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Planedo KI

Technologische Vorprüfung für auditfähige CO₂e-Wirkung

Die Planedo KI ist die technische Prüfinstanz innerhalb des MRV-Systems: Sie strukturiert eingereichte Evidenz, prüft Datenqualität und Konsistenz, führt Standard-Checks nach definierten Prüfpfaden aus und erzeugt ein reproduzierbares Prüfprotokoll. Die Freigabe einer Wirkungsmenge erfolgt anschließend durch fachliche Prüfung und Registereintrag.

Einordnung im System

Diese Seite beschreibt die Planedo KI als technische Komponente: Prüfpfade, Protokolle, Versionierung und Abgrenzung. Den Gesamtprozess der Validierung (MRV) finden Sie auf der Validierungsseite.

Prüfpfade

Was die Planedo KI standardisiert abfragt und prüft

Die Planedo KI führt eine strukturierte Vorprüfung entlang definierter Prüfpfade aus. Sie prüft Datenqualität, Systemgrenzen, Baseline-Logik, Konsistenz und Integrität. Ergebnisse werden als Prüfprotokoll mit Regel-IDs, Flags und nachvollziehbaren Zwischenschritten ausgegeben.

Standard-Checks (auszugsweise)

  • 1) Datenqualität & Vollständigkeit Pflichtfelder, Zeitbezug, Einheiten, Messlogik, Quellen, Versionsstand der Faktoren.
    Flags: fehlende Belege · unklare Einheiten · nicht plausibles Zeitfenster · inkonsistente Summen
  • 2) Systemgrenzen & Abgrenzung Zuordnung von Aktivitätsdaten zu Scope, Standort/Asset, Prozess und Zeitraum; Ausschluss von Vermischungen.
    Flags: Scope-Konflikt · unklare Organisationsgrenze · Doppelerfassung über Standorte/Assets
  • 3) Baseline-Validität Prüfung, ob Baseline nachvollziehbar, dokumentiert und vergleichbar ist (Normalisierung, Randbedingungen).
    Flags: Baseline ohne Evidenz · Strukturbruch · nicht vergleichbare Randbedingungen
  • 4) Rechenweg & Konsistenz Reproduzierbarkeit des Rechenwegs (Zwischenschritte), Dimensionsprüfung, Summen-/Teilmenge-Konsistenz.
    Flags: Einheitenfehler · negative Restmengen · Rundungs-/Skalierungsfehler · nicht geschlossene Bilanz
  • 5) Integrität & Doppelzählungsrisiken Indikatoren für Mehrfachanrechnung, Überschneidungen, Doppelclaiming oder unklare Besitz-/Nutzungszuordnung.
    Flags: potenzielle Doppelzählung · Parallelclaim in Lieferkette · unklare Rechte-/Zuweisungslogik
  • 6) Unsicherheit & konservative Abschlagslogik Ableitung eines Unsicherheitsbands aus Datenlage, Messart, Benchmark-Abweichung; Trigger für konservative Abschläge.
    Flags: geringe Datentiefe · hoher Benchmark-Abstand · Modellannahmen ohne Evidenz
  • 7) Permanenz & Monitoring-Trigger (bei Speicherung/Removal) Prüfung von Permanenzannahmen, Monitoringplan, Re-Check-Frequenz, Leakage- und Reversal-Risiken.
    Flags: fehlender Monitoringplan · hohe Reversal-Risiken · unklare Lager-/Nutzungsphase
Daten & Modelllogik

Reproduzierbare Berechnung statt Black Box

Die Planedo KI verarbeitet Eingaben in einem klar definierten Datenmodell. Jeder Rechenschritt ist dokumentiert, versioniert und wiederholbar. Wo statistische Modelle eingesetzt werden, erfolgt dies begründet, konservativ und stets mit nachvollziehbaren Output-Artefakten (Protokoll, Unsicherheit, Flags).

