Power BI für Telematik im Fuhrpark
Wir bringen Telematik-, Tankkarten- und Fuhrparkdaten in Power BI zusammen, damit du Kosten, Wartung und Auslastung je Fahrzeug sauber steuerst.
- Kosten je Kilometer und Betriebsstunde
- Wartungen fällig, bevor es weh tut
- Auslastung und Standzeiten transparent
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Telematikdaten sind da – aber Entscheidungen bleiben Bauchgefühl
Wenn Telematiksystem, Tankkartenabrechnung, Fuhrparkverwaltung und ERP getrennt laufen, landen Auswertungen schnell in Excel und enden in Diskussionen über „welche Zahl stimmt“.
Mit Power BI baust du ein Reporting, das Laufleistung, Kosten und Wartungslogik zusammenbringt – auf Fahrzeugebene, mit klaren Regeln und einem Datenschutz-Setup, das den Betriebsrat mitnimmt.
Warum es im Fuhrpark so oft hakt
Drei typische Bremsklötze, die du mit einem sauberen BI-Setup aus dem Weg räumst.
Unstimmige Laufleistungen
Telematik und Fuhrparksystem zeigen unterschiedliche Kilometerstände. Damit werden Wartungsintervalle, Kosten je Kilometer und Vergleiche pro Fahrzeugklasse ungenau.
Kostenstellen-Zuordnung kostet Zeit
Tankkarte, Werkstatt, Versicherung und interne Verrechnung werden manuell auf Kostenstellen gebucht. Das skaliert nicht – und macht Monatsabschlüsse zäh.
Datenschutz blockiert Auswertungen
Ohne klaren Umfang (Fahrzeug- statt Fahrerbezug) und ein abgestimmtes Berechtigungskonzept wird Reporting schnell politisch – statt nützlich.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen sich Power BI im Telematik-Fuhrpark besonders lohnt
Für Unternehmen, die Telematik aktiv nutzen, aber die Steuerung noch über Excel und Einzelauswertungen läuft.
Typische Nutzer sind Fuhrparkleitung, Controlling, Disposition und Niederlassungsleitungen – mit wiederkehrenden Fragen zu Fahrzeugkosten je Kilometer, Verbrauch je 100 Kilometer, fälligen Wartungen und Auslastung pro Fahrzeugklasse.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Use Case als Start – damit du schnell vom Bergfuß Richtung Gipfel kommst.
Datenmodell für Fuhrpark-KPIs
Wir modellieren Fahrzeug, Fahrzeugklasse, Niederlassung, Kostenstelle, Baustelle, Kostenart und Zeit (Fahrt, Betankung, Wartung) so, dass Kennzahlen konsistent berechnet werden.
Power BI Dashboard & KPI-Set
Monatliches Reporting für Fuhrparkkosten und Wartung sowie wöchentliches Reporting für Einsatz, Standzeit und Leerlauf – verständlich für Fuhrpark und Management.
Regeln für Laufleistung & Wartungslogik
Wir definieren gemeinsam, welche Laufleistung „gilt“ (Telematik, Werkstatt, Fuhrparksystem) und wie Abweichungen behandelt werden, damit Wartungsintervalle belastbar sind.
Datenschutz & Rollen/Berechtigungen
Fokus auf Fahrzeugebene (nicht Fahrer). Dazu ein Berechtigungskonzept und eine klare Reporting-Abgrenzung als Grundlage für eine Betriebsvereinbarung.
Lass uns euren Telematik-Fuhrpark einmal sauber aufsetzen
- Use Case abgrenzen und KPI-Set festziehen
- Datenquellen prüfen: Telematik, Tankkarte, ERP
- Realistischen nächsten Schritt definieren
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: so kann euer Start aussehen.
Bau-Dienstleister: Kosten je Kilometer & Wartung im Griff
Ausgangslage
- Telematikdaten wurden je Fahrzeug in Excel ausgewertet
- Tankkarten- und Werkstattkosten kamen aus separaten Exporten
- Kostenstellen-Zuordnung erfolgte manuell im Monatsschluss
- Wartungsintervalle uneinheitlich wegen abweichender Laufleistung
Ergebnis
- Power BI Dashboard mit Kosten je Kilometer und Fahrzeugklasse
- Abgestimmte Laufleistung als Basis für Wartungsfälligkeiten
- Monatliches Reporting je Niederlassung und Kostenstelle
- Transparente Liste fälliger Wartungen nach Frist
Service-Flotte: Auslastung, Standzeit und Leerlauf sichtbar
Ausgangslage
- Disposition hatte nur Listen, keine Auslastungs-KPIs je Fahrzeug
- Standzeiten auf Baustellen wurden nicht systematisch ausgewertet
- Telematik- und Fuhrparkstammdaten waren nicht sauber verknüpft
- Unsicherheit wegen möglicher Fahrer-Auswertungen und Betriebsrat
Ergebnis
- Wöchentliches Power BI Reporting zur Auslastung je Fahrzeugklasse
- Standzeit und Leerlaufanteil auf Fahrzeugebene ausgewiesen
- Governance-Regeln: kein Fahrerbezug, klare Rollenrechte
- Einheitliche Stammdatenlogik für Fahrzeuge und Niederlassungen
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern statt Aktionismus: erst Klarheit, dann Umsetzung.
