wochen) sowie auf Anfrage einen vollständigen, datenbasierten PDF-Report generiert.
2. Stakeholder
3. Herausforderungen
- Volatile Input-Parameter (Hashrate, Asset-Preis, Difficulty) erfordern eine Berechnungslogik, die Änderungen pro Epoch korrekt abbildet
- Unterschiedliche Geräteklassen (Legacy, Standard Air-Cooled, Efficient Hydro, Next-Gen) haben verschiedene Effizienzprofile und Break-even-Grenzen
- Plan-vs.-Reality-Vergleiche erfordern eine persistente Ausgangsprognose, gegen die monatliche Ist-Werte gestellt werden
- Die Reports müssen ohne manuelle Eingriffe konsistent, korrekt und verständlich aufbereitet sein
4. Analyse
Die Analyse identifizierte zwei zentrale Report-Typen mit unterschiedlichen Anforderungen. Der Epoch Update Report wird bei jeder Difficulty-Anpassung ausgelöst und liefert aktuelle Hashrate-Zahlen, historische Vergleiche (30d/90d/180d), ein Prognosemodell für die nächsten Adjustments sowie eine gerätespezifische Break-even-Analyse. Der Plan-vs.-Reality Report vergleicht eine einmalig erstellte Ausgangsprognose (CoP, ROI, Revenue) mit der tatsächlichen Entwicklung über Monate – inklusive Analyse der Abweichungstreiber (Hashrate, Preis, Energiekosten). Für beide Typen wurde ein MCP-Server-basierter Ansatz gewählt, der Live-Daten aus APIs (Hashrate, Difficulty, BTC-Preis) zieht, durch das Berechnungsmodell verarbeitet und strukturiert in PDF-Form ausgibt.
5. Lösungsansätze
6. Bewertung
- ✓Erhebliche Zeitersparnis: Reports werden automatisch bei jedem Difficulty-Adjustment generiert, ohne manuelle Aufbereitung.
- ✓Konsistenz und Nachvollziehbarkeit: gleiche Berechnungslogik für alle Gerätetypen und alle Zeiträume, kein Interpretationsspielraum.
- ✓Plan-vs.-Reality-Tracking schafft Transparenz über die tatsächliche Investment-Performance gegenüber der Ursprungsprognose.
- Die Qualität der Reports hängt direkt von der Zuverlässigkeit der Datenquellen ab – Ausfälle oder Latenzen in den API-Feeds wirken sich unmittelbar auf die Ausgabe aus.
- Gerätespezifische Parameter (Hashrate, Energieverbrauch, Restwert) müssen manuell gepflegt werden, wenn neue Modelle hinzukommen.
- Falsche Prognosen bei stark abweichender Hashrate- oder Preisentwicklung können zu Fehlentscheidungen führen, wenn Nutzer die Konfidenzgrenzen des Modells nicht beachten.
- Abhängigkeit von externen Datenquellen ohne Fallback kann die Automatisierung bei API-Änderungen unterbrechen.
Konzeption und initiales Setup: ca. 4–6 Wochen; laufende Pflege und Erweiterung: kontinuierlich
7. Empfehlung
Entscheidung
GoPriorisierung
Hoch – unmittelbarer Mehrwert für Betreiber und Investoren durch automatisierte, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen
Nächste Schritte
- Datenquellen absichern und Fallback-Strategie für API-Ausfälle definieren.
- Gerätekatalog pflegen und neue Modelle bei Markteinführung integrieren.
- Nutzerfeedback zu Report-Format und Verständlichkeit einholen und iterativ einarbeiten.
8. Artefakte
Gemeinsam umsetzen?
Ich bin auf der Suche nach einer Festanstellung als IT Project & Delivery Lead.