Erweiterte Prozessbewertung von Biogasanlagen unter Berücksichtigung organoleptischer Parameter und Erfahrungswissen Landwirtschaftliche Biogasanlagen leisten mit ca. 9.300 Anlagen und einem Anteil von 5 3% an der Stromerzeugung einen Beitrag zur Erzeugung Erneuer barer Energien in Deutschland. Die Optimierung dieser Anlagen fördert die nachhaltige Bereitstellung von Strom Wärme und BioErdgas. Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines mehrmethodi schen Bewertungsansatzes zur Beschreibung der Qualität der Eingangs substrate als Teil einer ganzheitlichen Prozessoptimierung. Dies gelingt durch die kombinierte Nutzung klassischer Analysesätze der Nutzung organolepti scher Parameter – der humansensorischen Sinnenprüfung – und der Integration von prozess und substratspezifischem Erfahrungswissen. Anhand von halbtechnischen Versuchen werden Korrelationen und Kausalitäten zwi schen chemisch physikalischen biologischen organoleptischen und erfahrungsbezogenen Parametern erforscht. Die Entwicklung einer Fallbasis mit Hilfe des Fallbasierten Schließens einer Form Künstlicher Intelligenz zeigt das Entwicklungs und Integrationspotenzial der Automatisierung auf insbesondere auch im Hinblick auf neue Ansätze z.B. Industrie 4.0. Erste Lösungen zur Bewältigung der identifizierten Herausforderungen der mehrmethodischen Prozessbewertung werden vorgestellt. Abschließend wird ein Ausblick auf den weiteren Forschungsbedarf gegeben und die Übertragbarkeit des mehrmethodischen Bewertungsansatzes auf andere Anwendungsfelder z.B. Bioabfallbehandlung Kläranlagen angeregt. Agricultural biogas plants significantly contribute to the generation of renewable energies in Germany. Approx. 9 300 facilities account 5.3% of the total generated electricity in Germany. Optimization of these biogas plants will undoubtably promote the sustainable provision of electricity heat and natural gas. This research study developed a multi methodical assessment approach to de scribe the quality of input substrates as part of a holistic process optimization. This is achieved by combination of conventional analysis use of organoleptic parameters integration of process as well as substrate specific experient ba sed knowledge. Correlations and causalities between chemical physical biological organoleptic and experiential parameters are explored. These inves tigations based on semi technical experiments. Using case based reasoning a form of artificial intelligence demonstrates the potential for development and integration of automation. Solving approaches to overcome the challenges of multi methodical process assessment are presented. Finally an outlook on further research needs is given. Furthermore the trans ferability of the multi methodical assessment approach to other fields of application like bio waste treatment or sewage treatment plants is incited.