Windkraftanlagen auf grünem Feld bei Sonnenuntergang

CASE STUDY

2 % der Lieferanten. 50 % der Belege. Eine Lösung.

Wie ein Energieunternehmen seinen Monatsabschluss mit KI-gestützter Belegverarbeitung und Microsoft Power Platform um 75 % beschleunigt hat.

Erneuerbare EnergienProjektbüro für Erneuerbare Energien8 Mitarbeiter · 281 aktive Projekte
Foto: Pixabay / Pexels

Das Problem

Der Monatsabschluss, der nie ruhig wird

Ein Projektbüro für Erneuerbare Energien verwaltet rund 280 aktive Projekte in PV, Wind und Biogas. Jeden Monat fallen 600-700 Eingangsbelege an - hochgerechnet etwa 8.000 Dokumente pro Jahr. Von rund 500 Lieferanten erzeugen nur 2 % (elf Energieversorger) etwa die Hälfte aller Belege.

  • Verteilte Excel-Listen - kein verlässlicher Abgleich
  • Fehlende Soll-Dokumentenliste pro Projekt und Monat
  • Uneinheitliche Dokumententypen je EVU
  • Keine verlässliche betriebswirtschaftliche Auswertung
  • Ping-Pong in der Freigabe mit dem Steuerberater
Vielfalt der Dokumententypen in der Belegverwaltung

Die Pareto-Erkenntnis

Die Pareto-Erkenntnis: 2 % Lieferanten, 50 % Aufwand

Nur elf Energieversorgungsunternehmen verursachen die Hälfte aller Belege. Und genau diese Belege enthalten die kritischen Informationen zur Wirtschaftlichkeit der Kraftwerke: kWh-Tabellen, Redispatch-Zeilen, Direktvermarktungsabrechnungen. Manuelles Auslesen, Auswerten und Zuordnen auf Kostenträger war schlichtweg nicht mehr machbar.

Lieferanten
2%Top-EVUs
11 EVUsvon insgesamt 500+
Belege
50%Belege
50%100%

Das Projekt in Zahlen

281
Aktive Projekte
700
Belege pro Monat
8.000+
Dokumente jährlich
500+
Lieferanten
11
EVUs standardisiert
6.300 €
Einsparung / Monat

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Die Lösung

Vom Posteingang bis zur DATEV-Übergabe - in einem Flow

  1. 1
    Automatisch

    Dokumenteneingang

    Belege aus E-Mail, Portal oder Post landen in einem zentralen Importordner. Ein digitaler Eingang für alle Kanäle.

    E-Mail
    Outlook · IMAP
    Portal
    EVU-Downloads
    Post
    Scan · Foto
    Weitere Quellen
    Zentraler Importordner

    Ein Eingang. Alle Formate.

  2. 2
    AI Document Intelligence

    KI-Extraktion

    Azure AI extrahiert automatisch Rechnungsdaten, Stammdaten wie MaStR-ID und Marktlokation sowie Verbrauchsdaten. Die elf wichtigsten EVU-Lieferanten sind angelernt.

    500+ Lieferanten
    AI-Extraktion

    Pareto-Lieferanten angelernt

    Rechnungsdaten
    Brutto · Netto · Nummer
    Stammdaten
    MaStR · Marktlokation
    Verbrauchsdaten
    kWh · Perioden

    Pareto-Fokus: 11 EVUs angelernt = 50 % aller Belege abgedeckt

  3. 3
    Dataverse

    Kategorisierung

    Jeder Beleg wird automatisch fünf Dimensionen zugeordnet: Lieferant, Dokumententyp, Kunde, Projekt und Anlage. Statt verteilter Excel-Mappen entsteht eine zentrale Datenquelle.

    Beleg
    extrahiert
    Lieferant
    Dokumententyp
    Kunde
    Projekt
    Anlage
    Single Source of Truth
    Dataverse
  4. 4
    Power Automate

    Validierung & Freigabe

    Geschäftsregeln prüfen automatisch: Richtiges Projekt? Richtige Anlage? Korrekter Dokumententyp? Nur Ausnahmen erfordern menschliche Prüfung.

    Beleg
    kategorisiert
    Validierung
    • · Projekt korrekt?
    • · Anlage korrekt?
    • · Dokumententyp?
    Freigabe
    • · Automatisch
    • · Manuell bei Unklarheit
    Freigegeben
  5. 5
    DATEV + Gonto

    DATEV-Export & Zahlung

    Vorkontierte Belege gehen automatisch zwei Wege: per DATEV-XML an den Steuerberater und werden parallel direkt bezahlt (Skonto).

    Freigegeben

    Aktive Auffoderung zur Freigabe mit Erinnerung

    Belegtransfer / DATEV-XML

    automatisiert an Steuerberater

    Überweisung

    automatisierter Prozess gewährleistet Skonto

  6. 6
    Power BI

    Soll/Ist-Abgleich

    Fehlbelege werden monatlich erkannt, Lücken pro Projekt und Monat sind sofort sichtbar. Bsp. Anlage X ist seit 1.1.26 in der Direktvermartung -> System fordert ab dort diese Dokumente ein

    Auswertung 1 · Dokumenten Soll/Ist-Kontrolle
    Belege je Kunde × Projekt × Dokumententyp und Monat

    Das Fundament. Fehlt auch nur ein einziger EVU-Beleg, fehlt für diesen Monat die halbe Wahrheit - und jede nachgelagerte Auswertung wird lückenhaft. Auswertung 2 (Ertragsvergleich) ist direkt davon abhängig: ohne vollständige Belege keine belastbaren kWh- und Ertragszahlen.

