Power BI Reporting für die Energiebranche
Wir bauen dir ein Power BI Reporting, das Anlagen, Netze und Erzeugung so sichtbar macht, dass Betrieb, Instandhaltung und Management täglich die richtigen Entscheidungen treffen.
- KPIs pro BHKW, Kraftwerk, Kessel und Station
- Drill-down bis zur Problemstation
- Soll-Ist, Max und Vorjahr im Blick
Wenn Daten 24 Stunden zu spät kommen, bist du im Blindflug
In der Energiebranche entscheidet der Alltag: Auslastung, Wirkungsgrad, Temperaturspreizungen, Verfügbarkeiten. Wenn diese Infos verteilt sind oder erst am nächsten Tag vorliegen, wird aus „Steuern“ schnell „Reagieren“.
Mit einem sauberen Power BI Reporting bringst du Technik- und Betriebsdaten in eine klare Führungssicht – vom Gesamtüberblick bis zum Drill-down auf Stationsebene.
Warum Power BI in der Energiebranche so gut passt
Weil du damit Standard-Reporting (für Management) und operative Transparenz (für Betrieb & Instandhaltung) in ein gemeinsames System bringst – ohne Excel-Pingpong.
Vom KPI-Board bis zur Detailseite
Du startest mit einem Überblick über Wirkungsgrad, Gasverbrauch, Betriebsstunden und Wärmelast – und klickst dich bei Abweichungen direkt zu Anlagen, Stationen und Ursachen durch.
Soll/Ist-Vergleich, der wirklich hilft
Wir setzen Soll, Maximum und Vorjahreswerte sinnvoll ins Verhältnis, z.B. gradtagsbereinigt – damit du Trends erkennst, statt nur Zahlen zu sammeln.
Governance statt Dashboard-Wildwuchs
Mit klaren Definitionen für KPIs, Datenquellen und Verantwortlichkeiten bleibt dein Reporting wartbar – auch wenn neue Anlagen, Brennstoffe oder Anforderungen dazukommen.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Power BI Reporting in der Energiebranche?
Für dich, wenn du mehrere Erzeuger (z.B. BHKW, Heizkessel) oder Netze/Stationen betreibst und täglich den Überblick über Betrieb, Verfügbarkeit und Effizienz brauchst.
Besonders, wenn verschiedene Brennstoffe (nass/trocken/teilgetrocknet, unterschiedliche Herkünfte) sauber erfasst werden müssen und du zukünftig auch SAP-Daten integrieren willst.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Einstieg, der schnell nutzbar wird – und sauber skalieren kann.
KPI-Set & Datenlogik
Wir definieren gemeinsam die wichtigsten Kennzahlen: Wirkungsgrad, netto erzeugter Strom, Gasverbrauch, Betriebsstunden, Vor-/Rücklauf, Volumenstrom, Starts sowie gradtagsbereinigte Kumulierung.
Dashboard-Struktur & Drill-down
Übersichtsseiten für Management und Betrieb plus Detailseiten pro Anlage/Station inklusive „Flop 10“ zur schnellen Identifikation von Problemstationen.
Datenanbindung & Modell
Sauberes Datenmodell als Basis für konsistente KPIs – inklusive Historisierung, Plausibilitätsregeln und einer Struktur, die spätere Quellen (z.B. SAP) mitdenkt.
Betrieb & Übergabe
Kurze Trainings für Key-User, klare Dokumentation und ein Setup, das dein Team im Alltag weiterentwickeln kann – auf Wunsch mit laufender Betreuung.
Willst du sehen, wie euer Energie-Reporting in Power BI aussehen kann?
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- Datenquellen und KPI-Definitionen klären
- Nächste Schritte und Aufwand skizzieren
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Situationen, wie wir sie oft lösen).
Fernwärme-Betreiber: Problemstationen täglich sichtbar machen
Ausgangslage
- Stationsdaten mit 24h Verzögerung und Medienbrüchen
- Abweichungen bei Vorlauf/Rücklauf schwer auffindbar
- Kein einheitlicher Soll/Ist- und Vorjahresvergleich
- Wartung priorisiert nach Bauchgefühl statt Daten
Ergebnis
- Power BI Übersichtsboard mit „Flop 10“ je Netzbereich
- Drill-down bis Station inkl. Stammdaten und Historie
- Vergleiche zu Soll, Maximum und Vorjahr (gradtagsbereinigt)
- Klare Priorisierung für Instandhaltung und Einsatzplanung
Energieerzeugung: Auslastung und Wirkungsgrade pro BHKW steuern
Ausgangslage
- Mehrere BHKW und Heizkessel ohne gemeinsame KPI-Logik
- Brennstoffmix schwer vergleichbar (Zustand/Herkunft)
- Auslastung ungleichmäßig, Startverhalten unklar
- Governance fehlte: unterschiedliche KPI-Definitionen je Team
Ergebnis
- Einheitliches KPI-Modell für Erzeugung, Verbrauch und Starts
- Transparenz zur prozentualen Wärmeerzeugung je Aggregat
- Übersicht zu Betriebsstunden, Verfügbarkeit und Eigenverbrauch
- Purview-gestützte Datenbegriffe und Verantwortlichkeiten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist eindeutig: erst Klarheit, dann bauen, dann skalieren.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Nutzergruppen und die wichtigsten Use Cases: z.B. tägliche Anlagenübersicht, Soll/Ist-Analyse, Flop-Stationen, Brennstoff-Tracking und Drill-down-Logik.
