Datenquellen und Anforderungen strukturiert analysieren
Die KMU DataSuite analysiert bestehende Systeme, Datenquellen und Anforderungen strukturiert und entwickelt daraus individuelle Plattformlösungen für transparente Prozesse und fundierte Entscheidungen.
✅ ERP-, Energie- und Betriebsdaten analysieren
✅ Prozesse und Kennzahlen verstehen
✅ Plattformarchitektur individuell anpassen
✅ Transparenz und Vergleichbarkeit schaffen
Viele Daten. Unterschiedliche Systeme. Wenig Zusammenhang.
Unternehmen verfügen heute über große Mengen an Energie-, Betriebs- und Unternehmensdaten. Häufig liegen diese Informationen jedoch verteilt in unterschiedlichen Systemen, Excel-Dateien oder Insellösungen vor.
Dadurch entstehen:
- manuelle Auswertungen
- fehlende Vergleichbarkeit
- isolierte Kennzahlen
- hoher Abstimmungsaufwand
- unvollständige Entscheidungsgrundlagen
👉 Die Folge: Viel Aufwand — aber wenig echte Transparenz.
Jedes Unternehmen verarbeitet unterschiedliche Daten und Anforderungen
Jedes Unternehmen:
- nutzt unterschiedliche Systeme
- verarbeitet unterschiedliche Daten
- benötigt individuelle Kennzahlen
- verfolgt eigene Ziele
- besitzt unterschiedliche Prozesse und Standorte
Deshalb basiert die KMU DataSuite auf einer flexiblen Plattformarchitektur, deren Ausprägung individuell angepasst wird.
Dadurch entstehen:
- passende Datenmodelle
- individuelle Dashboards
- relevante KPI
- zentrale Reports
- nachvollziehbare Kennzahlen
Strukturierte Prozesse statt komplexer Einzelprojekte
01
Datenquellen analysieren
ERP, Energie, Excel, SQL, IoT, CO₂, Produktion
02
Anforderungen strukturieren
Kennzahlen, Dashboards, Reports, Ziele, Prozesse
03
Plattformarchitektur anpassen
Datenmodelle, Schnittstellen, Analysen, Benchmarks
04
Transparenz schaffen
Dashboards, KPI, Reports und fundierte Entscheidungen
Bewährte Architektur — individuell optimiert.
Bestehende Systeme und Datenquellen weiter nutzen
Die Plattform kann Daten aus unterschiedlichen Quellen zentral integrieren:
- ERP-Systeme
- Excel-Dateien
- SQL-Datenbanken
- Energiemesssysteme
- Gebäudeleittechnik
- Produktionssysteme
- APIs
- Wetterdaten
- IoT-Systeme
- CO₂- und ESG-Daten
Keine Insellösungen — sondern eine gemeinsame Datengrundlage.
Transparente Prozesse und fundierte Entscheidungen
Durch zentrale Plattformlösungen entstehen:
- nachvollziehbare Kennzahlen
- transparente Verbrauchsdaten
- zentrale Dashboards
- belastbare Benchmarks
- automatisierte Reports
- bessere Vergleichbarkeit
- fundierte Entscheidungen
Flexible Plattformlösungen für unterschiedliche Anforderungen
- mittelständische Unternehmen
- Produktionsbetriebe
- Unternehmen mit mehreren Standorten
- Energieintensive Prozesse
- ESG- & Nachhaltigkeitsanforderungen
- Controlling & Management
- Energiemanagement nach ISO 50001
Häufige Fragen zur EnPI-Analyse
Antworten zu:
- Energiekennzahlen (EnPI)
- ISO 50001
- Vergleichbarkeit von Gebäuden
- Verbrauchsanalysen
- Einsparpotenzialen
- CO₂- und Energiedaten
- Kommunalen Kennzahlen
- Einstieg ins Energiemanagement
Eine Energiekennzahl (EnPI – Energy Performance Indicator) setzt Energieverbräuche in Relation zu einer Bezugsgröße, z. B. Fläche, Nutzung, Personen oder Produktion. Dadurch werden Verbräuche objektiv vergleichbar und Entwicklungen transparent sichtbar.