    Kunde2026-012026-022026-032026-042026-052026-06Gesamt
    Kunde A
    Projekt 1
    Direktvermarktung···11·−2
    Erzeugung····1·−1
    Projekt 2
    Direktvermarktung······0
    Erzeugung·1····−1
    Kunde B
    Projekt 3
    Direktvermarktung··1···−1
    Erzeugung··1···−1
    Leere Zelle = Soll erfüllt
    1Rote Zahl = Anzahl fehlender Belege
    Auswertung 2 · Ertragsvergleich
    Anlagen-Zähler vs. EVU vs. Prognose - pro Anlage und Monat

    Jetzt wird's interessant: Auf der einen Seite die kWh-Daten direkt aus den Anlagen (PV, Wind, Biogas), auf der anderen die Abrechnungen vom Energieversorger. Stimmen die Mengen überein? Genauso vergleichen wir Einspeisung, Direktvermarktung und Redispatch - Datenqualität auf einen Blick und ein echter Soll/Ist-Vergleich für die Erträge.

    Kunde / AnlageAnlage ZählerEVU ZählerDiv. %spez. ErtragPrognoseDiv. %
    Kunde A
    P-001 · 283 kWp
    Januar2.5942.588−0.22 %9,1312,80−28.67 %
    Februar5.1285.108−0.38 %24,1523,20+4.01 %
    März21.14520.999−0.69 %74,0548,80+51.74 %
    Kunde B
    P-002 · 99 kWp
    Januar671674+0.39 %6,8310,20−33.04 %
    Februar1.6161.621+0.33 %16,4220,10−18.31 %
    März5.2905.290+0.01 %53,5745,50+17.74 %
    Balken = Größenverhältnis innerhalb der Spalte
    +−Grün = im Soll · Rot = größere Abweichung

Das Ergebnis

Bearbeitungszeit pro Beleg
Vorher
15 Minuten
Nachher
3 Minuten
Verbesserung
75 % Reduktion
Monatliche Bearbeitungskosten
Vorher
~8.400 €
Nachher
~2.100 €
Verbesserung
6.300 € gespart
Fehlbelegquote
Vorher
Hoch (manuell)
Nachher
Minimal (automatisch)
Verbesserung
Dramatisch reduziert
Monatsabschluss
Vorher
Zäh, fehleranfällig
Nachher
Strukturiert, planbar
Verbesserung
Vorhersehbar
Betriebswirtschaftliche Auswertung
Vorher
Nicht möglich
Nachher
Echtzeit-Dashboards
Verbesserung
Neu ermöglicht
Datenqualität
Vorher
Excel-Wildwuchs
Nachher
Single Source of Truth
Verbesserung
Konsistent

Rechenbeispiel

700 Belege/Monat × 12 Min × 1 €/Min = 8.400 €/Monat manuelle Kosten

Nach Automatisierung: 9 Min/Beleg gespart × 700 Belege = 6.300 €/Monat Einsparung

9 Min
gespart pro Beleg
6.300 €
Einsparung pro Monat
75.600 €
Einsparung pro Jahr

Wie würde diese Rechnung bei euch aussehen? Lass uns 30 Minuten konzentriert sprechen.

“Man muss sich klarmachen, dass jedes Dokument, das im Posteingang landet, Geld kostet.”
Geschäftsführer
Projektbüro für Erneuerbare Energien

Technologie

Microsoft 365
SharePoint und OneDrive für Dokumentenablage und Archiv
Power Platform
Dataverse, Model-Driven App, Power Automate und Power BI
Azure
AI Document Intelligence für KI-gestützte Belegauslese
DATEV
Buchhaltungsschnittstelle via XML-Export

Diese Lösung passt auch zu dir

Der Ansatz ist branchenübergreifend einsetzbar - überall dort, wo strukturierte Belegverarbeitung und projektbezogene Dokumentenkontrolle nötig sind.

Projektentwickler Erneuerbare Energien

PV, Wind, Biogas, Wasserkraft - projektbezogenes Belegmanagement mit kWh-Tracking.

Energieversorger (EVU)

EVU-Belegmanagement, Abrechnung und Direktvermarktung in einem System.

Projektbüros & Ingenieurbüros

Dokumenten- und Belegverwaltung mit Soll/Ist-Abgleich pro Projekt.

Unternehmen mit hohem Belegaufkommen

Branchenunabhängig ab 200+ Belegen pro Monat - überall wo die manuelle Verarbeitung skaliert.

Und das Beste: Zeiterfassung, Lagerverwaltung, Vertragsmanagement und mehr lassen sich nahtlos ergänzen - keine zusätzlichen Systeme nötig, alles im Microsoft-Ökosystem.

Wenn dich das weiter interessiert, dann lass uns konkret werden und im kostenfreien Strategie-Gespräch euer Verbesserungspotenzial besprechen.

Aus der Anwendung

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