Die Umweltintelligenzmodule des Systems optimieren kontinuierlich Energie- und Materialflüsse. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen konnten Pilotanlagen bei gleichbleibender Produktionsleistung 23 % Energie einsparen und die Abfallmenge um 18 % reduzieren. Diese Nachhaltigkeitsgewinne werden durch Echtzeitanpassungen und nicht durch kostspielige Nachrüstungen der Anlagen erreicht.