Typische Energiekennzahlen sind:
- kWh/m²
- kWh pro Nutzer
- kWh pro Produktionseinheit
- CO₂ pro Standort
EnPI steht für „Energy Performance Indicator“ und beschreibt messbare Energiekennzahlen zur Bewertung der Energieeffizienz. EnPIs sind ein zentraler Bestandteil der ISO 50001 und helfen dabei, Energieverbräuche strukturiert zu analysieren und Einsparpotenziale zu erkennen.
Die Kennzahl kWh/m² berechnet sich aus dem jährlichen Energieverbrauch geteilt durch die Gebäudefläche.
Beispiel:
Gesamtverbrauch: 120.000 kWh
Fläche: 1.000 m²
→ 120 kWh/m² pro Jahr
Dadurch lassen sich Gebäude unterschiedlicher Größe besser vergleichen.
Die ISO 50001 schreibt keine festen Energiekennzahlen vor. Unternehmen und Organisationen definieren ihre EnPI abhängig von Nutzung, Gebäuden, Prozessen und Zielen selbst.
Typische EnPI nach ISO 50001:
- kWh/m²
- kWh pro Mitarbeiter
- kWh pro Produktionseinheit
- CO₂-Emissionen
- Lastspitzen und Leistungswerte
Wichtig ist:
Die Kennzahlen müssen nachvollziehbar, vergleichbar und regelmäßig auswertbar sein.
Gebäude sollten nicht anhand absoluter Verbräuche verglichen werden, sondern über vergleichbare Energiekennzahlen.
Dabei werden z. B. berücksichtigt:
- Gebäudefläche
- Nutzung
- Betriebszeiten
- Nutzerzahlen
- Energieart
So werden Unterschiede objektiv bewertet und Auffälligkeiten schneller sichtbar.
Sinnvolle Energiekennzahlen hängen von Gebäude, Nutzung und Zielsetzung ab.
Häufig genutzte Kennzahlen:
- kWh/m²
- Energiekosten pro Standort
- CO₂-Emissionen
- Lastspitzen
- Verbrauch pro Nutzer
- Verbrauch pro Produktionseinheit
Entscheidend ist:
Die Kennzahlen müssen verständlich, vergleichbar und entscheidungsrelevant sein.
Einsparpotenziale werden sichtbar, wenn Energiekennzahlen strukturiert ausgewertet und verglichen werden.
Auffällig sind z. B.:
- ungewöhnlich hohe Verbräuche
- starke Abweichungen zwischen Gebäuden
- Lastspitzen
- steigende Energieintensitäten
- ineffiziente Betriebszeiten
Dadurch können Maßnahmen gezielt priorisiert werden.
Ein „guter“ Energieverbrauch hängt immer von Gebäudeart, Nutzung und Betriebszeiten ab. Entscheidend ist der Vergleich mit ähnlichen Gebäuden oder definierten Benchmarks.
Energiekennzahlen helfen dabei:
- Verbräuche realistisch einzuordnen
- Entwicklungen zu bewerten
- Optimierungspotenziale objektiv zu erkennen
Für Kommunen sind vor allem vergleichbare Kennzahlen über Gebäude und Liegenschaften wichtig.
Typische kommunale EnPI:
- kWh/m²
- Energiekosten je Gebäude
- CO₂-Emissionen
- Verbrauch nach Nutzung
- Lastprofile
- Verbrauchsentwicklung über mehrere Jahre
Dadurch entstehen transparente Entscheidungsgrundlagen für Klimastrategien und Investitionen.
Für eine EnPI-Analyse reichen häufig bereits vorhandene Daten aus.
Typische Datenquellen:
- Energierechnungen
- Zählerdaten
- Tabellen und Excel-Dateien
- Flächenangaben
- Nutzerzahlen
- Betriebszeiten
- Produktionsdaten
Bestehende Systeme können dabei meist weiter genutzt werden.
Transparenz beginnt mit der richtigen Datengrundlage
Die KMU DataSuite unterstützt Unternehmen dabei, Datenquellen, Prozesse und Anforderungen strukturiert zu analysieren und daraus individuelle Plattformlösungen für transparente Entscheidungen aufzubauen.
Anforderungen besprechen Plattformlösung entwickeln