Setup
Wir verbinden Datenquellen, bauen ein sauberes Modell und setzen das Power BI Reporting als ersten produktiven Pfad um – inklusive KPI-Definitionen und Rollen.
Training
Wir schulen Key-User und legen fest, wie neue Anforderungen sauber aufgenommen werden, ohne das Modell zu zerreißen.
Skalierung
Wenn der Kern steht, erweitern wir um weitere Anlagen, Detailseiten, zusätzliche Datenquellen (z.B. perspektivisch SAP) und optional eine moderne Datenplattform mit Microsoft Fabric.
So fühlt sich Reporting an, wenn es im Betrieb funktioniert
Du bekommst eine gemeinsame Sicht auf Erzeugung, Netz und Betrieb – mit klaren KPIs statt Diskussionen über Zahlen.
- KPIs verteilt über Excel und Einzelsysteme
- Störungen werden spät oder zufällig entdeckt
- Keine einheitliche Logik für Soll/Ist
- Drill-down kostet Zeit und Nerven
- Wartung basiert auf Erfahrung statt Daten
- Power BI Reporting als tägliches Cockpit
- Abweichungen sofort sichtbar und priorisierbar
- Konsistente KPI-Definitionen für alle Teams
- Drill-down bis Anlage oder Station möglich
- Bessere Planung von Wartung und Auslastung
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preise, die zu deinem Reporting-Ziel passen
Der Umfang hängt davon ab, wie viele Use Cases, Datenquellen und Drill-down-Tiefen ihr wirklich braucht.
- Use-Case-Schnitt und KPI-Set
- Erster Prototyp inkl. Kern-KPIs
- Datenquellen-Check für relevante Systeme
- Übergabe-Session für Key-User
- Übersicht + Detailseiten pro Anlage
- Soll/Max/Vorjahr-Logik (optional gradtagsbereinigt)
- Flop-Listen und Ursachen-Navigation
- Governance: KPI-Definitionen und Rollen
- Skalierung auf viele Anlagen/Stationen
- Microsoft Fabric für Datenpipelines
- Purview für Datenkatalog und Begriffe
- Betriebsmodell & Roadmap zur Erweiterung
Willst du sehen, wie euer Energie-Reporting in Power BI aussehen kann?
- Use Cases abgrenzen und priorisieren
- Datenquellen und KPI-Definitionen klären
- Nächste Schritte und Aufwand skizzieren
Häufige Fragen
Brauchen wir dafür eine komplette Datenplattform?
Nicht zwingend. Für ein sauberes Power BI Reporting reicht oft ein klarer Datenzugang und ein gutes Modell. Wenn viele Quellen, Historisierung oder Governance-Themen dazukommen, bauen wir das sauber mit Microsoft Fabric und Purview aus.
Können wir bis auf Stationsebene drillen – inklusive Stammdaten?
Ja. Typisch sind Drill-downs von Gesamtübersicht → Netzbereich → Station → Detailseite. Stammdaten wie Inbetriebnahme-Jahr, Anschlusswerte oder Wartungshistorie können integriert werden, wenn sie verfügbar sind.
Wie geht ihr mit 24h Datenverzug um?
Erst klären wir, wo der Verzug entsteht (Quelle, Export, Pipeline, Modell). Danach entscheiden wir pragmatisch: tägliche Aktualisierung kann für viele Use Cases reichen, für operative Steuerung prüfen wir eine engere Taktung innerhalb des Microsoft-Stacks.
Ist SAP (später) integrierbar, auch wenn es jetzt nicht im Scope ist?
Ja. Wir bauen das Datenmodell so, dass eine spätere End-to-End-Sicht möglich ist – z.B. Technikdaten heute, SAP-Finanz- oder kaufmännische Daten später. Wichtig ist eine stabile KPI-Definition, damit Zahlen später nicht „umkippen“.