Erstgespräch
Wir klären den ersten Use Case (z.B. Fuhrparkkosten und Wartung), die benötigten Dimensionen (Fahrzeugklasse, Kostenstelle, Baustelle) und den zulässigen Auswertungsumfang mit Blick auf Datenschutz und Betriebsrat.
Setup
Wir verbinden Telematiksystem, Fuhrparkverwaltung, Tankkartenabrechnung und ERP, bauen ein sauberes Datenmodell in Microsoft Fabric und liefern das erste Power BI Dashboard mit eurem KPI-Set.
Training
Wir begleiten Fuhrparkleitung, Controlling und Disposition beim Lesen der KPIs, definieren Standards für Monats- und Wochenreports und sorgen dafür, dass das Team das Setup selbst weiterführen kann.
Skalierung
Wenn der erste Gipfel steht, erweitern wir: mehr Niederlassungen, zusätzliche Kostenarten, bessere Wartungsplanung oder weitere Analysen zur Auslastung – ohne das Fundament neu zu bauen.
So verändert sich eure Fuhrparksteuerung
Ein gemeinsames Berichtswesen statt Einzelexporte, Excel-Schattenwelten und Kilometerdiskussionen.
- Telematik-KPIs in Excel je Fahrzeug
- Kostenstellen manuell und fehleranfällig zugeordnet
- Abweichende Laufleistungen ohne klare Regel
- Wartungen werden zu spät oder zu früh geplant
- Standzeiten auf Baustellen bleiben unsichtbar
- Power BI Dashboard für Kosten, Wartung, Auslastung
- Konsistente Kennzahlen je Fahrzeugklasse und Niederlassung
- Abgestimmte Laufleistung als „Single Source“
- Fällige Wartungen als klare Liste nach Frist
- Standzeit, Leerlauf und Mindestauslastung sichtbar
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.
Pakete, die dich schnell zu belastbaren Fuhrpark-KPIs bringen
Der genaue Umfang hängt davon ab, welche Datenquellen ihr anbinden und welche KPIs ihr zuerst sauber führen wollt.
- Use Case-Scoping & KPI-Definition
- Datenquellen-Check (Telematik/Tankkarte/ERP)
- Datenschutz-Umfang auf Fahrzeugebene
- Roadmap für Dashboard und Datenmodell
- Integration zentraler Datenquellen
- Datenmodell für Fuhrparkkosten & Wartung
- Dashboard inkl. Vergleiche (Vorjahr/Niederlassung)
- Rollen- und Berechtigungskonzept
- Microsoft Fabric Setup inkl. Governance
- Mehrere Reports (Kosten/Wartung/Auslastung)
- Skalierung auf mehrere Niederlassungen
- Betriebsvereinbarungsfähiger Reporting-Umfang
Lass uns euren Telematik-Fuhrpark einmal sauber aufsetzen
- Use Case abgrenzen und KPI-Set festziehen
- Datenquellen prüfen: Telematik, Tankkarte, ERP
- Realistischen nächsten Schritt definieren
Häufige Fragen
Können wir das ohne Fahrertracking umsetzen?
Ja. Für Fuhrparkkosten, Wartungen, Standzeiten und Auslastung reicht in der Regel die Fahrzeugebene. Wir definieren den Auswertungsumfang bewusst so, dass keine personenbezogenen Auswertungen entstehen, und setzen Rollen/Berechtigungen passend auf.
Welche Datenquellen müssen angebunden werden?
Typisch sind: Telematiksystem (Position, Fahrzeit, Verbrauch), Fuhrparkverwaltung (Fahrzeugstammdaten, Wartungsintervalle), Tankkartenabrechnung (Betankungen), ERP (Kostenstellen/Kostenarten). Wir starten mit den Quellen, die euren ersten Use Case wirklich tragen.
Was ist, wenn Telematik und Fuhrparksystem unterschiedliche Kilometerstände haben?
Das ist normal. Entscheidend ist eine gemeinsame Regel: welche Laufleistung gilt für Wartungsintervalle und Kosten je Kilometer, und wie werden Abweichungen behandelt. Diese Logik wird im Datenmodell fest verankert, damit die KPIs stabil bleiben.
Ist das nur ein Dashboard oder auch eine Datenplattform?
Beides ist möglich. Für schnellen Nutzen starten viele mit Power BI und einem klaren Datenmodell. Wenn ihr mehrere Use Cases und mehr Governance braucht, ist Microsoft Fabric der saubere Unterbau für Datenpipelines, Lakehouse und saubere Datenhaltung.