Excel Tool für Energiekennzahlen (EnPI) mit Regressionsanalyse und Prognoseintervall

Die Fortlaufende Verbesserung im Energiemanagement (ISO 50001) mit diesem xlsx Tool nachzuweisen ist einfach. Bei wesentlichen Energieverbrauchsbereichen (SEUs) können Sie schnell Regressionsanalysen durchführen, inkl. Ausreißertests und Residuenanalyse. Beim Monitoring und Benchmarking weist easyPredict dynamische Toleranzbereiche (Prognoseintervall) aus und ermöglicht detaillierte Lastanalysen bei relevanten Variablen – einzeln oder in Kombination. So können Sie herausfinden, wie effizient Ihre Anlagen bei verschiedenen Produktionsbedingungen arbeiten und wo noch Effizienzpotenziale schlummern. Die einfache Navigation folgt entlang der drei Schritte 1) Daten eingeben, 2) Modell prüfen und 3) Mit Prognose vergleichen.

easyPredict v1.2 beta

Sie dürfen easyPredict unter Beachtung der GNU GPL v3 Lizenz frei verwenden und verbreiten. Eine Haftung des Autors ist ausgeschlossen, soweit im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben zulässig. Nähere Informationen zu Lizenz und Haftung finden Sie im Disclaimer des Tools easyPredict.

Hinweise nehme ich gerne entgegen unter: Georg.Ratjen@gmx.net

easyPredict ist stark automatisiert. Sie benötigen einen Laptop/PC mit mindestens 4 CPU-Kernen und 8 GB Arbeitsspeicher sowie Microsoft Excel 2016 oder neuer. Je nach Computer kann es sinnvoll sein, in Excel unter „Formeln“, „Berechnungsoptionen“ die Option „Manuell“ auszuwählen. Nach Abschluss mehrerer Eingaben können Sie dann auf „Neu berechnen“ drücken und müssen nicht bei jedem Einzelschritt warten.

Autor und seine Motivation

Ich heiße Georg Ratjen und bin Wirtschaftsingenieur mit den Schwerpunkten Energietechnik und Finanzierung. Im Hauptberuf arbeite ich als Manager bei der PD – Berater der öffentlichen Hand GmbH, wo ich mich aktuell vor allem mit kommunaler Wärmeplanung und Digitalisierung befasse. Außerdem bin ich Experte für Energiemanagement, Referent für den Aufbaukurs Energiekennzahlen (EnPIs) bei der GUTcert Akademie und Dozent an der Berliner Hochschule für Technik. Im DIN Arbeitsausschuss Energieeffizienz und Energiemanagement bin ich Mitglied. Bis 2023 war ich Berater und Teamleiter bei der ÖKOTEC Energiemanagement GmbH, wo ich Unternehmen unterschiedlichster Branchen bei der Implementierung und Optimierung ihrer Managementsysteme und Energiekennzahlen (EnPIs) unterstützt habe. Bei der Entwicklung von Kennzahlensystemen gehe ich entlang der Kennzahlenmethodik (Knut Grabowski et al.) vor, die wir in den „EnPI-Connect“ und „Carbon Monitoring“ Projekten in anschauliche Leitfäden gefasst und bei diversern Industriepartnern erprobt haben.

Ich habe easyPredict entwickelt, weil freie leistungsfähige Tools zur Modellierung in Excel entweder als Makros oder Plugins ausgestaltet sind. Eine Nutzung dieser Tools ist sehr aufwändig, da sie zunächst auf Firmenrechnern freigegeben und installiert werden müssen. Außerdem können sie hohe Sicherheitsrisiken darstellen. Bei unbekannten Anbietern streuben sich viele IT-Abteilungen aus Gründen der IT-Sicherheit zu recht gegen eine Freigabe. Es musste daher eine leistungsfähige „Low-Tech“ Lösung her, die keine Installation erfordert und aufgrund ihrer „Primitivität“ als reiner Excel Code kaum Angriffsfläche bietet, sicherheitstechnisch als unbedenklich eingestuft wird und daher sofort genutzt werden kann. Ich hoffe, dass mir das mit easyPredict geglückt ist. Ich wünsche viel Erfolg bei der Anwendung.