Verarbeitungskette

1) Ingestion Formulare, Dateien, strukturierte Daten; Schema- und Plausibilitätsvalidierung
2) Normalisierung Einheiten, Zeiträume, Standort-/Asset-Zuordnung, Scope-Zuordnung, Metadaten
3) Referenzen Versionierte Emissionsfaktoren, Benchmarks, Methodenmodule, Vergleichsparameter
4) Berechnung Aktivität × Faktor, Baseline-Differenzen, Normalisierung, konservative Regeln
5) Unsicherheit Qualitätsstufe, Datenlücken, Benchmark-Abstände; Ableitung konservativer Abschläge
6) Protokoll Zwischenschritte, Regel-IDs, Quellen, Flags, Ergebnisbereich und Empfehlung
Prinzip: Jede Wirkung wird nur aus nachweisbaren Aktivitätsdaten und begründeten Faktoren abgeleitet. Fehlende Daten führen zu Flags, Nachforderungen oder konservativen Abschlägen.
Standards & Normen

Standard-Checks entlang anerkannter Anforderungen

Die Planedo KI arbeitet mit standardisierten Prüflogiken, die sich an anerkannten MRV- und Reporting-Anforderungen orientieren. Ziel ist eine konsistente, auditfähige Dokumentation von CO₂e-Wirkung und die strukturelle Anschlussfähigkeit für CSRD/ESG-konforme Nachweise. Die technische Umsetzung erfolgt über versionierte Checklisten, Prüfpfade und Evidence-Requirements.

Orientierungsrahmen (auszugsweise)

GHG-Accounting & Scope-Logik Prüfpunkte zur Abgrenzung, Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren, Scope-Zuordnung und Dokumentation.
Beispiele: Organisationsgrenzen · Zeitbezug · faktorbasierte Berechnung · Konsistenz
MRV-Grundlogik (Measurement, Reporting, Verification) Prüfpunkte zur Messbarkeit, Dokumentationsqualität, Nachweisführung und Verifikationsfähigkeit.
Beispiele: Evidenzpaket · Reproduzierbarkeit · Audit-Trail · Nachforderungslogik
ESG/CSRD-Anschlussfähigkeit Strukturierte Ausgabeartefakte für Berichtspflichten: nachvollziehbare Datenherkunft, konsistente Definitionen, Versionierung.
Beispiele: Quellen · Methodenstand · Konsistenzregeln · Prüfbarkeit
Produkt- und Lieferkettenlogik Prüfpunkte zur Abgrenzung von Unternehmenswirkung vs. Produktwirkung; Indikatoren für Doppelzählung und Claim-Risiken.
Beispiele: Produkt-/Nutzerwirkung · Besitz-/Nutzungszuordnung · Parallelclaims
Permanenz & Monitoring (bei Speicherung/Removal) Prüfpunkte zu Dauerhaftigkeit, Reversal-Risiken, Monitoringplan und konservativen Abschlägen.
Beispiele: Monitoringfrequenz · Auflagen · Re-Check-Trigger · Risikoabschläge
Hinweis zur Einordnung: Die Planedo KI bildet Anforderungen in technischen Prüfpfaden ab und liefert auditfähige Artefakte. Die fachliche Freigabe erfolgt im Validierungsprozess.
Governance

Versionierung, Change Control und Reproduzierbarkeit

Damit Ergebnisse dauerhaft prüfbar bleiben, ist die Planedo KI als versioniertes Prüfsystem aufgebaut: Regeln, Faktoren, Prüfpfade und Output-Artefakte sind nachvollziehbar dokumentiert. Ein Registereintrag ist immer an einen konkreten Versionsstand gebunden. So bleibt ein Prüfresultat auch Jahre später reproduzierbar.

Was versioniert wird

Regelwerk Standard-Checks mit Regel-IDs, Grenzwerten, Abbruch-/Nachforderungslogik
Faktoren Emissionsfaktoren, Benchmarks und Referenzdaten mit Quellen- und Versionsbezug
Prüfpfade Maßnahmentypen, Risikoklassen, Evidence-Requirements, Protokoll-Schemata
Modelle Begründete Modellkomponenten (sofern eingesetzt), inklusive Trainings-/Validierungsstand
Outputs Prüfprotokoll, Flags, Unsicherheitsband, Empfehlungen, Registermetadaten
Reproduzierbarkeit: Gleiche Eingaben plus gleicher Versionsstand führen zu gleichem Output inklusive Zwischenschritten und Regel-IDs.
Beispielprüfung

So sieht ein KI-Prüfprotokoll in der Praxis aus

Beispielhafte, vereinfachte Darstellung: Die Planedo KI nimmt Eingaben entgegen, prüft Systemgrenzen, Baseline und Rechenweg, erzeugt Flags und leitet eine Nachforderungsliste ab. Das Ergebnis ist ein auditfähiges Protokoll mit Regel-IDs und reproduzierbaren Zwischenschritten.

Fall: Umstellung eines Standorts auf Grünstrom

Zeitraum01/2026–12/2026
ScopeScope 2 (Strombezug), standortbezogen
AktivitätStromverbrauch: 1 000 000 kWh
BaselineReferenzmix: standortspezifischer Netzstromfaktor (versioniert)
NachweiseRechnung(en), Liefervertrag, Herkunftsnachweis, Zähler-/Lastgangdaten
Protokoll v1 Fall-ID: PL-EX-00071 · Regeln: 18 · Flags: 3
Ergebnis wird als Bandbreite und mit Prüfauflagen ausgegeben. Bei unvollständigen Nachweisen erzeugt die KI Nachforderungen und setzt konservative Abschläge.
Zwischenschritt (vereinfacht): E_baseline = Activity(kWh) × EF_grid(version X) E_project = Activity(kWh) × EF_contract(version Y) ΔE = max(0, E_baseline − E_project) Planedos = ΔE / 10 kg CO₂e Output-Artefakte: – Quellen-IDs: invoice_*, contract_*, metering_* – Regel-IDs: S2-BOUND-01, DATA-UNIT-02, BASE-QUAL-03, … – Unsicherheitsband: Q2 (mittel), konservativer Abschlag: triggered
MRV-Prozess

Validierung in klaren Stufen – technisch prüfbar, fachlich freigegeben

Planedo arbeitet als Validierungs- und Registerinfrastruktur. Der Prozess kombiniert automatisierte Vorprüfung (Planedo KI), wissenschaftliche Prüfung und dokumentierte Freigabe. Ergebnis sind reproduzierbare Prüfprotokolle, Nachweislisten und ein auditfähiger Registereintrag.

Stufenmodell

1
Wirkung einreichen

Evidenzpaket hochladen: Aktivitätsdaten, Zeitraum, Systemgrenzen, Belege, Messwerte.

2
KI-Vorprüfung

Schema-Check, Plausibilität, Baseline-Logik, Doppelzählungsindikatoren, Evidence-Requirements.

3
Wissenschaftliche Prüfung

Methodik, Faktoren, Annahmen und Unsicherheit werden geprüft; konservative Abschläge werden begründet.

4
Freigabe & Register

Freigabeentscheidung wird dokumentiert; Registereintrag mit Versionsstand, Quellen und Prüfprotokoll.

5
Fortlaufende Sicherung

Monitoring-Trigger, Re-Checks bei Abweichungen, Nachprüfungen bei Storage/Removal oder Risikofällen.

Ergebnis: Ein Prüffall ist nicht nur eine Zahl, sondern ein nachvollziehbarer Audit-Trail mit Daten, Regeln, Versionen und Freigaben.
Validierungsbeispiele

Beispiele für MRV-Logik und Nachweisanforderungen

Die Beispiele zeigen nicht „Marketing-Cases“, sondern typische Prüfpfade: welche Daten erforderlich sind, welche Risiken die KI markiert und wo eine fachliche Vertiefung nötig wird. Die Darstellung ist bewusst vereinfacht und dient der Einordnung.

Wischen Sie seitlich, um weitere Beispiele zu sehen.
Energie · Scope 2
Stromumstellung eines Standorts
Aktivität: kWh/Zeitraum → ΔE in kg CO₂e → Planedos
Zählerdaten Vertrag Herkunftsnachweis Baseline-Faktor
Die KI prüft Systemgrenzen, Zeitbezug, Konsistenz zwischen Rechnung und Messwerten sowie die Qualität der Baseline (Faktorversion, Zeitraum, Standort).
Mindestnachweise: Rechnungen, Liefervertrag, Herkunftsnachweise, Zählerstände/Lastgänge, Standortzuordnung, Zeitraumdefinition.
Industrieprozess · Scope 1/2
Prozessoptimierung in der Produktion
Vorher-/Nachher-Daten → Baseline-Kurve → konservativer Abschlag
Messreihen Produktionsvolumen Normalisierung Leakage-Check
Die KI prüft, ob Effekte real sind oder durch Produktionsmix, Auslastung oder Outsourcing erklärt werden. Normalisierung auf Output-Einheiten ist typischerweise erforderlich.
Mindestnachweise: Messprotokolle, Produktionsdaten, Material-/Energiebilanzen, Beschreibung der Änderung, Vergleichsperiode, Qualitätssicherung.
Mobilität · Scope 1
Flottenumstellung & Routenoptimierung
km · Auslastung · Energie → Faktorlogik → Doppelzählungsindikatoren
Fahrtenbuch Telematik Tank/Ladebelege Routen
Die KI prüft Aktivitätsdaten (km, Ladungen), Konsistenz (Belege vs. Telematik) und ob Effekte bereits anderweitig beansprucht werden (z. B. parallele Programme).
Mindestnachweise: Fahrten-/Telematikdaten, Belege, Flottenbestand, Kraftstoff-/Stromdaten, Abgrenzung der Maßnahme, Zeitraum.
Gebäude · Scope 1/2
Sanierung & Heizungsmodernisierung
Wärmebedarf vorher/nachher → Wetterbereinigung → Permanenzauflagen
Energieausweise Zählerstände Wetterdaten Inbetriebnahme
Die KI prüft Vergleichbarkeit der Perioden, Nutzungsänderungen und fordert bei Bedarf wetterbereinigte Auswertungen oder Messnachweise an.
Mindestnachweise: Verbrauchsdaten, technische Spezifikation, Inbetriebnahme, Flächen-/Nutzungsdaten, Rechnungen, baselinefähige Vergleichsdaten.
Produktwirkung · Scope 3 (PSC-Soft)
Low-Carbon Produkt in der Lieferkette
Einheit × ΔCFP → Vorvalidierung → Claim-Risiko-Checks
Produktdaten Systemgrenzen Vergleichsprodukt Nutzerzuordnung
Die KI trennt Unternehmenswirkung von Produktwirkung: Die Wirkung entsteht erst beim Verwender. Planedo kann vorvalidieren, aber Doppelzählung und Ownership müssen eindeutig abgebildet sein.
Mindestnachweise: Produktdatenmodell, Vergleichsdefinition, Systemgrenzen, Methodik, Verkaufs-/Nutzungslogik, Nachweis der Differenz.
Speicherung · Removal/Storage
CO₂e-Speicherung mit Monitoringplan
Menge · Permanenz → Risikoabschlag → Re-Check Trigger
Materialnachweis Permanenz Reversal-Risiko Monitoring
Die KI fordert einen Monitoringplan und bewertet Reversal-Risiken. Ohne nachvollziehbare Dauerhaftigkeit wird konservativ abgeschlagen oder keine Freigabe erteilt.
Mindestnachweise: Prozess-/Materialnachweise, Lager-/Nutzungsphase, Risikoanalyse, Monitoringfrequenz, Verantwortlichkeiten, Mess-/Auditplan.
Hinweis: Jede Wirkung wird nur einmal zugeordnet. Nach der Validierung entscheiden Sie, ob Sie die Wirkung als Planedos halten oder dem Pool anbieten. Die Zuordnung ist Bestandteil des Prüfprotokolls.

Fragen zur Planedo KI

Die häufigsten Fragen zur Funktionsweise unserer Validierungs-KI: wie sie arbeitet, lernt und für wissenschaftlich fundierte Transparenz sorgt.

Was ist die Planedo KI?

Die Planedo KI ist ein zentrales Element des Validierungsverfahrens. Sie analysiert CO₂e-reduzierende Projekte, berechnet deren Wirksamkeit und erstellt eine wissenschaftlich fundierte Bewertung – zur weiteren Prüfung durch menschliche Expertinnen und Experten.

Wie funktioniert die Validierung durch die KI?

Die KI nutzt wissenschaftliche Daten, Emissionsfaktoren, regionale Besonderheiten und anerkannte Modelle zur Einschätzung der CO₂e-Wirkung. Jede Berechnung wird dokumentiert und ist jederzeit überprüfbar.

Werden die Ergebnisse überprüft?

Ja. Die Ergebnisse der KI sind nie final. Jede Bewertung wird zusätzlich von menschlichen Validatorinnen und Validatoren geprüft. So entsteht ein transparentes, mehrstufiges Prüfverfahren.

Wie transparent ist die KI?

Jede Entscheidung der KI wird gespeichert und öffentlich dokumentiert – zusammen mit der finalen Validierung. Planedo zeigt nachvollziehbar, wie ein CO₂e-Wert zustande kommt und welche Annahmen zugrunde liegen.

Wird die Planedo KI weiterentwickelt?

Ja. Die Planedo KI lernt kontinuierlich – durch neue wissenschaftliche Erkenntnisse, Rückmeldungen aus der Praxis und die Validierung echter Projekte. Auch externe Fachleute können sich beteiligen.

Wie kann ich der KI vertrauen?

Weil sie keine Blackbox ist. Die Planedo KI dokumentiert jeden Schritt – offen, nachvollziehbar und überprüfbar. Kein Algorithmus entscheidet allein, sondern immer im Zusammenspiel mit der menschlichen Validierung.